Habrás oído mil veces hablar de la IA pero nadie te ha explicado lo que es o por mucho que leas no lo acabas de entender. Pues decirte que la Inteligencia Artificial es software. Ni más ni menos, es programación, muy compleja pero no deja de ser informática. La diferencia es que la IA es un campo de la informática que busca crear sistemas (software) capaces de realizar tareas que si las hiciera una persona necesitaría de inteligencia. La primera persona que acuñó el término fue John McCarthy a finales de los años 50. Este matemático habló por primera vez de la IA y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas que puedan realizar tareas que, cuando son realizadas por seres humanos, requieren inteligencia».
¿Cuál es la diferencia con el software tradicional?
No hace falta que seamos informáticos para saber que cualquier programa informático o software funciona a partir de instrucciones. Cada acción u operación que realiza debe estar programada anteriormente. Un software convencional es el que no realiza abosultamente nada si no hay una programación previa que le dice en todo momento lo que debe hacer.
La diferencia es que la IA es un software que realiza acciones u operaciones de manera automática, es decir, como si pensara, como si fuera inteligente. Esto lo habréis podido comprobar vosotros mismo cuando le preguntáis a cualquier chatbot como Chat GPT o Gemini de Google. ¿Diréis, pero cómo es posible que haya podido responderme de una manera tan sensacional si es solo un programa informático? Pues vamos a explicar cuáles son las razones de que pueda hacer todo lo que hace. Estar atentos:
Los ingredientes de la IA:
Para que lo entendáis la IA está compuesta de unos factores claves que son:
- Código: Programas escritos por humanos en lenguajes de programación.
- Algoritmos: Las «recetas» o instrucciones que sigue el software.
- Datos: La información que usa para aprender.
- Ordenadores: El «cerebro» físico donde se ejecuta todo.
La IA funciona con todo lo que os acabamos de decir. Es software, pero un software muy avanzado, capaz de hacer cosas que hace unos años parecían ciencia ficción.
Los Ingredientes Clave: Algoritmos y Datos
Si la IA fuera un chef de cocina, los algoritmos serían sus recetas y los datos sus ingredientes.
- Algoritmos: Imagina ahora que quieres hacer una tarta. La receta te va a decir paso a paso lo que tienes que hacer: mezclar, hornear, etc…. Un algoritmo es parecido: es un conjunto de reglas o instrucciones que sigue un ordenador para realizar una tarea o resolver un problema. En IA, los algoritmos le dicen al software cómo debe aprender de los datos o cómo debe tomar una decisión. Para cada tarea que queramos realizar tenemos un algoritmo diferente. Por ejemplo, algoritmos para reconocer imágenes, otros para entender texto, otros para predecir tendencias, etc.
- Datos: Siguiendo con la cocina, no puedes hacer una tarta sin harina, huevos, azúcar… Los datos son los ingredientes fundamentales de la IA. Son la información (números, texto, imágenes, sonidos) que se utiliza para «entrenar» a la IA. Cuantos más datos (y de mejor calidad) le des a una IA para aprender, mejor será haciendo su trabajo. Si quieres una IA que reconozca perros, necesitas enseñarle miles y miles de fotos de perros y también de imágenes que no sean perros para que sepa distinguir.
¿Cómo «Aprende» la IA? Conoce El Famoso Machine Learning (ML)
Si la clave de la IA es que es un software que no requiere de programarse para cada paso que haga, sino que actúa de una manera automática o inteligente, tenemos qué saber cómo se consigue. Aquí entra uno de los términos más sonados: el Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático. Actualmente, es la rama más importante de la IA.
El ML es, básicamente, la técnica que permite que el software aprenda de los datos sin ser programado explícitamente para cada tarea. En lugar de escribir reglas para todo, le das al software un algoritmo de aprendizaje y muchísimos datos. El software analiza esos datos, encuentra patrones y «aprende» a realizar la tarea por sí mismo. Así se consigue que la IA te responda cuando tú le preguntas, por ejemplo, a un ChatGPT.
Otro ejemplo, para que tu sepas distinguir una naranja de un melón, te hizo falta ver muchas naranjas y tu cerebro entendió a identificar las características de una naranja. Pues esto es lo mismo que hace el ML o Machine Learning aprende a partir de muchos datos y de algoritmos.
Profundizando un Poco Más: Deep Learning (DL) y Redes Neuronales
El Deep Learning (DL) o Aprendizaje Profundo es un tipo específico o rama del Machine Learning que está dando resultados espectaculares. Se inspira, un poco, en cómo funcionan las neuronas en nuestro cerebro, usando algo llamado redes neuronales artificiales.
