¿Qué es la IA? Una explicación a fondo sobre la inteligencia artificial

¿Cómo funciona la IA?

En general, los sistemas de IA funcionan ingiriendo grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, analizando esos datos en busca de correlaciones y patrones, y usando estos patrones para hacer predicciones sobre estados futuros.

Por ejemplo, un chatbot de IA que recibe ejemplos de texto puede aprender a generar intercambios realistas con personas, y una herramienta de reconocimiento de imágenes puede aprender a identificar y describir objetos en imágenes al revisar millones de ejemplos. Las técnicas de IA generativa, que han avanzado rápidamente en los últimos años, pueden crear textos, imágenes, música y otros medios realistas.

La programación de sistemas de IA se centra en habilidades cognitivas como las siguientes:

• Aprendizaje. Este aspecto de la programación de IA implica la adquisición de datos y la creación de reglas, conocidas como algoritmos, para transformarlos en información procesable. Estos algoritmos proporcionan a los dispositivos informáticos instrucciones paso a paso para completar tareas específicas.
• Razonamiento. Este aspecto implica elegir el algoritmo adecuado para alcanzar el resultado deseado.
• Autocorrección. Este aspecto implica que los algoritmos aprendan y se ajusten continuamente para brindar los resultados más precisos posibles.
• Creatividad. Este aspecto utiliza redes neuronales, sistemas basados ​​en reglas, métodos estadísticos y otras técnicas de IA para generar nuevas imágenes, textos, música, ideas, etc.

¿Por qué es importante la IA?

La IA es importante por su potencial para cambiar la forma en que vivimos, trabajamos y nos divertimos. Se ha utilizado con eficacia en las empresas para automatizar tareas que tradicionalmente realizaban los humanos, como la atención al cliente, la generación de oportunidades de venta, la detección de fraudes y el control de calidad.

En una serie de áreas, la IA puede realizar tareas con mayor eficiencia y precisión que los humanos. Es especialmente útil para tareas repetitivas y que requieren mucho detalle, como analizar grandes cantidades de documentos legales para asegurarse de que los campos pertinentes se completen correctamente. La capacidad de la IA para procesar conjuntos de datos masivos brinda a las empresas información sobre sus operaciones que de otra manera no habrían percibido. La gama de herramientas de IA generativa, que se está expandiendo rápidamente, también está adquiriendo importancia en campos que van desde la educación, hasta el marketing y el diseño de productos.

Los avances en las técnicas de inteligencia artificial no sólo han contribuido a impulsar una explosión de eficiencia, sino que también han abierto la puerta a oportunidades de negocio totalmente nuevas para algunas empresas más grandes. Antes de la ola actual de inteligencia artificial, por ejemplo, habría sido difícil imaginar el uso de software informático para conectar a los pasajeros con taxis a pedido, pero Uber se ha convertido en una empresa de Fortune 500 gracias a hacer precisamente eso.

La IA se ha convertido en un elemento central para muchas de las empresas más grandes y exitosas de la actualidad, entre ellas Alphabet, Apple, Microsoft y Meta, que utilizan la IA para mejorar sus operaciones y superar a sus competidores. En Google, una subsidiaria de Alphabet, por ejemplo, la IA es fundamental para su motor de búsqueda homónimo, y la empresa de autos autónomos Waymo comenzó como una división de Alphabet. El laboratorio de investigación Google Brain también inventó la arquitectura de transformadores que sustenta los recientes avances en PLN, como ChatGPT de OpenAI.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial?

Las tecnologías de inteligencia artificial, en particular los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales artificiales, pueden procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido y hacer predicciones con mayor precisión que los humanos. Si bien el enorme volumen de datos que se crea a diario abrumaría a un investigador humano, las aplicaciones de inteligencia artificial que utilizan el aprendizaje automático pueden tomar esos datos y convertirlos rápidamente en información procesable.

Una desventaja principal de la IA es que resulta costoso procesar las grandes cantidades de datos que requiere. A medida que las técnicas de IA se incorporan a más productos y servicios, las organizaciones también deben estar atentas al potencial de la IA para crear sistemas sesgados y discriminatorios, intencional o inadvertidamente.

Ventajas de la IA

Las siguientes son algunas ventajas de la IA:

• Excelencia en trabajos orientados a los detalles. La IA es una buena opción para tareas que implican identificar patrones y relaciones sutiles en datos que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, en oncología, los sistemas de IA han demostrado una alta precisión en la detección de cánceres en etapa temprana, como el cáncer de mama y el melanoma, al destacar áreas de preocupación para una evaluación más exhaustiva por parte de los profesionales de la salud.
• Eficiencia en tareas que requieren un gran uso de datos. Los sistemas de IA y las herramientas de automatización reducen drásticamente el tiempo necesario para el procesamiento de datos. Esto resulta especialmente útil en sectores como las finanzas, los seguros y la atención sanitaria, que implican una gran cantidad de entrada y análisis rutinarios de datos, así como la toma de decisiones basada en datos. Por ejemplo, en el sector bancario y financiero , los modelos predictivos de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos para pronosticar tendencias del mercado y analizar el riesgo de inversión.
• Ahorro de tiempo y aumento de la productividad. La IA y la robótica no solo pueden automatizar las operaciones, sino también mejorar la seguridad y la eficiencia. En la industria manufacturera, por ejemplo, los robots impulsados ​​por IA se utilizan cada vez más para realizar tareas peligrosas o repetitivas como parte de la automatización de almacenes, lo que reduce el riesgo para los trabajadores humanos y aumenta la productividad general.
• Coherencia en los resultados. Las herramientas de análisis actuales utilizan la IA y el aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos de manera uniforme, al tiempo que conservan la capacidad de adaptarse a la nueva información mediante el aprendizaje continuo. Por ejemplo, las aplicaciones de IA han proporcionado resultados consistentes y confiables en la revisión de documentos legales y la traducción de idiomas.
• Personalización. Los sistemas de IA pueden mejorar la experiencia del usuario personalizando las interacciones y la entrega de contenido en plataformas digitales. En las plataformas de comercio electrónico, por ejemplo, los modelos de IA analizan el comportamiento del usuario para recomendar productos que se adapten a las preferencias de cada individuo, lo que aumenta la satisfacción y la participación del cliente.
• Disponibilidad las 24 horas del día. Los programas de IA no necesitan dormir ni tomar descansos. Por ejemplo, los asistentes virtuales potenciados por IA pueden brindar un servicio de atención al cliente ininterrumpido las 24 horas del día, los 7 días de la semana, incluso con un alto volumen de interacción, lo que mejora los tiempos de respuesta y reduce los costos.
• Escalabilidad. Los sistemas de IA pueden escalar para manejar cantidades crecientes de trabajo y datos. Esto hace que la IA sea ideal para situaciones en las que los volúmenes de datos y las cargas de trabajo pueden crecer exponencialmente, como las búsquedas en internet y los análisis de negocios.
• Investigación y desarrollo acelerados. La IA puede acelerar el ritmo de la I+D en campos como la industria farmacéutica y la ciencia de los materiales. Al simular y analizar rápidamente muchos escenarios posibles, los modelos de IA pueden ayudar a los investigadores a descubrir nuevos medicamentos, materiales o compuestos más rápidamente que los métodos tradicionales.
• Sustentabilidad y conservación. La IA y el aprendizaje automático se utilizan cada vez más para monitorear los cambios ambientales, predecir eventos climáticos futuros y gestionar los esfuerzos de conservación. Los modelos de aprendizaje automático pueden procesar imágenes satelitales y datos de sensores para rastrear el riesgo de incendios forestales, los niveles de contaminación y las poblaciones de especies en peligro de extinción, por ejemplo.
• Optimización de procesos. La IA se utiliza para optimizar y automatizar procesos complejos en diversas industrias. Por ejemplo, los modelos de IA pueden identificar ineficiencias y predecir cuellos de botella en los flujos de trabajo de fabricación, mientras que en el sector energético pueden pronosticar la demanda de electricidad y asignar el suministro en tiempo real.

