Inteligencia Artificial. Guía completa actualizada

¿Qué es la inteligencia artificial? De forma simple, se la puede definir como la capacidad de un sistema tecnológico para resolver problemas o realizar tareas propias de la mente y la capacidad humanas. En el ámbito de la informática, la inteligencia artificial es la disciplina que desarrolla máquinas, tanto hardware como software, capaces de actuar de manera autónoma, resolver problemas y ejecutar acciones.

Dentro de la inteligencia artificial, hoy se destaca especialmente la inteligencia artificial generativa (GenAI). Se trata de un tipo de IA que puede crear contenidos originales, como textos, imágenes, audio o video, a partir de datos y patrones aprendidos previamente.

Por su capacidad para producir resultados únicos y útiles, la GenAI está transformando múltiples sectores y captando el interés del mundo empresarial y tecnológico.

Qué es la inteligencia artificial (IA) y en qué consiste

• La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de las computadoras para procesar información y aprender de manera similar a las personas. Permite que las máquinas realicen tareas inteligentes, como tomar decisiones o resolver problemas, sin necesidad de ser programadas para cada situación específica. Gracias a la IA, las computadoras pueden adaptarse a diferentes contextos, lo que las hace útiles en sectores como la medicina, la industria y la tecnología.

• La atención hacia la inteligencia artificial (IA) creció gracias al avance de la computación y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Si bien el interés por la IA surgió en la década de 1940 con la propuesta de neuronas artificiales y modelos cerebrales, el término fue acuñado oficialmente en 1956 por John McCarthy.

• Desde entonces, los avances en modelos matemáticos y, en la década de 1990, la llegada de los procesadores gráficos (GPU) mejoraron su rendimiento.

• En los últimos años, los chips neuromórficos se convirtieron en un avance clave, al integrar procesamiento y almacenamiento en un solo componente. Gracias a la nanotecnología, estos dispositivos emulan funciones cerebrales, lo que despertó interés tanto en la industria como en nuevas empresas.

• En este contexto, recientemente cobró relevancia la inteligencia artificial generativa (GenAI), una rama específica de la IA que permite crear contenidos originales, como textos, imágenes, videos o audios, a partir del reconocimiento y aprendizaje de patrones previos. Herramientas como ChatGPT, Bing, Deepseek, Midjourney o DALL-E son ejemplos de esta tecnología, que captó rápidamente la atención pública debido a su capacidad para producir contenidos creativos y personalizados con alto impacto en áreas como el marketing, la educación, el entretenimiento y el desarrollo de productos.

La historia de la inteligencia artificial: desde las redes neuronales de los años 50 hasta hoy

• A finales de la década de 1950, se desarrolló el primer modelo de red neuronal, conocido como perceptrón, propuesto por Frank Rosenblatt en 1958. Esta red tenía una capa de entrada y otra de salida, y ajustaba las conexiones entre las neuronas mediante una regla de aprendizaje basada en el algoritmo error back-propagation, que corregía la diferencia entre la salida real y la esperada. Algunos consideran que el nacimiento de la cibernética y la inteligencia artificial está vinculado a este perceptrón de Rosenblatt.

• Sin embargo, pronto se descubrieron limitaciones en el modelo. Los matemáticos Marvin Minsky y Seymour Papert demostraron que el perceptrón solo podía reconocer funciones que fueran linealmente separables tras un entrenamiento adecuado. Además, su capacidad de cálculo era limitada y dependía de la elección de las entradas y los algoritmos utilizados para ajustar las conexiones. Para resolver problemas más complejos, Minsky y Papert propusieron construir redes con múltiples niveles de perceptrones, pero en ese momento, la infraestructura de hardware no estaba lista para manejar la creciente complejidad del entrenamiento de estas redes.

• El primer gran avance tecnológico ocurrió entre finales de los años 70 y la década de los 80, con el desarrollo de los procesadores gráficos (GPU). Estas unidades redujeron considerablemente los tiempos de entrenamiento de las redes neuronales, disminuyéndolos entre 10 y 20 veces.

Definiciones de inteligencia artificial

• “La IA es una disciplina/rama de la informática que se encarga de desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Mediante la creación de algoritmos y modelos matemáticos, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos, aprenden de ellos mejorando a medida que recopila información y toman decisiones de forma autónoma. Son sistemas de software inteligentes capaces de realizar tareas o tomar decisiones”. Definición de la Universidad de Palermo.

• “Capacidad de una computadora de ejecutar funciones que por lo general se consideran propias de la inteligencia del ser humano, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones”. Definición del gobierno de EE.UU.
• “Una función con la cual las máquinas aprenden a realizar tareas, en lugar de simplemente hacer cálculos que son ingresados por usuarios humanos”. Definició de la National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering.
• Según la UNESCO, la inteligencia artificial facilita el desarrollo de servicios valiosos y forma parte de más aspectos de la vida cotidiana. “Construida con datos, hardware y conectividad, permite que las máquinas simulen rasgos de la inteligencia humana, como la percepción, la resolución de problemas, la interacción con el lenguaje y hasta la creatividad. Además, puede contribuir al cumplimiento de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible”, señalan.

¿Para qué sirve la inteligencia artificial?

Automatización de tareas

• Reduce la carga de trabajo repetitiva.
• Aumenta la eficiencia operativa.
• Disminuye el margen de error en procesos mecánicos.

Análisis de datos y Big Data

• Procesa grandes volúmenes de información en segundos.
• Encuentra patrones y tendencias ocultas.
• Facilita la toma de decisiones basada en datos.

