La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permite a los ordenadores aprender, razonar y realizar una serie de tareas avanzadas de formas que antes requerían inteligencia humana, como entender el lenguaje, analizar datos e incluso ofrecer sugerencias útiles. Se trata de una tecnología transformadora que puede aportar cambios significativos y positivos a las personas, las sociedades y el mundo.

Abarca muchas disciplinas diferentes, como la informática, los análisis y las estadísticas de datos, la ingeniería de hardware y de software, la lingüística, la neurociencia e incluso la filosofía y la psicología. 

La IA se centra en enseñar a los ordenadores a hacer las cosas increíbles que nuestros cerebros pueden hacer, desde entender el mundo que les rodea hasta aprender cosas nuevas e incluso tener ideas originales. Por ejemplo, la IA se usa en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto y datos de diversas imágenes y documentos. Este proceso transforma el contenido no estructurado en datos estructurados y listos para usarse en la empresa, lo que ayuda a descubrir información valiosa.

Aunque las técnicas de inteligencia artificial son diversas, todas se basan fundamentalmente en datos, algoritmos y potencia computacional. Los sistemas de IA aprenden y mejoran a través de la exposición a grandes cantidades de datos, identificando patrones y relaciones que los humanos pueden pasar por alto. Estos datos sirven como material de entrenamiento, y su calidad y cantidad son cruciales para el rendimiento de la IA.

Como hemos mencionado antes, la IA no es una tecnología única, sino un campo amplio que abarca varias áreas clave:

• Aprendizaje automático: es un tipo de IA en el que los sistemas aprenden a partir de datos para identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones sin programación directa. Imagina que quieres enseñar a un ordenador a reconocer un pájaro. Para eso, le muestras miles de imágenes de pájaros y, así, aprende por sí solo cómo es un pájaro.
• Aprendizaje profundo: es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas (de ahí el término "profundo") para aprender de los datos. Estas redes se inspiran en la estructura del cerebro humano y son especialmente buenas en tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y de voz.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): el PLN permite a los ordenadores entender, interpretar y generar lenguaje humano. Es la tecnología que usan los asistentes de voz, como Siri y Alexa, los servicios de traducción y los chatbots.
• Visión artificial: este campo permite a los ordenadores "ver" e interpretar información visual del mundo, como imágenes y vídeos. Se usa en todo tipo de ámbitos, desde el reconocimiento facial hasta los coches autónomos.

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La inteligencia artificial se puede organizar de varias formas, según las etapas de desarrollo o las acciones que se estén llevando a cabo. 

Esta clasificación define los modelos de IA en función de su nivel de inteligencia y su capacidad para resolver problemas.

• Inteligencia artificial débil (IAD): es el único tipo de IA que existe actualmente. Los modelos de IAD están diseñados para realizar una sola tarea específica, como identificar imágenes, participar en chats o filtrar correos. Algunos ejemplos son los asistentes de voz, la tecnología de reconocimiento facial y los modelos de IA generativa, como Gemini y otros modelos de lenguaje extenso (LLMs). A pesar de su nombre, la IAD no razona ni es consciente de sí misma, sino que combina datos con un algoritmo para hacer predicciones dentro de unos parámetros predefinidos. Aunque la IAE ofrece muchas ventajas, también conlleva riesgos, ya que unos datos de entrenamiento deficientes pueden dar lugar a resultados sesgados o imprecisos, lo que puede ser crucial en aplicaciones como la aprobación de préstamos, las decisiones de contratación y la vigilancia predictiva. Los ciberdelincuentes también pueden aprovechar la IAD para crear estafas sofisticadas basadas en IA. 
• Inteligencia artificial general (IAG): es una fase futura que se propone para la tecnología de IA. En teoría, la IAG sería capaz de realizar una amplia gama de tareas y utilizaría un razonamiento similar al humano para aprender, adaptarse y mejorar. La IAG aún no existe. A diferencia de la IAD, se espera que la IAG sea adaptativa, autónoma y capaz de aprender de sus acciones. Algunos ejemplos de robots de ficción son los droides de Star Wars. Sin embargo, la IAG puede plantear importantes problemas éticos y de seguridad, ya que los agentes maliciosos podrían programarla con intenciones dañinas, lo que podría dar lugar a capacidades destructivas potencialmente ilimitadas si no se regula.
• Superinteligencia artificial (SIA): es la forma teórica más avanzada de IA. La SIA sería una entidad consciente de sí misma que operaría más allá del control humano y superaría significativamente la inteligencia humana en razonamiento, creatividad e incluso inteligencia emocional. Al igual que otras formas de IA, existe la preocupación de que la SIA pueda suponer una amenaza existencial para la humanidad. Algunos investigadores de IA sugieren que existe una probabilidad no despreciable de que se produzcan resultados extremadamente negativos, incluida la extinción humana.

