¿Qué es la IA? | Cómo funciona, tipos y ejemplos
La inteligencia artificial (IA) es cualquier programa informático diseñado para imitar la inteligencia humana, lo que les permite aprender, resolver problemas y comprender el lenguaje.
Existen diversos tipos de IA aplicados en varias industrias. Los drones de entrega, los escáneres de detección médica, el Chat de IA de QuillBot y el asistente virtual de tu smartphone son todos IA.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial es la simulación de la inteligencia humana en máquinas. Lo que esto significa puede variar de una IA a otra en cuanto a capacidades y funciones.
Por ejemplo, tanto ChatGPT como un robot aspirador son IA, pero la forma en que perciben e interactúan con el mundo —y los problemas que resuelven— son diferentes.
Aunque podemos pensar en la inteligencia artificial como un modelo específico, en realidad es un “término paraguas” para las diversas tecnologías que realizan tareas de maneras que imitan a los humanos.
Tipos de IA
Los cuatro tipos principales de IA difieren según su programación y potencial.
| Tipo | Cómo funciona | Ejemplo |
|---|---|---|
| IA reactiva | Está diseñada para realizar una tarea específica sin memoria y no puede aprender de experiencias pasadas. | Un programa para jugar al ajedrez. |
| IA de memoria limitada | Puede aprender de experiencias pasadas y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo utilizando la memoria. | ChatGPT, que aprende al responder los prompts de los usuarios. |
| Teoría de la mente en IA | Comprendería las emociones, creencias e intenciones, lo que le permitiría interactuar socialmente como los humanos. | Por el momento teórico; no existen ejemplos completos. |
| IA autoconsciente | Tendría conciencia, autoconciencia y la capacidad de comprender y razonar sobre el mundo de forma independiente, al igual que un ser humano. | Por el momento hipotético. |
En la actualidad, solo disponemos de IA reactiva e IA de memoria limitada. Los investigadores trabajan actualmente en teoría de la mente en IA, aunque sigue encontrándose en las primeras fases de desarrollo.
Aunque la IA autoconsciente es un tropo de la ciencia ficción, en realidad sigue siendo especulativa. La consciencia humana aún no se comprende del todo, lo que dificulta su réplica en las máquinas.
IA fuerte frente a IA débil
Otra forma de distinguir entre inteligencias artificiales es la IA fuerte y la IA débil.
La IA débil (también llamada “IA estrecha”) es la inteligencia artificial diseñada para realizar tareas específicas o resolver problemas concretos. Estas IA funcionan sin la capacidad de aprender de los datos que procesan. Esencialmente, la IA débil es IA reactiva, que se encuentra en la tabla anterior.
- Asistentes virtuales (Alexa, Siri o el asistente de Google)
- Herramientas de traducción de idiomas (Traductor de QuillBot)
- Sistemas de recomendación en plataformas de streaming (Netflix o Spotify)
- Vehículos autónomos (Tesla y Waymo)
- Sistemas de reconocimiento facial (Facebook y Apple Photos)
La IA fuerte (también llamada “inteligencia artificial general”) es una inteligencia artificial teórica que tiene las capacidades cognitivas de un humano. La IA fuerte sería capaz de aprender de sus experiencias y transferir sus conocimientos de un dominio a otro para gestionar diversas tareas.
La IA fuerte se correlaciona con la IA autoconsciente. No hay ejemplos reales, pero algunos ejemplos de ficción son Skynet (Terminator), HAL 9000 (2001: Odisea en el espacio) y Ava (Ex Machina).
¿Cómo funciona la IA?
Para entender cómo funciona la IA, es útil examinar los distintos subconjuntos, que son los procesos que impulsan la inteligencia artificial.
Los subconjuntos son otra forma de categorizar la IA, pero en lugar de pensar en ellos como diferentes pilares, considera los subconjuntos como si estuvieran anidados unos dentro de otros.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático utiliza algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin necesidad de programación explícita. Los humanos seleccionan el algoritmo en función del tipo de problema que quieren que resuelva la máquina.
A continuación, la alimentan con grandes cantidades de datos y la IA aprende de los patrones de esos datos. Estos datos pueden estar etiquetados o sin etiquetar. Los datos etiquetados incluyen etiquetas objetivo para guiar a la IA. Los datos no etiquetados no tienen etiquetas, por lo que la IA tiene que mapearlos por sí misma.
Si trabaja con datos etiquetados, la IA recibirá críticas etiquetadas como “positivas” o “negativas”. Si trabaja con datos no etiquetados, no habrá etiquetas. La IA tendrá que utilizar otras pistas contextuales para decidir cómo clasificar una reseña.
Algunos tipos de aprendizaje automático son:
- Aprendizaje supervisado, en el que la IA aprende a partir de datos etiquetados.
- Aprendizaje semisupervisado, en el que la IA aprende a partir de una cantidad mínima de datos etiquetados y una extensa cantidad de datos sin etiquetar.