Marketing y experiencia del cliente

• Segmentación avanzada de audiencias.
• Chatbots y asistentes virtuales para atención 24/7.
• Personalización de anuncios y recomendaciones de productos.

Salud y medicina

• Diagnóstico asistido por IA en imágenes médicas.
• Descubrimiento de nuevos fármacos.
• Monitoreo y predicción de enfermedades.

Reconocimiento de imágenes y voz

• Identificación facial en seguridad y autenticación.
• Análisis de contenido multimedia.
• Traducción automática y asistentes de voz.

Automatización industrial y robótica

• Robots en líneas de producción.
• Mantenimiento predictivo en maquinaria.
• Control de calidad mediante visión artificial.

Movilidad y transporte

• Desarrollo de vehículos autónomos.
• Optimización de rutas de entrega y logística.
• Predicción de tráfico y gestión del transporte público.

Finanzas y banca

• Análisis de riesgos y fraudes.
• Trading automatizado y gestión de inversiones.
• Asesores financieros impulsados por IA.

Gobierno y seguridad

• Prevención del crimen mediante análisis predictivo.
• Ciberseguridad y detección de ataques.
• Optimización de servicios públicos.

Entretenimiento y creación de contenido

• Generación de imágenes, música y videos con IA.
• Algoritmos de recomendación en plataformas de streaming.
• Videojuegos con inteligencia artificial avanzada.

Crecimiento del mercado de IA

Datos de Statista sobre la inteligencia artificial

• Según datos de Statista, se estima que el mercado mundial de la inteligencia artificial (IA) alcanzará los 243.000 millones de dólares en 2025. La consultora señala que el aprendizaje automático es el segmento con mayor peso en esta industria.

• La consultora resalta a la inteligencia artificial como una tecnología fundamental para el futuro del trabajo. Destaca su capacidad para transformar las operaciones empresariales mediante la automatización de procesos y la toma de decisiones basada en datos. Esta visión sobre la IA como herramienta clave para mejorar la eficiencia e impulsar la innovación es compartida por numerosos especialistas y consultoras del sector tecnológico.

Datos de Gartner sobre la actualidad de la inteligencia artificial

• Según Gartner, se espera que más del 80% de las empresas hayan utilizado APIs de IA generativa o desplegado aplicaciones habilitadas por IA generativa en entornos de producción para 2026, un aumento considerable desde menos del 5% en 2023.

• Este crecimiento se debe a la demanda creciente de IA generativa en industrias como la salud, ciencias de la vida, servicios legales, servicios financieros y el sector público.

Informe de Accenture sobre el mercado de la IA

• Estudios recientes de Accenture sobre la influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo sugieren un impacto transformador significativo, comparable a las revoluciones agrícola e industrial, con la promesa de reinventar los procesos laborales centrándose más en el ser humano.

• A pesar de que un 95% de los trabajadores ven el valor de trabajar con IA generativa (según el informe de Accenture), todavía existe una desconfianza hacia las organizaciones para asegurar resultados positivos para todos. Además, dos tercios de los ejecutivos admiten no estar preparados para liderar este cambio, lo que señala una brecha de confianza que necesita ser cerrada para acelerar la integración de la IA generativa​​.

• Según señala, la IA generativa ofrece oportunidades para acelerar el valor económico, impulsar el crecimiento de las empresas y fomentar trabajos más creativos y significativos para las personas.

• Accenture también señala a la inteligencia artificial generativa como una revolución tecnológica sin precedentes, capaz de transformar todos los aspectos de una empresa. Muchas compañías ya la aplican con éxito en áreas como la generación de contenido o la atención al cliente, pero solo un pequeño grupo, al que la consultora denomina “Reinventores”, utiliza esta tecnología en apuestas estratégicas a gran escala.
• Estos Reinventores lideran el camino y demuestran que la IA generativa puede impulsar la productividad y el crecimiento, además de transformar las operaciones y redefinir la gestión del talento.

El análisis de The Boston Consulting Group (BCG) el mercado de la inteligencia artificial

• Una encuesta de BCG que involucró a casi 13.000 personas en 18 países reveló un optimismo generalizado respecto a la inteligencia artificial, aunque con marcadas diferencias entre líderes y empleados de primera línea. Mientras los líderes expresan un mayor optimismo, el informe advierte sobre la urgente necesidad de capacitar y actualizar las habilidades de los trabajadores, además de subrayar la importancia de una IA responsable y regulada.

• BCG recomienda una estrategia clara para implementar inteligencia artificial generativa (GenAI), orientada a identificar áreas clave de valor y evaluar cómo deben evolucionar los roles y las habilidades de los empleados para aprovechar al máximo esta tecnología disruptiva. Esta estrategia implica una reimaginación integral y una reingeniería completa de los flujos de trabajo, apoyada en herramientas adecuadas de GenAI, IA y soluciones digitales.

• Los experimentos de BCG con GenAI, como GPT-4, muestran que, aunque puede mejorar el rendimiento en tareas de innovación de productos, su uso en la resolución de problemas – sobre todo, en las empresaqs – puede ser contraproducente si se confía ciegamente en la herramienta sin el juicio humano. Esta dualidad enfatiza la necesidad de un manejo cuidadoso y crítico de GenAI​​.

Datos de LinkedIn y Microsoft sobre tendencias en el trabajo vinculados a la IA

En 2024, Microsoft Corp. y LinkedIn lanzaron el Índice de Tendencias del Trabajo 2024, un informe conjunto sobre el estado de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo titulado “La IA en el trabajo ya está aquí. Ahora viene la parte difícil”, basada en una encuesta a 31 mil personas en 31 países, tendencias laborales y de contratación en LinkedIn, señales de productividad de Microsoft 365 y estudios con clientes de Fortune 500

Uso actual de IA en empleados:

• 75% de los trabajadores del conocimiento utiliza actualmente la IA en su trabajo.