Desventajas de la IA

Las siguientes son algunas desventajas de la IA:

• Costos elevados. Desarrollar una IA puede ser muy costoso. La creación de un modelo de IA requiere una inversión inicial sustancial en infraestructura, recursos computacionales y software para entrenar el modelo y almacenar sus datos de entrenamiento. Después del entrenamiento inicial, hay otros costos asociados con la inferencia y el reentrenamiento del modelo. Como resultado, los costos pueden acumularse rápidamente, en particular para sistemas complejos y avanzados como las aplicaciones de IA generativa; Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, ha declarado que entrenar el modelo GPT-4 de la empresa costó más de 100 millones de dólares.
• Complejidad técnica. El desarrollo, la operación y la resolución de problemas de sistemas de IA –especialmente en entornos de producción del mundo real– requieren una gran cantidad de conocimientos técnicos. En muchos casos, estos conocimientos difieren de los que se necesitan para crear software que no sea de IA. Por ejemplo, la creación e implementación de una aplicación de aprendizaje automático implica un proceso complejo, de varias etapas y altamente técnico, desde la preparación de datos hasta la selección de algoritmos, pasando por el ajuste de parámetros y la prueba de modelos.
• Brecha de talento. Para agravar el problema de la complejidad técnica, existe una escasez significativa de profesionales capacitados en IA y aprendizaje automático en comparación con la creciente necesidad de dichas habilidades. Esta brecha entre la oferta y la demanda de talento en IA significa que, si bien el interés en las aplicaciones de IA está creciendo, muchas organizaciones no pueden encontrar suficientes trabajadores calificados para cubrir sus iniciativas de IA.
• Sesgo algorítmico. Los algoritmos de IA y aprendizaje automático reflejan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, y cuando los sistemas de IA se implementan a gran escala, los sesgos también aumentan. En algunos casos, los sistemas de IA pueden incluso amplificar sesgos sutiles en sus datos de entrenamiento al codificarlos en patrones reforzables y pseudoobjetivos. En un ejemplo bien conocido, Amazon desarrolló una herramienta de reclutamiento impulsada por IA para automatizar el proceso de contratación que inadvertidamente favorecía a los candidatos masculinos, lo que refleja desequilibrios de género a mayor escala en la industria tecnológica.
• Dificultad con la generalización. Los modelos de IA suelen destacarse en las tareas específicas para las que fueron entrenados, pero tienen dificultades cuando se les pide que aborden situaciones novedosas. Esta falta de flexibilidad puede limitar la utilidad de la IA, ya que las nuevas tareas pueden requerir el desarrollo de un modelo completamente nuevo. Un modelo de PLN entrenado con un texto en inglés, por ejemplo, puede tener un rendimiento deficiente con un texto en otros idiomas sin un entrenamiento adicional extenso. Si bien se está trabajando para mejorar la capacidad de generalización de los modelos –lo que se conoce como adaptación de dominio o aprendizaje por transferencia– este sigue siendo un problema de investigación abierto.
• Desplazamiento de puestos de trabajo. La IA puede provocar la pérdida de puestos de trabajo si las organizaciones sustituyen a los trabajadores humanos por máquinas, un tema de creciente preocupación a medida que las capacidades de los modelos de IA se vuelven más sofisticadas y las empresas buscan cada vez más automatizar los flujos de trabajo mediante IA. Por ejemplo, algunos redactores han informado que han sido sustituidos por modelos de lenguaje a gran escala (LLM) como ChatGPT. Aunque la adopción generalizada de la IA también puede crear nuevas categorías de trabajo, es posible que estas no se superpongan con los puestos de trabajo eliminados, lo que plantea preocupaciones sobre la desigualdad económica y la readaptación profesional.
• Vulnerabilidades de seguridad. Los sistemas de IA son susceptibles a una amplia gama de ciberamenazas, como el envenenamiento de datos y el aprendizaje automático adversario. Los hackers pueden extraer datos de entrenamiento confidenciales de un modelo de IA, por ejemplo, o engañar a los sistemas de IA para que produzcan resultados incorrectos y dañinos. Esto es particularmente preocupante en sectores sensibles a la seguridad, como los servicios financieros y el gobierno.
• Impacto ambiental. Los centros de datos y las infraestructuras de red que sustentan las operaciones de los modelos de IA consumen grandes cantidades de energía y agua. En consecuencia, el entrenamiento y la ejecución de los modelos de IA tienen un impacto significativo en el clima. La huella de carbono de la IA es especialmente preocupante en el caso de los modelos generativos de gran tamaño, que requieren una gran cantidad de recursos informáticos para el entrenamiento y el uso continuo.
• Cuestiones jurídicas. La IA plantea cuestiones complejas en torno a la privacidad y la responsabilidad legal, en particular en un contexto de regulación de la IA en constante evolución que difiere según las regiones. El uso de la IA para analizar y tomar decisiones basadas en datos personales tiene graves implicaciones para la privacidad, por ejemplo, y sigue sin estar claro cómo considerarán los tribunales la autoría del material generado por los licenciados en derecho formados en obras protegidas por derechos de autor.

IA fuerte vs IA débil

La IA generalmente se puede clasificar en dos tipos: IA estrecha (o débil) e IA general (o fuerte).