- Aprendizaje no supervisado, en el que la IA encuentra patrones en datos sin ejemplos etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo, en el que la IA aprende interactuando con su entorno y recibiendo retroalimentación.
- Aprendizaje por transferencia, en el que la IA transfiere los conocimientos adquiridos de un conjunto de datos o tarea para mejorar el rendimiento en otro.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que enseña a la IA a aprender y tomar decisiones imitando el funcionamiento del cerebro humano.
El aprendizaje profundo utiliza estructuras llamadas redes neuronales, que están formadas por capas de nodos interconectados (como neuronas). Cada capa neuronal procesa datos, pasando información refinada a la siguiente capa, hasta que la red obtiene un resultado.
A diferencia de la IA tradicional o del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo no necesita que los humanos definan manualmente reglas o extraigan características de los datos. En su lugar, aprende automáticamente patrones y relaciones a partir de datos sin procesar, como fotos, audio o texto.
Como no requiere intervención humana, el aprendizaje profundo permite una enorme escalabilidad.
IA Generativa
La IA generativa es lo que la mayoría de la gente entiende por IA hoy en día: genera contenidos complejos y originales a partir de prompts. ChatGPT, DALL-E 3 y Gemini son ejemplos de IA generativa.
La IA generativa es una aplicación específica de aprendizaje profundo que puede producir resultados como texto, fotos, vídeo, audio e incluso código. Cuando se trata de lenguaje, la IA generativa también incorpora el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
El PLN permite a los ordenadores analizar elementos del lenguaje humano, como la sintaxis (unidades gramaticales como sustantivos, verbos, objetos directos, etc.) y la semántica (significado). Una vez entrenada, la IA generativa utiliza los patrones aprendidos a partir de datos de prueba para predecir la respuesta al prompt de un usuario.
Prompt: le pedí al parafraseador que reescribiera el párrafo anterior sobre PNL.
Resultado: los ordenadores son capaces de evaluar aspectos del lenguaje humano, como la sintaxis (componentes gramaticales como sustantivos, verbos, objetos directos, etc.) y la semántica (significado), gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN). Después de haber sido entrenada, la IA generativa predice la respuesta al prompt de un usuario utilizando los patrones que ha descubierto a partir de los datos de prueba.
La IA generativa está evolucionando rápidamente y su uso generalizado ha suscitado debates sobre cómo integrar en el trabajo los contenidos generados por IA.
Esto también ha dado lugar a numerosas herramientas de detección, como el detector de IA de QuillBot, y herramientas de optimización, como el humanizador de IA de QuillBot.
Robótica
La robótica combina hardware (componentes físicos) con software (algoritmos de IA) para resolver problemas del mundo real en campos como la industria, el transporte, la agricultura o la exploración, entre otros.
La robótica no está integrada en los demás subconjuntos de la IA. En cambio, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa pueden mejorar la forma en que los robots se adaptan, aprenden y asumen tareas cada vez más complejas.
Por ejemplo, la combinación de sensores físicos y modelos de aprendizaje profundo permite a los robots “ver”, comprender su entorno, identificar obstáculos y reconocer objetos para manipularlos.
¿Para qué se utiliza la IA?
La IA se utiliza para resolver problemas en muchos sectores diferentes. La mayoría de nosotros interactuamos con ella a diario, aunque no nos demos cuenta.
| Sector | Ejemplo de IA | Cómo funciona |
|---|---|---|
| Transporte | Coches autónomos (p. ej., Waymo) | Utiliza sensores y aprendizaje profundo para percibir el entorno, tomar decisiones y conducir de forma autónoma. |
| Software para conectar taxis y pasajeros (p. ej., Uber) | Conecta pasajeros con conductores cercanos basándose en datos de ubicación y tráfico para un servicio más rápido. | |
| Sistemas GPS (p. ej., Google Maps) | Ajusta las direcciones en tiempo real para encontrar la ruta más rápida y segura. | |
| Sanidad | Análisis de imágenes médicas | Analiza imágenes (rayos X, resonancias magnéticas, etc.) para detectar problemas como tumores o fracturas. |
| Asistentes virtuales de salud (p. ej. Symptoma) | Proporcionan información sanitaria personalizada, programan citas y ofrecen consejos iniciales basados en síntomas reportados. | |
| Robots quirúrgicos | Ayudan a guiar a los cirujanos proporcionando datos en tiempo real y precisión para procedimientos complejos. | |
| Agricultura | Detección de enfermedades en cultivos | Detecta enfermedades o plagas analizando imágenes de cultivos para intervención temprana. |
| Tractores autónomos | Realizan tareas de siembra y cosecha de forma autónoma usando GPS y sensores. | |
| Agricultura de precisión | Analiza datos históricos para ayudar a los agricultores a tomar decisiones óptimas sobre siembra, cosecha, riego y fertilización. | |
| Datos y contenido | Sistemas de recomendación de contenido (p. ej., Netflix) | Aprende del comportamiento del usuario para sugerir contenido personalizado. |
| Generación automatizada de contenido (p. ej., ChatGPT) | Genera contenido (texto, foto, audio, vídeo) tras entrenar con grandes conjuntos de datos | |
| Análisis empresarial (ej. Google Analytics) | Analiza datos empresariales para descubrir tendencias, hacer pronósticos y optimizar la toma de decisiones humana. | |
| Envíos | Manejo automatizado de carga | Carga, descarga y clasifica mercancías usando robots. |
| Gestión de inventario | Rastrea el inventario y pronostica la demanda para una reposición eficiente y gestión de almacenes. | |
| Entrega por drones | Utiliza GPS, sensores y aprendizaje automático para navegar de forma autónoma y entregar paquetes. |
Beneficios de la IA
La inteligencia artificial ofrece muchos beneficios, como:
- Operaciones más rápidas y mayor productividad. La IA automatiza las tareas repetitivas, ahorrando tiempo y reduciendo los errores humanos.