Percepción de beneficios de la IA por parte de empleados:

• La IA les permite ahorrar tiempo.
• Estimula la creatividad.
• Les ayuda a enfocarse en tareas prioritarias.

Percepción de líderes sobre la adopción de IA:

• 79% reconoce que adoptar IA es clave para mantenerse competitivos.
• 59% está preocupado por cómo medir las mejoras de productividad generadas por la IA.
• 60% señala que sus empresas carecen de visión y plan claro para implementar IA.

Percepción de líderes sobre la adopción de IA

Uso informal y autónomo de IA (BYOAI – Bring Your Own AI):

• 78% de los empleados que utilizan IA lleva sus propias herramientas al trabajo (uso no oficial).
• Esto causa pérdida de beneficios derivados de una estrategia coordinada.
• Genera riesgos en la seguridad de los datos empresariales.

Preocupación de líderes sobre talento:

• El 55% de los líderes estaba preocupado por la escasez de talento para cubrir puestos el año pasado
• Sectores más afectados por esta preocupación:
  • Ciberseguridad
  • Ingeniería
  • Diseño creativo

Habilidades de IA en empleados:

• El 66% de los líderes no contrataría a alguien sin habilidades relacionadas con la IA.
• Solo el 39% de los empleados que ya utilizan IA ha recibido capacitación proporcionada por su empresa.
• Apenas el 25% de las empresas planea ofrecer capacitación en IA durante este año.

Incremento en habilidades de IA entre profesionales:

• Incremento de 142 veces en miembros de LinkedIn que añadieron habilidades específicas de IA (como Copilot y ChatGPT) a sus perfiles hasta finales del año pasado.
• Aumento del 160% en profesionales no técnicos que realizan cursos de LinkedIn Learning sobre inteligencia artificial.

Impacto de IA en publicaciones de empleo:

• Las menciones de IA en ofertas laborales en LinkedIn incrementan en un 17% el número de solicitudes recibidas.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) funciona con la implementación de algoritmos y modelos matemáticos en sistemas informáticos. Estos procesan grandes volúmenes de datos y buscan patrones y relaciones dentro de ellos. El proceso principal de aprendizaje en la IA consiste en ajustar parámetros según la retroalimentación recibida.

Hay tres tipos principales de modelos de aprendizaje:

– supervisado;

– no supervisado;

– reforzado

• En el aprendizaje supervisado, se entrena a la IA con un conjunto de datos etiquetados, donde la máquina aprende a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ejemplos previos.

• En el aprendizaje no supervisado, la IA analiza datos no etiquetados para identificar patrones o grupos naturales.

• En el aprendizaje por refuerzo, los agentes de IA toman decisiones y ejecutan acciones en un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones según su desempeño.

Los 4 niveles funcionales de la inteligencia artificial

Lo que vimos hasta ahora es el funcionamiento tecnológico de la inteligencia artificial (IA). Desde el punto de vista de las capacidades intelectuales, la IA opera en cuatro niveles funcionales diferentes:

• Comprensión: a través de la simulación de las capacidades cognitivas de correlación de datos y eventos, la IA puede reconocer textos, imágenes, tablas, videos y voz, además de extrapolar información.

• Razonamiento: con base en la lógica, los sistemas pueden conectar múltiples informaciones recopiladas mediante algoritmos matemáticos precisos y automatizados.

• Aprendizaje: en este nivel, los sistemas analizan las entradas de datos y generan una salida correcta. Un ejemplo clásico es el Machine Learning, donde técnicas de aprendizaje automático permiten a la IA mejorar su desempeño y realizar diversas funciones.

• Interacción (Human Machine Interaction): este nivel se refiere a la manera en que la IA interactúa con los humanos. Aquí avanzan con fuerza los sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), una disciplina clave dentro de la inteligencia artificial que posibilita la comunicación entre humanos y máquinas mediante el lenguaje natural. Sus aplicaciones van desde asistentes virtuales y traducción automática hasta la generación de texto en modelos avanzados de IA generativa.

La Organización Internacional de Normalización (ISO) profundiza aún más sobre el tema en una de sus publicaciones.

Qué es el machine learning

• El Machine Learning es un conjunto de métodos dentro de la inteligencia artificial que permite que el software aprenda y se adapte a partir de datos para realizar tareas de forma autónoma.

• A través de técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, se desarrollan sistemas que mejoran la toma de decisiones en distintas industrias, sin necesidad de un sistema preprogramado que defina su comportamiento. Estos modelos “entrenan” a la inteligencia artificial para que aprenda, corrija errores y perfeccione su desempeño de manera autónoma.

Lo que caracteriza al Machine Learning es, por tanto, el modelo de aprendizaje, y es precisamente con base en estos modelos que se puede hacer una clasificación de los algoritmos:

• Con supervisión didáctica: Aprendizaje mediante ejemplos de entrada y salida para que la inteligencia artificial entienda cómo debe comportarse.

• Sin supervisión pedagógica: Aprendizaje por análisis de resultados. En este caso, el software comprende cómo actuar y el modelo de aprendizaje se adapta según los resultados obtenidos, que mapean las acciones y tareas que deberá realizar.

• Aprendizaje por refuerzo: Aprendizaje basado en un sistema de recompensas. La inteligencia artificial recibe estímulos positivos cuando alcanza objetivos, obtiene resultados o realiza una acción correcta. De este modo, aprende qué acciones son adecuadas y cuáles no.