• IA estrecha. Esta forma de IA se refiere a modelos entrenados para realizar tareas específicas. La IA estrecha opera dentro del contexto de las tareas para las que está programada, sin la capacidad de generalizar ampliamente o aprender más allá de su programación inicial. Algunos ejemplos de IA estrecha incluyen asistentes virtuales, como Siri de Apple y Alexa de Amazon, y motores de recomendación, como los que se encuentran en plataformas de transmisión como Spotify y Netflix.
• IA general. Este tipo de IA, que actualmente no existe, se conoce más a menudo como inteligencia artificial general (IAG). Si se creara, la IA sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano puede realizar. Para ello, necesitaría la capacidad de aplicar el razonamiento en una amplia gama de dominios para comprender problemas complejos que no fue programada específicamente para resolver. Esto, a su vez, requeriría algo conocido en IA como lógica difusa: un enfoque que permite áreas grises y gradaciones de incertidumbre, en lugar de resultados binarios, en blanco y negro.

Es importante destacar que la cuestión de si se puede crear una inteligencia artificial general (IAG) –y las consecuencias de hacerlo– siguen siendo objeto de un intenso debate entre los expertos en IA. Incluso las tecnologías de IA más avanzadas de la actualidad, como ChatGPT y otros LLM de gran capacidad, no demuestran capacidades cognitivas equivalentes a las de los humanos y no pueden generalizarse en diversas situaciones. ChatGPT, por ejemplo, está diseñado para la generación de lenguaje natural y no es capaz de ir más allá de su programación original para realizar tareas como el razonamiento matemático complejo.

Cuatro tipos de IA

La IA se puede clasificar en cuatro tipos, comenzando con los sistemas inteligentes para tareas específicas que se utilizan ampliamente en la actualidad, y progresando hasta los sistemas sensibles, que aún no existen.

Las categorías son las siguientes:

• Tipo 1: Máquinas reactivas. Estos sistemas de IA no tienen memoria y se basan en tareas específicas. Un ejemplo es Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció al gran maestro ruso Garry Kasparov en la década de 1990. Deep Blue podía identificar piezas en un tablero de ajedrez y hacer predicciones, pero como no tenía memoria, no podía usar experiencias pasadas para fundamentar las futuras.
• Tipo 2: Memoria limitada. Estos sistemas de IA tienen memoria, por lo que pueden utilizar experiencias pasadas para fundamentar decisiones futuras. Algunas de las funciones de toma de decisiones en los vehículos autónomos están diseñadas de esta manera.
• Tipo 3: Teoría de la mente. La teoría de la mente es un término de la psicología. Cuando se aplica a la IA, se refiere a un sistema capaz de comprender las emociones. Este tipo de IA puede inferir las intenciones humanas y predecir el comportamiento, una habilidad necesaria para que los sistemas de IA se conviertan en miembros integrales de equipos históricamente humanos.
• Tipo 4: Autoconscientes. En esta categoría, los sistemas de IA tienen un sentido de sí mismos, lo que les otorga conciencia. Las máquinas con conciencia de sí mismas comprenden su propio estado actual. Este tipo de IA aún no existe.

¿Cuáles son algunos ejemplos de tecnología de IA y cómo se utiliza hoy en día?

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden mejorar las funcionalidades de las herramientas existentes y automatizar diversas tareas y procesos, lo que afecta a numerosos aspectos de la vida cotidiana. A continuación se presentan algunos ejemplos destacados.

Automatización

La IA mejora las tecnologías de automatización al ampliar el alcance, la complejidad y la cantidad de tareas que se pueden automatizar. Un ejemplo es la automatización robótica de procesos (RPA), que automatiza tareas repetitivas de procesamiento de datos basadas en reglas que tradicionalmente realizaban los humanos. Debido a que la IA ayuda a los robots de RPA a adaptarse a nuevos datos y responder dinámicamente a los cambios de procesos, la integración de capacidades de IA y aprendizaje automático permite que RPA gestione flujos de trabajo más complejos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la ciencia que enseña a las computadoras a aprender de los datos y tomar decisiones sin estar programadas explícitamente para ello. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales sofisticadas para realizar lo que es esencialmente una forma avanzada de análisis predictivo.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden clasificar en tres categorías generales: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo.

• El aprendizaje supervisado entrena modelos en conjuntos de datos etiquetados, lo que les permite reconocer patrones con precisión, predecir resultados o clasificar nuevos datos.
• El aprendizaje no supervisado entrena modelos para clasificar conjuntos de datos sin etiquetar para encontrar relaciones o grupos subyacentes.
• El aprendizaje por refuerzo adopta un enfoque diferente, en el que los modelos aprenden a tomar decisiones actuando como agentes y recibiendo retroalimentación sobre sus acciones.

También existe el aprendizaje semisupervisado, que combina aspectos de los enfoques supervisado y no supervisado. Esta técnica utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una mayor cantidad de datos no etiquetados, lo que mejora la precisión del aprendizaje y reduce la necesidad de datos etiquetados, cuya obtención puede requerir mucho tiempo y trabajo.

Visión artificial

La visión artificial (computer vision) es un campo de la IA que se centra en enseñar a las máquinas a interpretar el mundo visual. Al analizar información visual, como imágenes y videos de cámaras, mediante modelos de aprendizaje profundo, los sistemas de visión artificial pueden aprender a identificar y clasificar objetos y tomar decisiones basadas en esos análisis.

El objetivo principal de la visión artificial es replicar o mejorar el sistema visual humano mediante algoritmos de IA; se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la identificación de firmas hasta el análisis de imágenes médicas y los vehículos autónomos. La visión de máquina, un término que a menudo se confunde con visión artificial, se refiere específicamente al uso de la visión artificial para analizar datos de cámaras y videos en contextos de automatización industrial, como los procesos de producción en la industria manufacturera.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural se refiere al procesamiento del lenguaje humano por parte de programas informáticos. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje humano pueden interpretar e interactuar con el lenguaje humano, realizando tareas como traducción, reconocimiento de voz y análisis de sentimientos. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de procesamiento del lenguaje natural es la detección de spam, que examina la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es basura. Las aplicaciones más avanzadas del procesamiento del lenguaje natural incluyen LLM como ChatGPT y Claude de Anthropic.

Robótica

La robótica es un campo de la ingeniería que se centra en el diseño, la fabricación y el funcionamiento de robots: máquinas automatizadas que replican y sustituyen las acciones humanas, en particular las que resultan difíciles, peligrosas o tediosas de realizar para los seres humanos. Entre los ejemplos de aplicaciones de la robótica se incluyen la fabricación, en la que los robots realizan tareas repetitivas o peligrosas en cadenas de montaje, y las misiones de exploración en zonas lejanas y de difícil acceso, como el espacio exterior y las profundidades marinas.

