La inteligencia artificial (IA) es el conjunto de tecnologías que permite que las máquinas “piensen” y actúen de manera parecida a las personas. La idea es que estos desarrollos tecnológicos creen sistemas que pueden aprender por sí mismos a partir de los datos y la experiencia, y modificar su comportamiento sin una programación específica tenga que indicar cada paso o regla de forma manual.
La IA ha experimentado un crecimiento y una adopción significativos en una amplia gama de industrias y sectores, sobre todo a partir del años 2023, lo que hace que desde entonces, se encuentre en diversos ámbitos y aplicaciones. Podemos encontrar IA en:
- Motores de búsqueda y publicidad en línea: Servicios de búsqueda como Google aplican algoritmos inteligentes para presentar resultados más útiles y adaptados a cada persona. De forma similar, la publicidad en internet usa IA para mostrar anuncios basados en los intereses y el comportamiento individual de los usuarios.
- Asistentes virtuales y chatbots: Los asistentes digitales como Siri, Alexa, Google Assistant y Microsoft Cortana emplean tecnologías de IA para interpretar lo que el usuario dice y ofrecer respuestas naturales.
- Redes sociales y recomendaciones: Plataformas como Facebook, Instagram y YouTube utilizan IA para analizar qué contenidos consumes y con quién interactúas, con el fin de sugerirte publicaciones y videos más acordes con tus gustos. Además, estas herramientas ayudan a detectar spam o contenido inapropiado.
- Automatización y robótica: La IA se integra en sistemas automatizados de diferentes sectores —como fábricas o centros logísticos— para optimizar tareas y tomar decisiones en tiempo real. Esto incluye desde robots industriales hasta vehículos que pueden conducirse solos.
- Salud y medicina: En el ámbito médico, la IA se aplica para interpretar imágenes clínicas, apoyar diagnósticos, acelerar la creación de nuevos medicamentos y personalizar tratamientos. También facilita el seguimiento del estado de los pacientes y genera recomendaciones de cuidado.
- Finanzas y servicios bancarios: El sector financiero recurre a la IA para identificar operaciones fraudulentas, analizar hábitos de consumo, evaluar riesgos, sugerir inversiones y gestionar carteras de manera automatizada.
Al ser una tecnología que está en constante evolución y cada vez estará más integrada en nuestra vida diaria, es importante conocer y familiarizarse con algunos términos y conceptos clave fundamentales. Veamos algunos de ellos:
Modelos
Los modelos son herramientas que intentan imitar cómo funciona un sistema o proceso. A partir de ejemplos y patrones aprendidos con datos, estos modelos pueden predecir resultados, clasificar información o tomar decisiones sin intervención humana directa.
Para construir un modelo de IA es necesario entrenarlo con conjuntos de datos adecuados (datasets). Por eso es fundamental que esos datos estén bien organizados, sean de calidad y representen correctamente la información que el modelo debe aprender; de lo contrario, el modelo no funcionará de forma fiable.
Algoritmo
Se trata de un conjunto de secuencias ordenadas de instrucciones matemáticas lógicas, que permiten resolver un problema o realizar una tarea específica. Se emplean para procesar datos, aprender patrones y tomar decisiones informadas.
En el contexto de la IA sería el conjunto de pasos que indican cómo aprender a partir de los datos.
Buscando una analogía sencilla, los algoritmos serían las recetas y los modelos de inteligencia artificial, los platos ya preparados.
El algoritmo sería la forma de aprender y el modelo el resultado de ese aprendizaje.
Datos y conjunto de datos
Los datos —como textos, imágenes o vídeos— son piezas de información que por sí solas no aportan valor hasta que alguien o algo, un sistema, analiza esa información y y le da sentido. Es importante manejar los datos con cuidado, porque son la base con la que se entrenan los modelos de IA, permitiendo obtener conocimiento útil.
Las organizaciones pueden reunir grandes cantidades de información procedente de muchas fuentes: ventas, compras, clientes, proveedores, productos, medidas, referencias y más. A estos valores individuales los llamamos datos. Cuando esa información se ordena de forma coherente en tablas, columnas y estructuras bien definidas, entonces hablamos de un dataset o conjunto de datos.
Con el tiempo, cuando seguimos añadiendo información a nuestros conjuntos de datos, estos pueden crecer tanto que se vuelven difíciles de gestionar y procesar con métodos tradicionales. En lugares como aeropuertos, hospitales o grandes eventos, se generan enormes volúmenes de información procedentes de múltiples fuentes: redes sociales, sensores, sistemas de registro, transacciones y más.
Es aquí cuando surge otro término importante en nuestros días, el Big Data, ese conjunto de información masiva y variada que necesita de tecnologías especiales para almacenarla, procesarla y extraer valor de ella.
Machine Learning
El aprendizaje automático es la capacidad de las máquinas para aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos sin ser programadas específicamente.
Con el uso de algoritmos y modelos, las máquinas reconocen patrones, realizan predicciones y toman decisiones basadas en la información adquirida. Existen tres categorías de aprendizaje automático.
Aprendizaje supervisado
Categoría de aprendizaje automático en el que se proporciona a los algoritmos un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos en los que se conoce la respuesta correcta o la etiqueta asociada a cada ejemplo. El algoritmo aprende a encontrar patrones y relaciones entre las características de los datos para realizar predicciones o clasificar nuevos datos sin etiquetas.