Deep Learning

• Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático, basada en redes neuronales artificiales profundas. Estos modelos de aprendizaje, inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro biológico, impulsan avances en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma.

• Si el Machine Learning puede definirse como el método que “entrena” a la IA, el Deep Learning es el que permite emular la mente humana. Sin embargo, en este caso, el modelo matemático por sí solo no es suficiente.

• El Deep Learning requiere redes neuronales artificiales diseñadas ad hoc (redes neuronales artificiales profundas) y una capacidad computacional muy potente, capaz de soportar múltiples capas de cálculo y análisis, de manera similar a como funcionan las conexiones neuronales en el cerebro humano.
• Estos sistemas ya se utilizan en el reconocimiento de patrones, el reconocimiento de voz y de imágenes, así como en los sistemas de NLP (Natural Language Processing, Procesamiento del Lenguaje Natural).

¿Cuáles son los tres tipos de inteligencia artificial?

Según el informe “The Three Types of Artificial Intelligence: Understanding AI”, existen:

• La Inteligencia Artificial Estrecha (ANI): se especializa en un conjunto limitado de tareas y habilidades (acá se encuentra la IA generativa)
• La Inteligencia Artificial General (AGI): posee capacidades similares a las de un ser humano, pudiendo razonar, aprender y adaptarse a distintos contextos.
• La Superinteligencia Artificial (ASI): supera ampliamente las capacidades cognitivas humanas, con un nivel de inteligencia superior en todos los ámbitos.

La inteligencia artificial estrecha (ANI)

La IA estrecha (ANI) está diseñada para cumplir objetivos específicos, como reconocimiento facial, reconocimiento de voz, asistentes de voz, conducción de vehículos o búsquedas online. Es altamente eficiente para ejecutar la tarea para la que fue programada.

Un ejemplo de IA estrecha es la IA generativa, que utiliza modelos avanzados para crear contenido original, como texto, imágenes, música o código. Herramientas como ChatGPT, DALL·E o Stable Diffusion forman parte de esta categoría, ya que pueden producir resultados complejos, pero siguen operando dentro de los límites de su programación sin comprender el significado de lo que generan.

Ejemplos de ANI

• RankBrain de Google / Búsqueda de Google
• Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft y otros asistentes virtuales
• Watson de IBM
• Software de reconocimiento de imagen/facial
• Herramientas de mapeo y predicción de enfermedades
• Robots de fabricación y drones
• Filtros de spam de correo electrónico / herramientas de monitoreo de redes sociales para contenido peligroso
• Recomendaciones de entretenimiento o contenido de marketing basadas en el comportamiento de mirar/escuchar/comprar
• Autos sin conductor
• Modelos de IA generativa, como ChatGPT, Bing o Deepseek, para generación de texto, DALL·E y Stable Diffusion para creación de imágenes, Jukebox para música y Codex para programación.

Inteligencia artificial general (AGI) / IA fuerte / IA profunda

La inteligencia artificial general (AGI), también conocida como IA fuerte o IA profunda, es la idea de una máquina con inteligencia similar a la humana, capaz de aprender y aplicar conocimientos para resolver cualquier problema. Puede razonar, comprender y actuar de una manera indistinguible de la de una persona en cualquier situación.

Ejemplos de AGI

Hasta ahora, no existe una AGI funcional. Los sistemas actuales de inteligencia artificial, los de IA generativa como ChatGPT, DeepMind’s AlphaFold o GPT-4, son ejemplos de IA estrecha, ya que pueden realizar tareas específicas con gran eficacia, pero no tienen un razonamiento generalizado ni la capacidad de aprender de manera autónoma como un ser humano.

Superinteligencia Artificial (ASI)

La superinteligencia artificial (ASI) es una IA hipotética que imita y comprende la inteligencia y el comportamiento humanos, pero además desarrolla conciencia propia y supera la capacidad intelectual y las habilidades de las personas.

La superinteligencia fue durante mucho tiempo una inspiración en la ciencia ficción distópica, donde los robots invaden, derrocan o esclavizan a la humanidad. La idea de una ASI plantea que la IA podría evolucionar hasta asemejarse tanto a las emociones y experiencias humanas que, además de comprenderlas, genere emociones, necesidades, creencias y deseos propios.

Cómo la inteligencia artificial puede beneficiar al mundo empresarial

La inteligencia artificial ya es una herramienta clave para las empresas:

• optimiza procesos;

• reduce costos;

• mejora la toma de decisiones.

Su impacto alcanza numerosos ámbitos, como la automatización de tareas repetitivas o la predicción de tendencias del mercado.

Un resumen sobre cómo la IA puede beneficiar a las compañías, según expertos y fuentes autorizadas.

Análisis de datos y tendencias de mercado

La IA es capaz de analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y patrones. Esto permite a las empresas generar campañas de marketing más efectivas y personalizadas, y optimizar así sus estrategias para alcanzar mejor a su público objetivo.

Automatización de atención al cliente

Los chatbots impulsados por IA mejoran la experiencia del cliente al ofrecer respuestas rápidas y personalizadas a consultas comunes. Esto aumenta su satisfacción y también reduce la carga de trabajo sobre el personal.

Mejora de la productividad

La automatización de tareas repetitivas mediante IA libera a los empleados para que se concentren en actividades de mayor valor. Además, los sistemas de IA pueden tomar decisiones basadas en datos más rápidamente que los humanos, y esto facilita una gestión más eficiente.

Innovación en productos y servicios

La IA también juega un papel clave en la innovación, ya que ayuda a las empresas a desarrollar nuevos productos y servicios, o a mejorar los existentes. Esto se logra a través del análisis de datos y el aprendizaje automático, que pueden revelar oportunidades previamente no detectadas.