La integración de la IA y el aprendizaje automático amplía considerablemente las capacidades de los robots, ya que les permite tomar decisiones autónomas mejor informadas y adaptarse a nuevas situaciones y datos. Por ejemplo, los robots con capacidades de visión artificial pueden aprender a clasificar objetos en una línea de producción por forma y color.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos, más conocidos como autos que se conducen solos, pueden detectar y navegar por el entorno que los rodea con una intervención humana mínima o nula. Estos vehículos dependen de una combinación de tecnologías, que incluyen radar, GPS y una variedad de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como el reconocimiento de imágenes.

Estos algoritmos aprenden de la conducción en el mundo real, del tráfico y de los datos de los mapas para tomar decisiones informadas sobre cuándo frenar, girar y acelerar; cómo permanecer en un carril determinado; y cómo evitar obstáculos inesperados, incluidos los peatones. Aunque la tecnología ha avanzado considerablemente en los últimos años, el objetivo final de un vehículo autónomo que pueda reemplazar por completo a un conductor humano aún no se ha alcanzado.

IA generativa

El término IA generativa se refiere a los sistemas de aprendizaje automático que pueden generar nuevos datos a partir de indicaciones de texto, normalmente texto e imágenes, pero también audio, vídeo, código de software e incluso secuencias genéticas y estructuras de proteínas. Mediante el entrenamiento con conjuntos de datos masivos, estos algoritmos aprenden gradualmente los patrones de los tipos de medios que se les pedirá que generen, lo que les permite más adelante crear nuevos contenidos que se parezcan a esos datos de entrenamiento.

La IA generativa ha experimentado un rápido crecimiento en popularidad tras la introducción de generadores de texto e imágenes ampliamente disponibles en 2022, como ChatGPT, Dall-E y Midjourney, y se aplica cada vez más en entornos empresariales. Si bien las capacidades de muchas herramientas de IA generativa son impresionantes, también plantean inquietudes en torno a cuestiones como los derechos de autor, el uso legítimo y la seguridad que siguen siendo un tema de debate abierto en el sector tecnológico.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA?

La IA ha entrado en una amplia variedad de sectores industriales y áreas de investigación. A continuación se presentan algunos de los ejemplos más destacados.

La IA en la atención sanitaria

La IA se aplica a una variedad de tareas en el ámbito de la atención médica, con el objetivo general de mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos sistémicos. Una aplicación importante es el uso de modelos de aprendizaje automático entrenados en grandes conjuntos de datos médicos para ayudar a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos mejores y más rápidos. Por ejemplo, el software impulsado por IA puede analizar tomografías computarizadas y alertar a los neurólogos sobre posibles accidentes cerebrovasculares.

Del lado del paciente, los asistentes de salud virtuales en línea y los chatbots pueden brindar información médica general, programar citas, explicar procesos de facturación y completar otras tareas administrativas. Los algoritmos de IA de modelado predictivo también se pueden utilizar para combatir la propagación de pandemias como la de COVID-19.

La IA en los negocios

La IA se integra cada vez más en diversas funciones e industrias empresariales, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la experiencia del cliente, la planificación estratégica y la toma de decisiones. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático impulsan muchas de las plataformas de análisis de datos y gestión de relaciones con los clientes (CRM) actuales, lo que ayuda a las empresas a comprender cómo atender mejor a los clientes mediante la personalización de ofertas y la entrega de un marketing más personalizado.

Los asistentes virtuales y los chatbots también se utilizan en sitios web corporativos y en aplicaciones móviles para brindar servicio al cliente las 24 horas del día y responder preguntas comunes. Además, cada vez más empresas están explorando las capacidades de las herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, para automatizar tareas como la redacción y el resumen de documentos, el diseño y la ideación de productos y la programación informática.

La IA en la educación

La IA tiene varias aplicaciones potenciales en la tecnología educativa. Puede automatizar aspectos de los procesos de calificación, lo que les da a los educadores más tiempo para otras tareas. Las herramientas de IA también pueden evaluar el desempeño de los estudiantes y adaptarse a sus necesidades individuales, lo que facilita experiencias de aprendizaje más personalizadas que les permiten trabajar a su propio ritmo. Los tutores de IA también podrían brindar apoyo adicional a los estudiantes, asegurándose de que sigan el buen camino. La tecnología también podría cambiar dónde y cómo aprenden los estudiantes, tal vez alterando el papel tradicional de los educadores.

A medida que aumentan las capacidades de los LLM como ChatGPT y Google Gemini, estas herramientas podrían ayudar a los docentes a elaborar materiales didácticos y a involucrar a los estudiantes de nuevas maneras. Sin embargo, la aparición de estas herramientas también obliga a los docentes a reconsiderar las prácticas de tareas y exámenes y a revisar las políticas de plagio, especialmente considerando que las herramientas de detección y marca de agua con IA actualmente no son confiables.

La IA en las finanzas y la banca

Los bancos y otras organizaciones financieras utilizan la IA para mejorar la toma de decisiones en tareas como la concesión de préstamos, la fijación de límites de crédito y la identificación de oportunidades de inversión. Además, el trading algorítmico impulsado por la IA avanzada y el aprendizaje automático ha transformado los mercados financieros, ejecutando operaciones a velocidades y eficiencias que superan con creces lo que los operadores humanos podrían hacer manualmente.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también han entrado en el ámbito de las finanzas de consumo. Por ejemplo, los bancos utilizan chatbots de inteligencia artificial para informar a los clientes sobre servicios y ofertas y para gestionar transacciones y preguntas que no requieren intervención humana. De manera similar, Intuit ofrece funciones de inteligencia artificial generativa dentro de su producto de declaración electrónica TurboTax, que proporciona a los usuarios asesoramiento personalizado basado en datos como el perfil fiscal del usuario y el código fiscal de su ubicación.

La IA en el derecho

La IA está cambiando el sector legal al automatizar tareas que requieren mucha mano de obra, como la revisión de documentos y la respuesta a las solicitudes de descubrimiento, que pueden resultar tediosas y consumir mucho tiempo para los abogados y asistentes jurídicos. En la actualidad, los bufetes de abogados utilizan la IA y el aprendizaje automático para una variedad de tareas, que incluyen análisis e IA predictiva para analizar datos y jurisprudencia, visión artificial para clasificar y extraer información de documentos, y procesamiento del lenguaje natural para interpretar y responder a las solicitudes de descubrimiento.

Además de mejorar la eficiencia y la productividad, esta integración de la IA permite a los profesionales jurídicos humanos dedicar más tiempo a sus clientes y centrarse en tareas más creativas y estratégicas para las que la IA no está tan preparada. Con el auge de la IA generativa en el ámbito jurídico, las firmas también están explorando el uso de los LLM para redactar documentos comunes, como contratos estándar.

La inteligencia artificial en el entretenimiento y los medios

El sector del entretenimiento y los medios de comunicación utiliza técnicas de inteligencia artificial en la publicidad dirigida, las recomendaciones de contenido, la distribución y la detección de fraudes. La tecnología permite a las empresas personalizar las experiencias de los miembros de la audiencia y optimizar la distribución de contenido.