- Mejores decisiones empresariales. Las empresas pueden tomar mejores decisiones gracias a la capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos y presentarlos de una manera que sea fácil de consumir para los humanos.
- Experiencias de usuario más atractivas. Dado que la IA es capaz de aprender del comportamiento de los usuarios, puede personalizar mejor el contenido que les muestra.
- Reducción de los costes operativos y de mantenimiento. El mantenimiento predictivo ayuda a evitar averías costosas en equipos en todos los sectores.
- Entornos más seguros. Cuando la IA supervisa sistemas y entornos, ayuda a detectar posibles problemas antes de que se conviertan en críticos. Esto puede evitar accidentes en la producción, el transporte, la asistencia médica, etc.
- Escalabilidad sin un aumento proporcional de la mano de obra humana. Dado que la IA puede trabajar sin intervención humana y que está disponible 24 horas al día, 7 días a la semana, permite la escalabilidad sin sobrecargar a los equipos humanos.
Retos de la IA
La IA aporta beneficios, pero, al mismo tiempo, plantea ciertos retos o riesgos. Algunos de estos retos son:
- Violación de datos o uso indebido de los mismos. Como en cualquier entorno digital, los sistemas de IA deben proteger los datos sensibles y cumplir la normativa sobre privacidad.
- Sesgos e imparcialidad. Los modelos de IA pueden heredar sesgos de los datos de entrenamiento (como sesgos culturales), dando lugar a resultados injustos o discriminatorios.
- Transparencia. Muchos modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo, son como “cajas negras” y es difícil entender cómo toman decisiones.
- Reducción de puestos de trabajo. La automatización impulsada por la IA puede conducir a la pérdida de puestos de trabajo, lo que suscita la preocupación sobre el futuro del trabajo.
- Nuevas cuestiones éticas. La ética de la IA es un campo en desarrollo que trata de equilibrar los avances tecnológicos con las consideraciones éticas. ¿Deben los robots realizar operaciones quirúrgicas? ¿Es la tecnología responsable de la desinformación? La ética de la IA explora cuestiones como estas.
Historia de la IA
La idea de las máquinas inteligentes data de hace milenios. Sin embargo, no fue hasta el siglo XX cuando comenzó el verdadero desarrollo de la IA:
- 1950. Alan Turing introduce el Test de Turing, utilizado para identificar máquinas inteligentes.
- 1956. John McCarthy acuña el término inteligencia artificial. Allen Newell, J.C. Shaw y Herbert Simon crean el Logic Theorist, el primer programa de IA de la historia.
- 1965. Joseph Weizenbaum crea ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1974-1980. La IA se ralentiza durante el “primer invierno de la IA” debido a la limitada potencia de los ordenadores, la disminución de la financiación y otros factores.
- 1986. Geoffrey Hinton y otros revigorizan la IA con el algoritmo de retropropagación.
- 1997. Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
- 2002. Roomba se convierte en el primer producto de consumo basado en IA ampliamente adoptado.
- 2011. Watson de IBM derrota a los campeones humanos en Jeopardy.
- 2012. La red neuronal AlexNet marca un hito en el aprendizaje profundo.
- 2016. El programa AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, un juego de estrategia. Más tarde, Google compra DeepMind, supuestamente por 400 millones de dólares.
- 2020. La IA experimenta un boom gracias a modelos como GPT-3 y DALL-E, que muestran grandes avances en PNL y usos creativos de la IA.
- 2023. La IA generativa se generaliza en muchos sectores.
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Suárez, M. (2025, 16 July). ¿Qué es la IA? | Cómo funciona, tipos y ejemplos. Quillbot. Retrieved 28 de octubre de 2025, from https://quillbot.com/es/blog/herramientas-quillbot/que-es-la-ia/