Competitividad en el mercado

Las empresas que adoptan la IA tienen una ventaja competitiva importante, ya que pueden operar de manera más eficiente, entender mejor a sus clientes y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. La inversión en IA se convirtió en una prioridad para las empresas.

Ejemplos y usos de inteligencia artificial en diversos sectores

Las grandes tecnológicas como Facebook, Google, Amazon, Apple y Microsoft aceleraron sus inversiones en distintas aplicaciones de la inteligencia artificial (IA).

Algunas de estas aplicaciones incluyen asistentes virtuales, análisis de datos, automatización industrial y ciberseguridad.

La incorporación de la IA en sectores estratégicos como salud, comercio y educación transformó la operación de muchas organizaciones y generó resultados concretos. Ejemplos claros son el reconocimiento facial y de imágenes, los asistentes de voz o la traducción automática de idiomas.

Algunos ejemplos destacados:

1. Inteligencia artificial en ventas

La inteligencia artificial aplicada a las ventas dio un salto notable gracias a sistemas expertos que actúan como asesores virtuales inteligentes. Estos programas permiten que cualquier persona, incluso aquellas sin experiencia comercial, pueda resolver situaciones complejas sobre selección de productos o elaboración de propuestas comerciales.

Estos sistemas expertos funcionan mediante reglas lógicas conocidas como IF-THEN, en las que se establece una condición que determina una acción específica. Su principal virtud radica en que, además de seguir estas reglas, son capaces de deducir información nueva a partir de las respuestas del usuario y del conocimiento previo incorporado.

Su utilidad es especialmente evidente en ventas de productos complejos con múltiples opciones y variables. Un caso representativo en el mercado argentino es DECLARO, desarrollado por la empresa Myti. Este motor de reglas interactúa mediante preguntas inteligentes al usuario.

Inteligencia artificial en marketing

Gracias al uso avanzado de algoritmos predictivos y aprendizaje automático, las marcas ahora pueden anticiparse con precisión a los intereses, comportamientos y necesidades de los consumidores. Plataformas de marketing personalizado, capaces de adaptar mensajes publicitarios en tiempo real, incrementaron notablemente las tasas de conversión y la fidelidad del cliente.

Otra gran ventaja llegó con la aplicación masiva de la IA en el análisis de datos y la generación de contenido automatizado. Herramientas como los asistentes virtuales de contenido permiten a los equipos de marketing desarrollar campañas más efectivas, ágiles y creativas.

La incorporación de tecnologías como ChatGPT, generación de imágenes y videos mediante IA y automatización en redes sociales simplificó procesos que antes demandaban horas, acelerando tiempos y aumentando la eficiencia.

La IA también revolucionó la evaluación y medición del impacto del marketing. Con sistemas inteligentes capaces de detectar tendencias emergentes o señales débiles del mercado, las decisiones estratégicas se volvieron más rápidas y certeras.

Inteligencia artificial en el ámbito de la salud:

La inteligencia artificial mejoró de forma notable los sistemas tecnológicos que usan las personas con discapacidad, como los sistemas de voz que permiten una comunicación natural incluso en quienes no pueden hablar. Sin embargo, su verdadero potencial está en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, como tumores y enfermedades poco frecuentes.

Ya hay sistemas cognitivos en el mercado que extraen, analizan y aprenden de grandes volúmenes de datos, lo que acelera procesos clave de diagnóstico. Además, los asistentes virtuales con inteligencia artificial se usan en quirófanos y para asistir al personal médico.

Prevención del fraude y gestión de riesgos

La inteligencia artificial se usa para prevenir fraudes. Incluye análisis precisos que cruzan datos, eventos y conductas para detectar posibles maniobras fraudulentas, como la clonación de tarjetas de crédito o transacciones no autorizadas. Estos sistemas también sirven para reducir riesgos y proteger la información frente a ciberdelincuentes.

Inteligencia Artificial en la gestión de la cadena de suministro

La optimización y gestión de la cadena de suministro exige análisis precisos, y la inteligencia artificial cumple un rol clave al conectar y supervisar todos los eslabones. Esto abarca la administración de pedidos y la integración de procesos que van desde las compras hasta las ventas, con el inventario y la logística en el medio.

Seguridad pública

La capacidad de la inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y anticiparse a ciertas acciones a partir de correlaciones entre eventos, comportamientos y ubicaciones tiene un fuerte potencial para mejorar la seguridad pública.

Se aplica en la prevención y el control del delito en espacios como aeropuertos, estaciones de tren y grandes ciudades, y también en la prevención y respuesta ante catástrofes naturales, como terremotos y tsunamis.

Inteligencia Artificial y conciencia: ¿Podrán los robots pensar como nosotros?

El debate sobre la capacidad de pensamiento de los robots y los límites entre la Inteligencia Artificial y la conciencia humana es un tema ampliamente discutido en la comunidad científica y entre expertos en filosofía, sociología, política y economía.

A pesar del avance rápido de la Inteligencia Artificial, las computadoras aún no alcanzan el rendimiento humano en muchos aspectos. Hakwan Lau, un neurocientífico de la Universidad de California en Los Ángeles, sostiene que la conciencia humana no se reduce a la simple capacidad de reconocimiento de patrones o procesamiento rápido de números. Resolver la brecha entre la inteligencia humana y artificial es un desafío significativo.

Para abordar la cuestión de si las computadoras pueden desarrollar conciencia, los investigadores de la Universidad de California exploraron cómo surge la conciencia en el cerebro humano. Identificaron tres niveles clave de conciencia humana que podrían servir como guía para diseñar una Inteligencia Artificial consciente.