Esta clasificación categoriza la IA en función de cómo opera e interactúa en contextos específicos.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos en función de las reglas preprogramadas. No tiene memoria y, por tanto, no puede aprender de datos nuevos. Un ejemplo notable es Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997.
2. Memoria limitada: la IA más moderna tiene una memoria limitada. Puede usarla para mejorar con el tiempo entrenándose con nuevos datos, normalmente a través de una red neuronal artificial u otro modelo de entrenamiento. Esta memoria es a corto plazo, por lo que suele restablecerse cuando termina una sesión. Por ejemplo, los coches autónomos observan otros vehículos y los chatbots como Gemini recuerdan mensajes anteriores en una conversación.
3. Teoría de la mente: aùn no existe la IA de teoría de la mente, pero se están investigando sus posibilidades. Es una IA que puede emular la mente humana y que tiene funciones de toma de decisiones similares a las de una persona, como reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

La influencia de la IA es enorme y cada vez mayor, ya que afecta a casi todos los aspectos de nuestras vidas y sectores. Aquí puedes ver cómo marca la diferencia:

• En tu día a día: el asistente virtual de tu smartphone, las recomendaciones personalizadas en servicios de streaming, los filtros de spam en tu correo y las aplicaciones de navegación, como Google Maps, dependen de la IA para funcionar.
• Sanidad: la IA está revolucionando la medicina al ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades antes mediante el análisis de imágenes médicas, personalizar los planes de tratamiento y acelerar drásticamente el descubrimiento de fármacos.
• Transporte: los vehículos autónomos utilizan la IA para navegar, detectar objetos y tomar decisiones en tiempo real para conducir de forma segura.
• Operaciones comerciales: las empresas usan la IA para todo tipo de tareas, desde chatbots de atención al cliente y detección de fraudes en finanzas hasta optimización de cadenas de suministro y personalización de campañas de marketing.
• Entretenimiento: en los videojuegos, la IA crea personajes más realistas y desafiantes. En la creación de contenido, la IA generativa ya puede componer música, escribir guiones y crear obras de arte visuales impresionantes.

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La idea de que las máquinas puedan pensar por sí mismas no es nueva. El concepto de seres artificiales con inteligencia se remonta varias décadas, pero el campo moderno de la IA empezó a tomar forma a mediados del siglo XX. Veamos la historia de la IA tal y como la conocemos:

• Los inicios de la IA (1940-1950): la invención de los ordenadores programables en la década de 1940 hizo surgir la idea. En 1950, Alan Turing propuso el test de Turing, una forma de evaluar si una máquina podía mostrar un comportamiento inteligente indistinguible del de un humano. Este fue un paso filosófico y científico fundamental.
• El nacimiento de un campo (1956): el Dartmouth Summer Research Project, organizado por pioneros como John McCarthy, se considera el nacimiento oficial de la IA como disciplina académica. Fue aquí donde se acuñó el término "inteligencia artificial".
• Primeros éxitos y retos (1960-1970): los investigadores desarrollaron los primeros programas de IA, como ELIZA, un chatbot que podía simular conversaciones, y Shakey, uno de los primeros robots que podía razonar sobre su entorno. Sin embargo, la complejidad de crear una inteligencia real dio lugar a periodos de reducción de la financiación y del progreso, a menudo denominados "inviernos de la IA".
• Resurgimiento y crecimiento (1980-2000): el desarrollo de sistemas expertos y, más adelante, el auge del aprendizaje automático dieron un nuevo impulso a la investigación en IA. Hitos como la victoria de Deep Blue de IBM contra un gran maestro de ajedrez en 1997 demostraron las crecientes capacidades de la IA.
• El auge de la IA moderna (2010-actualidad): los avances en la potencia de computación, la disponibilidad de conjuntos de datos masivos y los avances en el aprendizaje profundo, especialmente con las redes neuronales, han impulsado la actual revolución de la IA. En esta era, han surgido herramientas potentes que están transformando diversos sectores.