La IA generativa también es un tema candente en el área de creación de contenido. Los profesionales de la publicidad ya están utilizando estas herramientas para crear material de marketing y editar imágenes publicitarias. Sin embargo, su uso es más controvertido en áreas como la escritura de guiones de cine y televisión y los efectos visuales, donde ofrecen una mayor eficiencia, pero también amenazan los medios de vida y la propiedad intelectual de los humanos en roles creativos.

La IA en el periodismo

En el periodismo, la IA puede agilizar los flujos de trabajo al automatizar tareas rutinarias, como la introducción de datos y la corrección de textos. Los periodistas de investigación y de datos también utilizan la IA para encontrar e investigar historias examinando grandes conjuntos de datos mediante modelos de aprendizaje automático, descubriendo así tendencias y conexiones ocultas que llevarían mucho tiempo identificar manualmente. Por ejemplo, cinco finalistas de los Premios Pulitzer de periodismo de 2024 revelaron que utilizaban IA en sus reportajes para realizar tareas como analizar volúmenes masivos de registros policiales. Si bien el uso de herramientas de IA tradicionales es cada vez más común, el uso de IA generativa para escribir contenido periodístico es cuestionable, ya que plantea inquietudes en torno a la confiabilidad, la precisión y la ética.

La IA en el desarrollo de software y TI

La IA se utiliza para automatizar muchos procesos en el desarrollo de software, DevOps y TI. Por ejemplo, las herramientas AIOps permiten el mantenimiento predictivo de los entornos de TI mediante el análisis de los datos del sistema para pronosticar posibles problemas antes de que ocurran, y las herramientas de monitoreo impulsadas por IA pueden ayudar a detectar posibles anomalías en tiempo real en función de los datos históricos del sistema.

Las herramientas de IA generativa, como GitHub Copilot y Tabnine, también se utilizan cada vez más para producir código de aplicación basado en indicaciones en lenguaje natural. Si bien estas herramientas han demostrado ser prometedoras e interesantes desde el principio entre los desarrolladores, es poco probable que reemplacen por completo a los ingenieros de software. En cambio, sirven como útiles ayudas para la productividad, automatizando tareas repetitivas y la escritura de código repetitivo.

IA en seguridad

La IA y el aprendizaje automático son palabras de moda en el marketing de los proveedores de seguridad, por lo que los compradores deben adoptar un enfoque cauteloso. Aun así, la IA es, de hecho, una tecnología útil en múltiples aspectos de la ciberseguridad, incluida la detección de anomalías, la reducción de falsos positivos y la realización de análisis de amenazas conductuales. Por ejemplo, las organizaciones utilizan el aprendizaje automático en el software de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para detectar actividades sospechosas y amenazas potenciales. Al analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones que se asemejan a códigos maliciosos conocidos, las herramientas de IA pueden alertar a los equipos de seguridad sobre ataques nuevos y emergentes, a menudo mucho antes de lo que podían hacerlo los empleados humanos y las tecnologías anteriores.

La IA en la fabricación

La industria manufacturera ha estado a la vanguardia en la incorporación de robots a los flujos de trabajo, con avances recientes centrados en robots colaborativos o cobots. A diferencia de los robots industriales tradicionales, que se programaban para realizar tareas individuales y se operaban por separado de los trabajadores humanos, los cobots son más pequeños, más versátiles y están diseñados para trabajar junto a los humanos. Estos robots multitarea pueden asumir la responsabilidad de más tareas en almacenes, en plantas de producción y en otros espacios de trabajo, incluido el ensamblaje, el empaquetado y el control de calidad. En particular, el uso de robots para realizar o ayudar con tareas repetitivas y físicamente exigentes puede mejorar la seguridad y la eficiencia de los trabajadores humanos.

La IA en el transporte

Además del papel fundamental de la IA en el funcionamiento de vehículos autónomos, las tecnologías de IA se utilizan en el transporte automotor para gestionar el tráfico, reducir la congestión y mejorar la seguridad vial. En los viajes aéreos, la IA puede predecir los retrasos de los vuelos analizando puntos de datos como el clima y las condiciones del tráfico aéreo. En el transporte marítimo internacional, la IA puede mejorar la seguridad y la eficiencia optimizando las rutas y controlando automáticamente las condiciones de los buques.

En las cadenas de suministro, la IA está sustituyendo a los métodos tradicionales de previsión de la demanda y mejorando la precisión de las predicciones sobre posibles interrupciones y cuellos de botella. La pandemia de COVID-19 puso de relieve la importancia de estas capacidades, ya que muchas empresas se vieron sorprendidas por los efectos de una pandemia mundial en la oferta y la demanda de bienes.

Inteligencia aumentada vs inteligencia artificial

El término inteligencia artificial está estrechamente vinculado a la cultura popular, lo que podría crear expectativas poco realistas entre el público en general sobre el impacto de la IA en el trabajo y la vida diaria. Un término alternativo propuesto, inteligencia aumentada, distingue los sistemas de máquinas que apoyan a los humanos de los sistemas completamente autónomos que se encuentran en la ciencia ficción; pensemos en HAL 9000 de 2001: Odisea del espacio o Skynet de las películas de Terminator.

Los dos términos pueden definirse de la siguiente manera:

• Inteligencia aumentada. Con su connotación más neutral, el término inteligencia aumentada sugiere que la mayoría de las implementaciones de IA están diseñadas para mejorar las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas. Estos sistemas de IA acotados mejoran principalmente los productos y servicios al realizar tareas específicas. Algunos ejemplos incluyen la aparición automática de datos importantes en informes de inteligencia empresarial o el resaltado de información clave en presentaciones legales. La rápida adopción de herramientas como ChatGPT y Gemini en diversas industrias indica una creciente disposición a utilizar la IA para respaldar la toma de decisiones humana.
• Inteligencia artificial. En este marco, el término IA se reservaría para la IA general avanzada con el fin de gestionar mejor las expectativas del público y aclarar la distinción entre los casos de uso actuales y la aspiración de lograr una IAG. El concepto de IAG está estrechamente asociado con el concepto de singularidad tecnológica, un futuro en el que una superinteligencia artificial supera con creces las capacidades cognitivas humanas, lo que podría transformar nuestra realidad de maneras que escapan a nuestra comprensión. La singularidad ha sido durante mucho tiempo un elemento básico de la ciencia ficción, pero algunos desarrolladores de IA hoy están trabajando activamente en la creación de IAG.