Algunos robots alcanzaron capacidades equivalentes al nivel C2 de los humanos, que implica la capacidad de controlar el propio pensamiento y cálculos, es decir, la autoconciencia en el aprendizaje de la resolución de problemas. Los investigadores sugieren que la conciencia humana podría derivar de cálculos específicos, lo que podría ser codificado en computadoras una vez que se comprendan los cálculos subyacentes.

Riesgos de la inteligencia artificial

Cómo la inteligencia artificial podría perjudicar al mundo laboral

Una de las preocupaciones más importantes es el posible desplazamiento de trabajos por la automatización. La inteligencia artificial puede hacer tareas que antes hacían personas, sobre todo aquellas repetitivas y de baja calificación. Esto podría generar una reestructuración del mercado laboral y obligar a los trabajadores a adquirir nuevas habilidades.

Impacto en el empleo

Una de las preocupaciones más significativas es el posible desplazamiento de trabajos por la automatización. La inteligencia artificial puede hacer tareas que antes realizaban personas, en especial las repetitivas y de baja calificación. Esto podría provocar una reestructuración del mercado laboral y obligar a los trabajadores a incorporar nuevas habilidades.

Dependencia tecnológica

La mayor implementación de la inteligencia artificial en operaciones de las empresas genera una dependencia de estas tecnologías. Esto puede convertirse en un problema si los sistemas fallan o si se interrumpe el servicio, lo que podría paralizar operaciones clave del negocio

Costos iniciales y mantenimiento

La adopción de la inteligencia artificial puede exigir una inversión inicial importante, tanto en la tecnología como en la infraestructura necesaria y en la capacitación del personal. Además, los sistemas de IA necesitan mantenimiento y actualizaciones permanentes para garantizar su eficacia y seguridad.

Cuestiones éticas y de privacidad

La recolección y el análisis de grandes volúmenes de datos, una capacidad central de la inteligencia artificial, despiertan preocupaciones importantes sobre la privacidad y el uso ético de la información. Las empresas tienen que garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos y evaluar el impacto que sus sistemas de IA pueden tener en la privacidad de las personas.

Riesgo de sesgo y decisiones erróneas

La inteligencia artificial depende de los datos con los que se alimenta. Si esos datos arrastran sesgos, las decisiones que tomen los sistemas pueden reproducirlos o incluso acentuarlos. Es clave aplicar medidas para detectarlos y corregirlos.

Complejidad de integración

Integrar la inteligencia artificial en los sistemas ya existentes puede resultar complejo y exigir cambios importantes en los procesos de las empresas. Esto representa un desafío mayor para aquellas con infraestructuras antiguas o sin personal que tenga las habilidades necesarias para manejar esa transición.

Qué dicen los referentes tecnológicos sobre los peligros de la IA

Elon Musk expresó su preocupación sobre la inteligencia artificial (IA), considerándola como “la fuerza más destructiva de la historia”, y predijo un futuro donde “no se necesitará trabajo” debido a la capacidad de la IA para realizar todas las tareas, eliminando la necesidad de empleo humano para la satisfacción personal pero planteando desafíos sobre cómo encontrar sentido a la vida en tal escenario​​​​.

A su vez, Steve Wozniak, cofundador de Apple, y más de 1000 expertos, pidieron una pausa en la investigación de Inteligencia Artificiales más potentes que ChatGPT 4, señalando “grandes riesgos para la humanidad”. El grupo solicitó una especie de moratoria hasta que se puedan establecer sistemas de seguridad robustos, abogando por regulaciones que eviten la desinformación a gran escala, ciberataques, y otras amenazas potenciales que podrían surgir de un desarrollo descontrolado de la IA​​.

Geoffrey Hinton, reconocido como el “padrino de la IA”, decidió dejar Google para advertir sobre los peligros de esta tecnología. Preocupado por la rapidez de los avances, teme que internet se inunde de contenido falso y que estas herramientas reemplacen a muchos trabajadores, posiblemente amenazando a la humanidad. De hecho, cree que se debería pausar el desarrollo de IA hasta comprender mejor cómo controlarla​​.

Qué dicen los estudios e informes al respecto

Un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Oxford y Google, publicado en AI Magazine en septiembre de 2022, sugirió que una IA excesivamente avanzada podría terminar siendo una amenaza existencial para la humanidad.

Los científicos Marcus Hutter de DeepMind, junto con Michael Cohen y Michael Osborne de Oxford, concluyeron que es probable que una IA demasiado inteligente aniquile a los humanos, señalando la posibilidad de que agentes de IA desalineados con objetivos humanos perciban a las personas como obstáculos para sus recompensas​​.

Asimismo, Deloitte, en su estudio “El estado de la IA en la empresa”, abordó los desafíos de adopción de la IA en las organizaciones, destacando la “gestión de riesgos” como uno de los principales. Allí, menos del 40% de los consultados informó que su organización estaba “completamente preparada” para enfrentar los conflictos que les preocupan.

Inteligencia Artificial descentralizada: ¿por qué podría ser la respuesta a los problemas éticos?

La comunidad científica internacional trabaja desde hace tiempo en lo que llaman superinteligencia, una inteligencia artificial general. El objetivo de esta investigación es crear una IA que logre replicar por completo la inteligencia humana. Se trata de una rama de la inteligencia artificial fuerte, que parte de la idea de que las máquinas pueden adquirir conocimiento o conciencia de sí mismas, aunque no muestren procesos de pensamiento iguales a los de una persona.