El objetivo de este aprendizaje es entrenar al modelo para que pueda hacer predicciones o tomar decisiones precisas cuando se le presenten nuevos datos no etiquetados.
Aprendizaje no supervisado
Categoría de aprendizaje automático (Machine Learning) en el que los algoritmos se entrenan sin recibir respuestas correctas. El objetivo principal es analizar los datos para buscar patrones, estructuras o relaciones ocultas en los datos por sí mismo. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden realizar tareas como agrupar elementos parecidos, detectar estructuras ocultas, detectar anomalías, agrupar documentos por temas, etc.
Utilizando diferentes técnicas, analizan los datos sin necesidad de tener ejemplos previamente etiquetados. Algunos ejemplos de este tipo de algoritmos no supervisados son:
- Clustering (agrupación): Agrupa los datos en diferentes grupos o clústeres basados en la similitud entre ellos sin saber de antemano cuántas categorías existen.
- Detección de anomalías: Identifica valores atípicos o que no siguen un patrón normal en un conjunto de datos.
- Asociación: Busca relaciones o reglas en los datos, como por ejemplo, encontrar productos que se compran juntos con frecuencia en datos de transacciones.
Aprendizaje reforzado
Tercera categoría del Machine Learning en la que el modelo aprende a tomar decisiones y a realizar acciones mediante ensayo y error. Igual que un jugador que mejora con la práctica. Intenta descubrir la estrategia que obtiene mejores resultados, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones.
Deep Learning
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales profundas para extraer y aprender características jerárquicas de los datos. Estas redes están compuestas por múltiples capas de nodos interconectados que son capaces de realizar tareas complejas, como el reconocimiento de objetos en imágenes o el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
La principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning es que, en los primeros, nosotros mismos debemos extraer y preparar los conjuntos de datos para disponer de las características que deseamos analizar o tratar. Los segundos, por contra, son mucho más potentes porque saben qué datos se deben extraer y cómo se debe clasificar la información, siendo el propio algoritmo el que obtiene las conclusiones de los datos relevantes para su estudio.
Red neuronal
Utilizadas en el aprendizaje profundo, una red neuronal es una herramienta que aprende a partir de muchos ejemplos hasta volverse capaz de reconocer patrones complejos.
Podríamos decir que se inspira cómo funciona el cerebro humano.
Está red está formada por neuronas artificiales, pequeñas unidades que reciben información, la procesan y pasan el resultado a otras neuronas, en una organización en capas, de forma que cada capa va transformando un poco más la información, aprendiendo al ajustar conexiones (pesos) para mejorar sus resultados.
Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing -NLP-)
Su principal función es permitir que las computadoras sepan comprender, interpretar y generar contenidos del lenguaje humano de manera eficiente.
El lenguaje humano es complejo y variable, y el procesamiento de lenguaje natural aborda diversos desafíos en el tratamiento de la información lingüística. Algunas de las tareas comunes en el procesamiento de lenguaje natural incluyen:
- Reconocimiento y generación de voz
- Análisis semántico
- Análisis de sentimientos o emocional
- Traducción automática
- Extracción de información específica
El procesamiento de lenguaje natural utiliza una combinación de técnicas de lingüística computacional, aprendizaje automático y estadísticas para abordar estos desafíos. Estas técnicas incluyen algoritmos de clasificación, modelos de lenguaje, redes neuronales, etc.
Clasificación
Técnica del aprendizaje automático que se utiliza para asignar (etiquetar) objetos o instancias a categorías o clases predefinidas. El objetivo es entrenar un modelo utilizando datos de entrenamiento que contienen ejemplos etiquetados con sus respectivas clases, y luego utilizar ese modelo para clasificar nuevos datos sin etiquetar.
El modelo aprende a reconocer patrones y características en los datos de entrenamiento y los emplea para tomar decisiones de clasificación, según las características de los datos de prueba.
Regresión
Técnica del aprendizaje automático que se utiliza para predecir un valor numérico continuo en función de variables independientes. En contraste con la clasificación que se enfoca en asignar una clase o categoría a un objeto, la regresión se centra en predecir un valor numérico específico.
Se usa un conjunto de datos de entrenamiento que contiene valores de entrada y sus correspondientes valores de salida para entrenar un modelo de regresión, que luego se puede utilizar para hacer predicciones en nuevos datos.
Agente de IA
Un agente de IA es un “asistente inteligente” capaz de percibir lo que pasa, pensar qué hacer y ejecutar acciones sin que tengas que guiarlo paso a paso. A diferencia de un modelo normal de IA, el agente usa los modelos más herramientas y acciones para cumplir un objetivo completo. El modelo solamente genera una respuesta, un texto, una predicción, etc.
El agente recibe información del entorno por medio de datos, sensores, etc.; razona y planifica los pasos a seguir para conseguir su objetivo; ejecuta las acciones pertinentes, buscar información, generar un documento, enviar un mensaje, etc.; y finalmente, aprende de la experiencia para mejorar su comportamiento.
Ejemplos de agentes pueden ser un sistema para organizar el correo, que navegue por internet para recopilar información, una flujo automático que genera informes sin intervención humana, etc.