Uso ético de la inteligencia artificial

Si bien las herramientas de IA presentan una gama de nuevas funcionalidades para las empresas, su uso plantea importantes cuestiones éticas. Para bien o para mal, los sistemas de IA refuerzan lo que ya han aprendido, lo que significa que estos algoritmos dependen en gran medida de los datos con los que se entrenan. Dado que un ser humano selecciona esos datos de entrenamiento, el potencial de sesgo es inherente y debe controlarse de cerca.

La IA generativa añade otra capa de complejidad ética. Estas herramientas pueden producir texto, imágenes y audio sumamente realistas y convincentes, una capacidad útil para muchas aplicaciones legítimas, pero también un vector potencial de desinformación y contenido dañino como los deepfakes.

En consecuencia, cualquiera que desee utilizar el aprendizaje automático en sistemas de producción del mundo real debe tener en cuenta la ética en sus procesos de entrenamiento de IA y esforzarse por evitar sesgos no deseados. Esto es especialmente importante para los algoritmos de IA que carecen de transparencia, como las redes neuronales complejas que se utilizan en el aprendizaje profundo.

La IA responsable se refiere al desarrollo e implementación de sistemas de IA seguros, compatibles y socialmente beneficiosos. Está impulsada por preocupaciones sobre el sesgo algorítmico, la falta de transparencia y las consecuencias no deseadas. El concepto tiene sus raíces en ideas de larga data de la ética de la IA, pero ganó prominencia a medida que las herramientas de IA generativa se volvieron ampliamente disponibles y, en consecuencia, sus riesgos se volvieron más preocupantes. La integración de los principios de IA responsable en las estrategias comerciales ayuda a las organizaciones a mitigar el riesgo y fomentar la confianza pública.

La explicabilidad, o la capacidad de comprender cómo un sistema de IA toma decisiones, es un área de creciente interés en la investigación de IA. La falta de explicabilidad presenta un obstáculo potencial para el uso de IA en industrias con estrictos requisitos de cumplimiento regulatorio. Por ejemplo, las leyes de préstamos justos requieren que las instituciones financieras estadounidenses expliquen sus decisiones de emisión de créditos a los solicitantes de préstamos y tarjetas de crédito. Sin embargo, cuando los programas de IA toman tales decisiones, las correlaciones sutiles entre miles de variables pueden crear un problema de caja negra, donde el proceso de toma de decisiones del sistema es opaco.

En resumen, los desafíos éticos de la IA incluyen lo siguiente:

• Sesgo debido a algoritmos mal entrenados y prejuicios o descuidos humanos.
• Uso indebido de IA generativa para producir deepfakes, estafas de phishing y otros contenidos dañinos.
• Preocupaciones legales, incluidas cuestiones de difamación y derechos de autor sobre IA.
• Desplazamiento laboral debido al creciente uso de IA para automatizar tareas en el lugar de trabajo.
• Preocupaciones sobre la privacidad de los datos, en particular en campos como la banca, la atención sanitaria y el derecho, que tratan datos personales confidenciales.

Gobernanza y regulación de la IA

A pesar de los riesgos potenciales, actualmente existen pocas regulaciones que regulen el uso de herramientas de IA, y muchas leyes existentes se aplican a la IA de manera indirecta en lugar de explícita. Por ejemplo, como se mencionó anteriormente, las regulaciones de préstamos justos de los EE. UU., como la Ley de Igualdad de Oportunidades de Crédito, exigen que las instituciones financieras expliquen las decisiones crediticias a los clientes potenciales. Esto limita el grado en que los prestamistas pueden usar algoritmos de aprendizaje profundo, que por su naturaleza son opacos y carecen de explicabilidad.

La Unión Europea ha sido proactiva a la hora de abordar la gobernanza de la IA. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE ya impone límites estrictos sobre cómo las empresas pueden utilizar los datos de los consumidores, lo que afecta al entrenamiento y la funcionalidad de muchas aplicaciones de IA orientadas al consumidor. Además, la Ley de IA de la UE, que tiene como objetivo establecer un marco regulatorio integral para el desarrollo y la implementación de la IA, entró en vigor en agosto de 2024. La Ley impone distintos niveles de regulación sobre los sistemas de IA en función de su riesgo, y áreas como la biometría y la infraestructura crítica reciben un mayor escrutinio.

Si bien Estados Unidos está avanzando, el país aún carece de una legislación federal específica similar a la Ley de IA de la UE. Los responsables de las políticas aún no han emitido una legislación integral sobre IA, y las regulaciones federales existentes se centran en casos de uso específicos y en la gestión de riesgos, complementadas con iniciativas estatales. Dicho esto, las regulaciones más estrictas de la UE podrían terminar estableciendo estándares de facto para las empresas multinacionales con sede en Estados Unidos, de manera similar a cómo el RGPD dio forma al panorama mundial de la privacidad de los datos.

En cuanto a las políticas específicas de Estados Unidos en materia de IA, la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca publicó en octubre de 2022 un "Plan para una Carta de Derechos de la IA", que ofrece orientación a las empresas sobre cómo implementar sistemas de IA éticos. La Cámara de Comercio de Estados Unidos también pidió que se establecieran regulaciones para la IA en un informe publicado en marzo de 2023, en el que se destacaba la necesidad de adoptar un enfoque equilibrado que fomente la competencia y al mismo tiempo aborde los riesgos.

Más recientemente, en octubre de 2023, el presidente Biden emitió una orden ejecutiva sobre el tema del desarrollo seguro y responsable de la IA. Entre otras cosas, la orden ordenaba a las agencias federales que tomaran ciertas medidas para evaluar y gestionar el riesgo de la IA, y a los desarrolladores de sistemas de IA potentes que informaran los resultados de las pruebas de seguridad. Es probable que la administración de Donald Trump también afecte la futura regulación de la IA.

No será fácil elaborar leyes que regulen la IA, en parte porque comprende una variedad de tecnologías que se utilizan para distintos fines y en parte porque las regulaciones pueden frenar el progreso y el desarrollo de la IA, lo que genera una reacción negativa de la industria. La rápida evolución de las tecnologías de IA es otro obstáculo para la formulación de regulaciones significativas, como lo es también la falta de transparencia de la IA, que dificulta entender cómo los algoritmos llegan a sus resultados. Además, los avances tecnológicos y las aplicaciones novedosas como ChatGPT y Dall-E pueden hacer que las leyes existentes queden obsoletas rápidamente. Y, por supuesto, es poco probable que las leyes y otras regulaciones disuadan a los actores maliciosos de utilizar la IA con fines dañinos.

¿Cuál es la historia de la IA?

El concepto de objetos inanimados dotados de inteligencia existe desde la antigüedad. El dios griego Hefesto era representado en los mitos como si fuera un robot que forjaba sirvientes de oro, mientras que los ingenieros del antiguo Egipto construían estatuas de dioses que podían moverse, animadas por mecanismos ocultos operados por sacerdotes.