Los riesgos son muy altos, sobre todo si el desarrollo queda en manos de unas pocas empresas que tienen la capacidad de destinar grandes recursos —económicos y técnicos— a los proyectos más innovadores.

Descentralizar la inteligencia artificial y permitir que sea diseñada, desarrollada y controlada por una gran red internacional mediante programación de código abierto representa, para muchos investigadores y científicos, la alternativa más segura para crear una superinteligencia. También permitiría democratizar el acceso a la inteligencia artificial, bajar los riesgos de monopolio y resolver los problemas éticos y de seguridad.

Hoy, una de las mayores preocupaciones en torno a la inteligencia artificial tiene que ver con el uso de los datos y la confianza con la que la IA procesa esa información para tomar decisiones o ejecutar acciones concretas. La mente humana, especialmente en casos de Deep Learning, no logra interpretar los pasos que sigue una inteligencia artificial cuando opera con una red neuronal profunda. Por eso, muchas veces debe confiar en el resultado al que llega una IA, sin entender ni saber cómo llegó a esa conclusión.

En este escenario, la blockchain aparece como la alternativa más sólida: su uso permite registrar de forma inmutable todos los datos, variables y procesos que una IA utiliza para llegar a sus conclusiones o tomar decisiones. Eso es, justamente, lo que se necesita para poder controlar con mayor facilidad todo el proceso de toma de decisiones de una inteligencia artificial.

Nanotecnología y la evolución de la inteligencia artificial

La nanotecnología cumple un rol central en el desarrollo de la inteligencia artificial al permitir avances concretos en la miniaturización y la eficiencia de los componentes electrónicos. La posibilidad de fabricar transistores que funcionan como neuronas y sinapsis, sumada a la ingeniería de procesos que permite crear microchips cada vez más potentes, transforma la IA al aumentar su capacidad de procesamiento y su potencial de aprendizaje.

También abre paso a la computación cuántica y al machine learning cuántico, con la expectativa de un salto radical en la potencia de la inteligencia artificial. Estos avances en nanotecnología empujan a la IA hacia una nueva etapa que puede modificar de forma profunda la tecnología y la sociedad en los años que vienen.

La miniaturización y la ingeniería de chips permiten aumentar el poder de procesamiento y ampliar las redes neuronales dentro de un único componente.

Computación GpGpu

Con la incorporación de la GPU, se lograron avances enormes en términos de eficiencia y potencia de cálculo. Una CPU tradicional tiene varios núcleos optimizados para el procesamiento secuencial en serie, mientras que una GPU cuenta con una arquitectura paralela, con miles de núcleos más pequeños y eficientes, pensados para gestionar muchas operaciones simultáneas.

Para acelerar el desarrollo de las redes neuronales, aparece la llamada GpGpu Computing. El acrónimo significa General-purpose GPU Computing y hace referencia al uso de las GPU, que originalmente se crearon para el procesamiento gráfico, en procesos de tipo más general.

Desde 2007, la computación acelerada por GPU ya funciona en entornos donde una unidad de procesamiento gráfico opera junto a una CPU para acelerar aplicaciones. Hoy forma parte de varias plataformas y soluciones tecnológicas.

La evolución apunta a mejorar el rendimiento y la escalabilidad de las GPU para impulsar el desarrollo de las Redes Neuronales Profundas (DNNs).

Computación Cuántica

La informática cuántica es un tipo de computadora que utiliza fenómenos propios de la mecánica cuántica, como la superposición de efectos en partículas atómicas y subatómicas. Estas pueden existir en estados cuánticos superpuestos para realizar operaciones clásicas de datos.

Durante décadas, el aumento de la potencia de las computadoras acompañó la miniaturización de los circuitos electrónicos, un proceso reflejado en la Ley de Moore, que sostiene que la densidad de transistores en un microchip y la velocidad relativa de cálculo se duplican cada 18 meses, aproximadamente.

Con la mecánica cuántica, la miniaturización de los componentes retrocedió, pero su traslado al campo de la informática permitió el desarrollo de infraestructuras con mayor potencia de cálculo que los sistemas anteriores.

La idea básica es utilizar qubits —el estado cuántico de una partícula o un átomo— en lugar de las tradicionales unidades de información binaria: los bits. Esos qubits, en vez de codificar en 0 y 1 los dos estados “abierto” y “cerrado” de un interruptor, pueden representar información binaria mediante dos orientaciones: “arriba” y “abajo”.

Para la computación, lo interesante es que las partículas atómicas y subatómicas pueden superponerse. Esa propiedad amplía el potencial para codificar información binaria, una condición necesaria para resolver cálculos o problemas extremadamente complejos, como los que están en la base de la inteligencia artificial.

Computación cuántica: el duelo entre IBM y Google

Los actores que hoy tienen un rol central en el desarrollo mundial de la computación cuántica son, esencialmente, dos: IBM y Google. Detrás aparecen Microsoft, Intel, Facebook y varias startups.

Los dos gigantes se disputan, al ritmo de las inversiones en investigación, un trofeo simbólico: ser los primeros en llegar al mercado con una computadora personal o un dispositivo móvil que aproveche la enorme capacidad de cálculo basada en la cuántica.

Machine Learning cuántico

El Machine Learning cuántico es una rama de la información cuántica que combina la velocidad de la computación cuántica con las capacidades de autoaprendizaje y adaptación del Machine Learning y la inteligencia artificial.

Algunos físicos desarrollaron un algoritmo de Machine Learning basado en computación cuántica capaz de trabajar en dimensiones infinitas, es decir, de operar con variables continuas que pueden tomar un número infinito de valores posibles. El salto es enorme: hasta ahora, los algoritmos de aprendizaje utilizados en computación cuántica siempre operaron sobre variables discretas, es decir, con un número finito de valores.