¿Y qué son las redes neuronales artificiales? Imagina una red de pequeños procesadores interconectados, como si fueran neuronas (llamadas nodos) conectadas por cables (llamados conexiones o sinapsis). Cada conexión tiene un «peso» o importancia. Cuando la red recibe información (por ejemplo, los píxeles de una imagen), esta pasa a través de las capas de nodos. Cada nodo procesa la información que recibe de los anteriores y la pasa a los siguientes, ajustando la señal según el peso de las conexiones. Al entrenar la red con muchos ejemplos, estos pesos se ajustan automáticamente para que la red aprenda a reconocer patrones complejos.
Por ejemplo, el reconocimiento facial de tu móvil funciona a partir del DL. La red de procesadores o nodos identifican la imagen y lo hacen de la siguiente forma. Primero una primera cada de nodos identifican las líneas y bordes de la imagen. La siguiente capa identifica los ojos. Una tercera capa las narices. Así continuamente hasta que una capa combina toda esa información para reconocer la cara completa. Se llama “profundo” porque es una red con muchas capas. Para ello, el DL necesita de muchos datos.
La IA que Nos Entiende: Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
Si somos inteligentes es porque somos capaces de comunicarnos y eso lo hacemos a través del lenguaje. Otra rama de la IA es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) o Natural Language Processing (NLP).
El PNL es la rama de la IA que se enfoca en que las máquinas puedan entender, interpretar y generar lenguaje humano (tanto escrito como hablado). Este campo de la IA es súper complejo, porque el lenguaje humano está lleno de matices, ambigüedades, ironía, etc. El PNL es el responsable de que funcionen los chatbots que conocemos y utilizamos, así como todos los traductores como el de Google o como DeepL Translate, etc.
Los «Intelectuales» de la IA: Large Language Models (LLM)
Por último vamos a explicaros las herramientas de IA más conocidas como ChatGPT, DeepSeek, Claude o Gemini de Google. Aunque le llamamos chatbots o asistentes de IA, funcionan a partir de otra rama de la IA que se conoce como Large Language Models (LLM) o Grandes Modelos de Lenguaje.
Los LLM son un tipo de IA (que a menudo usa DL y PNL) entrenados con cantidades gigantescas de texto e información de internet. Han «leído» tanto que son increíblemente buenos generando texto, respondiendo preguntas, resumiendo, traduciendo, e incluso escribiendo código como podéis comprobar cuando utilizáis cualquier asistente tipo Chat GPT.
¿Con Qué se «Cocina» la IA? Los Lenguajes de Programación
Como dijimos, la IA es software. Y el software se escribe en lenguajes de programación. Aunque se puede usar casi cualquier lenguaje, algunos son más populares para IA por las herramientas y comunidades que los rodean:
- Python: Es el rey indiscutible. ¿Por qué? Es relativamente fácil de aprender y tiene muchísimas librerías (colecciones de código pre-hecho) específicas para IA, ML y DL (como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Esto facilita mucho el trabajo a los desarrolladores.
- R programming languague: Muy popular en estadística y análisis de datos, también se usa bastante en ML.
- Java, C++, Lisp, Prolog: Otros lenguajes que también tienen su hueco en áreas específicas de la IA.
Pero recuerda: el lenguaje es solo la herramienta. Lo importante son los conceptos: los algoritmos, los datos, el ML, el DL…
Conclusión: La IA es una Herramienta, No Magia
Así que, la próxima vez que oigas hablar de IA, recuerda:
- Es software avanzado, creado por humanos.
- Aprende de datos usando algoritmos (recetas).
- El Machine Learning (ML) le permite aprender sin instrucciones explícitas para todo.
- El Deep Learning (DL) es un tipo de ML potente que usa redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro.
- El PNL ayuda a las máquinas a entender nuestro lenguaje.
- Los LLM son modelos enormes entrenados con texto, capaces de generar lenguaje de forma asombrosa.
La IA es una herramienta increíblemente poderosa que está cambiando el mundo, desde cómo buscamos información hasta cómo se diagnostican enfermedades. No es magia, es ciencia e ingeniería informática muy inteligente. Si tienes dudas al respecto o quieres conocer las herramientas de IA que están a tu alcance y que te son útiles para tu profesión, negocio o vida privada ponte en contacto con nosotros. Somos Gana Inteligencia, asesores expertos en IA.