A lo largo de los siglos, pensadores como el filósofo griego Aristóteles, el teólogo español del siglo XIII Ramón Llull, el matemático René Descartes y el estadístico Thomas Bayes utilizaron las herramientas y la lógica de su época para describir los procesos de pensamiento humano como símbolos. Su trabajo sentó las bases de conceptos de IA como la representación del conocimiento general y el razonamiento lógico.

A finales del siglo XIX y principios del XX se produjeron los trabajos fundamentales que darían origen a la computadora moderna. En 1836, el matemático de la Universidad de Cambridge Charles Babbage y Augusta Ada King, condesa de Lovelace, inventaron el primer diseño de una máquina programable, conocida como la máquina analítica. Babbage esbozó el diseño de la primera computadora mecánica, mientras que Lovelace –a menudo considerada la primera programadora de computadoras– previó la capacidad de la máquina para ir más allá de los cálculos simples y realizar cualquier operación que pudiera describirse algorítmicamente.

A medida que avanzaba el siglo XX, los avances clave en informática dieron forma al campo que luego se convertiría en la IA. En la década de 1930, el matemático británico y descifrador de códigos de la Segunda Guerra Mundial, Alan Turing, introdujo el concepto de una máquina universal que pudiera simular cualquier otra máquina. Sus teorías fueron cruciales para el desarrollo de las computadoras digitales y, finalmente, de la IA.

Década de 1940

El matemático de Princeton John Von Neumann concibió la arquitectura de la computadora de programas almacenados, la idea de que el programa de una computadora y los datos que procesa pueden almacenarse en la memoria de la computadora. Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo matemático de neuronas artificiales, sentando las bases para las redes neuronales y otros desarrollos futuros de IA.

Década de 1950

Con la llegada de las computadoras modernas, los científicos comenzaron a poner a prueba sus ideas sobre la inteligencia de las máquinas. En 1950, Turing ideó un método para determinar si una computadora tiene inteligencia, al que llamó el juego de imitación, pero que se ha vuelto más conocido como el Test de Turing. Esta prueba evalúa la capacidad de una computadora para convencer a los interrogadores de que sus respuestas a sus preguntas fueron hechas por un ser humano.

El campo moderno de la IA se menciona ampliamente como un campo que comenzó en 1956 durante una conferencia de verano en el Dartmouth College. Patrocinada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, la conferencia contó con la presencia de 10 eminencias en el campo, incluidos los pioneros de la IA Marvin Minsky, Oliver Selfridge y John McCarthy, a quien se le atribuye la invención del término "inteligencia artificial". También estuvieron presentes Allen Newell, un científico informático, y Herbert A. Simon, un economista, politólogo y psicólogo cognitivo.

Los dos presentaron su revolucionario Logic Theorist, un programa informático capaz de demostrar ciertos teoremas matemáticos y al que se suele denominar el primer programa de IA. Un año después, en 1957, Newell y Simon crearon el algoritmo General Problem Solver que, a pesar de no poder resolver problemas más complejos, sentó las bases para el desarrollo de arquitecturas cognitivas más sofisticadas.

Década de 1960

Tras la conferencia del Dartmouth College, los líderes del incipiente campo de la IA predijeron que la inteligencia artificial equivalente al cerebro humano estaba a la vuelta de la esquina, lo que atrajo el apoyo de los gobiernos y la industria. De hecho, casi 20 años de investigación básica bien financiada generaron avances significativos en la IA. McCarthy desarrolló Lisp, un lenguaje diseñado originalmente para la programación de IA que todavía se utiliza hoy en día. A mediados de la década de 1960, el profesor del MIT Joseph Weizenbaum desarrolló Eliza, un programa de procesamiento del lenguaje natural que sentó las bases de los chatbots actuales.

Década de 1970

En la década de 1970, lograr la IA general resultó difícil, pero no inminente, debido a las limitaciones en el procesamiento y la memoria de las computadoras, así como a la complejidad del problema. Como resultado, el apoyo gubernamental y corporativo a la investigación en IA disminuyó, lo que llevó a un período de estancamiento que duró desde 1974 hasta 1980, conocido como el primer invierno de la IA. Durante este tiempo, el campo naciente de la IA experimentó una disminución significativa en la financiación y el interés.

Década de 1980

En la década de 1980, la investigación sobre técnicas de aprendizaje profundo y la adopción por parte de la industria de los sistemas expertos de Edward Feigenbaum desencadenaron una nueva ola de entusiasmo por la IA. Los sistemas expertos, que utilizan programas basados ​​en reglas para imitar la toma de decisiones de los expertos humanos, se aplicaron a tareas como el análisis financiero y el diagnóstico clínico. Sin embargo, como estos sistemas seguían siendo costosos y sus capacidades eran limitadas, el resurgimiento de la IA duró poco, seguido de otro colapso de la financiación gubernamental y del apoyo de la industria. Este período de menor interés e inversión, conocido como el segundo invierno de la IA, duró hasta mediados de la década de 1990.

Década de 1990

El aumento de la capacidad computacional y la explosión de datos desencadenaron un renacimiento de la IA a mediados y fines de la década de 1990, sentando las bases para los notables avances en IA que vemos hoy. La combinación de big data y mayor capacidad computacional impulsó avances en PLN, visión artificial, robótica, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Un hito notable ocurrió en 1997, cuando Deep Blue derrotó a Kasparov, convirtiéndose en el primer programa informático en vencer a un campeón mundial de ajedrez.

Década de 2000

Los avances en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de voz y la visión artificial dieron lugar a productos y servicios que han dado forma a nuestra forma de vida actual. Entre los avances más importantes se encuentran el lanzamiento en 2000 del motor de búsqueda de Google y el lanzamiento en 2001 del motor de recomendaciones de Amazon.

También en la década de 2000, Netflix desarrolló su sistema de recomendación de películas, Facebook presentó su sistema de reconocimiento facial y Microsoft lanzó su sistema de reconocimiento de voz para transcribir audio. IBM lanzó su sistema de preguntas y respuestas Watson, y Google inició su iniciativa de autos autónomos, Waymo.

Década de 2010

La década entre 2010 y 2020 fue testigo de un flujo constante de desarrollos en materia de IA. Entre ellos, se incluyen el lanzamiento de los asistentes de voz Siri de Apple y Alexa de Amazon; las victorias de IBM Watson en Jeopardy; el desarrollo de funciones de conducción autónoma para automóviles; y la implementación de sistemas basados ​​en IA que detectan cánceres con un alto grado de precisión. Se desarrolló la primera red generativa adversarial y Google lanzó TensorFlow, un marco de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza ampliamente en el desarrollo de IA.