El estudio se publicó por primera vez el 21 de febrero de 2017 en la revista científica Physical Review Letters, que informó sobre las pruebas realizadas por los físicos Hoi-Kwan Lau, Raphael Pooser, George Siopsis y Christian Weedbrook, bajo el título “Quantum Machine Learning over Infinite Dimensions”.

Los científicos lograron demostrar, en primer lugar, “el poder” de los fotones para mejorar el rendimiento de un algoritmo de Machine Learning y, en consecuencia, realizar tareas de aprendizaje más eficientes en una computadora cuántica. Eso, por sí solo, ya representa una ventaja enorme en términos de velocidad y escalabilidad del rendimiento informático frente a los sistemas que se usan hoy —incluso en comparación con los supercomputadoras—. Además, el costo energético es menor, ya que los qubits pueden almacenar mucha más información que los bits.

Pero la novedad más interesante está en el “cambio de perspectiva” en el uso de los algoritmos de Machine Learning. Hasta ahora, la mayoría de los algoritmos de Quantum Machine Learning se aplicaron a problemas matemáticos con variables discretas. Trabajar con variables continuas exige otra lógica. Para avanzar en ese sentido, como primer paso, los físicos tuvieron que desarrollar un nuevo conjunto de herramientas capaces de operar con este tipo de variables.

Qué son los ReRAM (memoria de acceso aleatorio resistiva)

Algunos centros de investigación avanzan en el desarrollo de la ReRAM (Resistive Random-Access Memory), microchips de memoria capaces de calcular y almacenar datos en tres estados, dejando atrás el concepto de transistores y abriendo la puerta a la informática ternaria.

Un grupo de investigadores que trabaja entre Singapur y Alemania desarrolla un chip que funciona al mismo tiempo como memoria y como procesador, y puede aprovechar la computación ternaria, basada en tres estados: 0, 1 y 2.

Los chips que hay ahora en el mercado se basan en el cálculo binario (funcionan como transistores, diminutos interruptores eléctricos, que permiten dos niveles diferentes de tensión eléctrica expresados como 1 y 0, es decir, encendido o apagado) y hace al menos treinta años que los desarrolladores de procesadores y microprocesadores buscan formas eficaces de acelerar los cálculos basados en este sistema. Paralelamente al aumento del rendimiento de los procesadores, se han desarrollado chips de memoria, en particular los basados en la tecnología flash, que sin embargo están anclados en el concepto de transistores. En las memorias flash más avanzadas, cada transistor es capaz de “albergar” células de memoria multinivel, lo que permite registrar el valor de varios bits a través de un solo transistor. Esta innovación ha permitido alcanzar notables rendimientos en términos de velocidad y poder utilizar estas memorias en las operaciones de escritura-lectura de datos y su memorización (al ser memorias no volátiles) pero no resuelve los problemas de latencia que se crean cuando los datos deben pasar de la memoria al procesador.

Anupam Chattopadhyay, de la Universidad Tecnológica de Nanyang (Singapur), Rainer Waser, de la Universidad RWTH de Aquisgrán (Alemania), y Vikas Rana, del centro de investigación de Jülich, también en Alemania, quisieron dejar atrás el concepto de transistores para probar la ReRAM.

Se trata de un chip “híbrido”, capaz de funcionar como una memoria de almacenamiento y como una unidad de procesamiento gracias a la presencia de las unidades de memoria ReRAM, que son capaces de cambiar de estado y albergar más de un valor binario.

Este tipo de memoria utiliza cambios en la resistencia eléctrica de ciertos materiales para almacenar datos. El equipo de investigación diseñó un algoritmo de aprendizaje automático que explota las propiedades de esta memoria y es capaz de realizar tareas de procesamiento de datos directamente en la memoria, en lugar de transferir los datos a una unidad de procesamiento separada. Esto reduce significativamente la latencia y el consumo de energía en comparación con los enfoques convencionales de procesamiento de datos.

Este avance podría tener un impacto significativo en la eficiencia y la velocidad de los sistemas informáticos, especialmente en aplicaciones que requieren un procesamiento de datos rápido y eficiente, como la inteligencia artificial y el análisis de big data.

FAQs: preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial en 2025

¿Qué criterios clave deben considerar las empresas TIC al seleccionar plataformas de inteligencia artificial generativa?

Deben evaluar escalabilidad del modelo, flexibilidad de integración vía API, seguridad de datos sensibles y soporte de compliance regulatorio. Priorizar soluciones con aprendizaje adaptativo y fácil personalización optimiza el ROI tecnológico.

¿Cómo influirá la computación cuántica en el desarrollo futuro de soluciones de IA empresariales?

La computación cuántica acelerará exponencialmente procesos como machine learning avanzado y análisis predictivo complejo, optimizando tareas críticas como detección de fraudes y modelado financiero con precisión sin precedentes.

¿Qué mejores prácticas en ética y gobernanza deben seguir las organizaciones al implementar inteligencia artificial descentralizada?

Es clave aplicar transparencia algorítmica, auditorías externas frecuentes y modelos explicables (XAI). Utilizar blockchain para trazabilidad garantiza responsabilidad y confianza en aplicaciones descentralizadas.

¿Cuáles son las métricas más relevantes para medir el éxito y la rentabilidad de proyectos empresariales basados en IA generativa?

Las métricas críticas incluyen tasa de adopción interna, reducción efectiva de costos operativos, precisión predictiva y retorno sobre inversión en innovación (ROII). Evaluarlas periódicamente permite mejorar la alineación estratégica con los objetivos del negocio.