En 2012, se produjo un hito clave con la revolucionaria AlexNet, una red neuronal convolucional que hizo avanzar significativamente el campo del reconocimiento de imágenes y popularizó el uso de GPU para el entrenamiento de modelos de IA. En 2016, el modelo AlphaGo de Google DeepMind derrotó al campeón mundial de Go, Lee Sedol, lo que demostró la capacidad de la IA para dominar juegos estratégicos complejos. El año anterior se fundó el laboratorio de investigación OpenAI , que daría pasos importantes en la segunda mitad de esa década en el aprendizaje por refuerzo y el procesamiento del lenguaje natural.

Década de 2020

La década actual ha estado dominada hasta ahora por la llegada de la IA generativa, que puede producir contenido nuevo en función de las indicaciones del usuario. Estas indicaciones suelen adoptar la forma de texto, pero también pueden ser imágenes, vídeos, planos de diseño, música o cualquier otro dato que el sistema de IA pueda procesar. El contenido resultante puede ir desde ensayos hasta explicaciones para la resolución de problemas o imágenes realistas basadas en fotografías de una persona.

En 2020, OpenAI lanzó la tercera iteración de su modelo de lenguaje GPT, pero la tecnología no alcanzó un reconocimiento generalizado hasta 2022. Ese año, la ola de IA generativa comenzó con el lanzamiento de los generadores de imágenes Dall-E 2 y Midjourney en abril y julio, respectivamente. El entusiasmo y la expectación alcanzaron su máxima potencia con el lanzamiento general de ChatGPT en noviembre.

Los competidores de OpenAI respondieron rápidamente al lanzamiento de ChatGPT lanzando chatbots LLM rivales, como Claude de Anthropic y Gemini de Google. En 2023 y 2024 les siguieron generadores de audio y vídeo como ElevenLabs y Runway.

La tecnología de IA generativa todavía está en sus primeras etapas, como lo demuestra su tendencia a alucinar y la búsqueda continua de aplicaciones prácticas y rentables. Pero, a pesar de todo, estos avances han llevado la IA a la conversación pública de una manera nueva, lo que ha provocado tanto entusiasmo como inquietud.

Herramientas y servicios de IA: evolución y ecosistemas

Las herramientas y los servicios de inteligencia artificial están evolucionando a un ritmo rápido. Las innovaciones actuales se remontan a la red neuronal AlexNet de 2012, que marcó el comienzo de una nueva era de inteligencia artificial de alto rendimiento basada en GPU y grandes conjuntos de datos. El avance clave fue el descubrimiento de que las redes neuronales podían entrenarse con cantidades masivas de datos en múltiples núcleos de GPU en paralelo, lo que hacía que el proceso de entrenamiento fuera más escalable.

En el siglo XXI, se ha desarrollado una relación simbiótica entre los avances algorítmicos de organizaciones como Google, Microsoft y OpenAI, por un lado, y las innovaciones de hardware impulsadas por proveedores de infraestructura como Nvidia, por el otro. Estos avances han hecho posible ejecutar modelos de IA cada vez más grandes en GPU más conectadas, lo que ha impulsado mejoras revolucionarias en el rendimiento y la escalabilidad. La colaboración entre estas luminarias de la IA fue crucial para el éxito de ChatGPT, por no hablar de docenas de otros servicios de IA de vanguardia. A continuación, se presentan algunos ejemplos de las innovaciones que están impulsando la evolución de las herramientas y los servicios de IA.

Transformadores (transformers)

Google fue pionero en la búsqueda de un proceso más eficiente para el aprovisionamiento de entrenamiento de IA en grandes grupos de PC de consumo con GPU. Esto, a su vez, allanó el camino para el descubrimiento de los transformadores, que automatizan muchos aspectos del entrenamiento de IA en datos no etiquetados. Con el artículo de 2017 "Attention Is All You Need", los investigadores de Google presentaron una arquitectura novedosa que utiliza mecanismos de autoatención para mejorar el rendimiento del modelo en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción, la generación de texto y el resumen. Esta arquitectura de transformadores fue esencial para el desarrollo de los LLM contemporáneos, incluido ChatGPT.

Optimización de hardware

El hardware es igualmente importante para la arquitectura algorítmica en el desarrollo de una IA eficaz, eficiente y escalable. Las GPU, diseñadas originalmente para la representación de gráficos, se han vuelto esenciales para procesar conjuntos de datos masivos. Las unidades de procesamiento tensorial y las unidades de procesamiento neuronal, diseñadas específicamente para el aprendizaje profundo, han acelerado el entrenamiento de modelos complejos de IA. Proveedores como Nvidia han optimizado el microcódigo para ejecutarse en varios núcleos de GPU en paralelo para los algoritmos más populares. Los fabricantes de chips también están trabajando con los principales proveedores de la nube para hacer que esta capacidad sea más accesible como IA como servicio (AIaaS) a través de modelos IaaS, SaaS y PaaS.

Transformadores generativos preentrenados y ajuste fino

La pila de IA ha evolucionado rápidamente en los últimos años. Antes, las empresas tenían que entrenar sus modelos de IA desde cero. Ahora, proveedores como OpenAI, Nvidia, Microsoft y Google ofrecen transformadores generativos preentrenados (GPT) que se pueden ajustar para tareas específicas con costos, experiencia y tiempo drásticamente reducidos.

Servicios de nube con inteligencia artificial y AutoML

Uno de los mayores obstáculos que impiden a las empresas utilizar la IA de forma eficaz es la complejidad de las tareas de ingeniería y ciencia de datos necesarias para incorporar las capacidades de la IA en aplicaciones nuevas o existentes. Todos los principales proveedores de servicios en la nube están lanzando ofertas de AIaaS de marca para agilizar la preparación de datos, el desarrollo de modelos y la implementación de aplicaciones. Los principales ejemplos incluyen Amazon AI, Google AI , Microsoft Azure AI y Azure ML, IBM Watson y las funciones de IA de Oracle Cloud.

De manera similar, los principales proveedores de la nube y otros proveedores ofrecen plataformas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) para automatizar muchos pasos del desarrollo de ML e IA. Las herramientas AutoML democratizan las capacidades de IA y mejoran la eficiencia en las implementaciones de IA.

Modelos de IA de vanguardia como servicio

Los principales desarrolladores de modelos de IA también ofrecen modelos de IA de vanguardia sobre la base de estos servicios en la nube. OpenAI tiene múltiples LLM optimizados para chat, PLN, multimodalidad y generación de código que se proporcionan a través de Azure. Nvidia ha adoptado un enfoque más independiente de la nube al vender infraestructura de IA y modelos básicos optimizados para texto, imágenes y datos médicos a todos los proveedores de la nube. Muchos actores más pequeños también ofrecen modelos personalizados para diversas industrias y casos de uso.

George Lawton también contribuyó a este artículo.