La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más importantes de los últimos años. Herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, Midjourney o Runway ya forman parte del día a día de millones de personas y empresas.
Sin embargo, antes de comenzar a utilizar estas herramientas es importante comprender algo mucho más básico: qué es la Inteligencia Artificial, cómo funciona y por qué es capaz de realizar tareas que anteriormente requerían de una persona. En esta segunda clase de nuestro Curso de Inteligencia Artificial Gratis en Español vamos a construir esas bases.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Podemos entender la Inteligencia Artificial (IA) como la capacidad de un sistema informático para realizar determinadas tareas relacionadas con capacidades que normalmente asociamos con la inteligencia humana.
Entre ellas podemos encontrar acciones como:
- Analizar información.
- Identificar patrones.
- Aprender a partir de datos.
- Resolver problemas.
- Tomar decisiones.
- Generar contenido.
- Interpretar instrucciones.
- Comunicarse utilizando lenguaje natural.
Uno de los mayores avances de la Inteligencia Artificial moderna precisamente está relacionado con esta última capacidad.
Actualmente podemos comunicarnos con diferentes modelos de IA utilizando lenguaje cotidiano, escribiendo o incluso hablando, sin necesidad de conocer lenguajes de programación.
Esto ha permitido que la Inteligencia Artificial deje de ser una tecnología utilizada exclusivamente por programadores, científicos o grandes empresas y se convierta en una herramienta accesible para prácticamente cualquier persona.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?
Aunque detrás de los sistemas modernos de IA existe una enorme cantidad de matemáticas, programación e infraestructura tecnológica, podemos entender su funcionamiento general de una manera mucho más sencilla.
Los sistemas de Inteligencia Artificial trabajan procesando información y utilizando diferentes modelos y algoritmos para encontrar patrones dentro de los datos.
Dependiendo del tipo de sistema, estos patrones pueden utilizarse posteriormente para clasificar información, realizar predicciones, generar contenido o ejecutar determinadas tareas.
Aquí aparece uno de los conceptos fundamentales para comprender la IA moderna: el machine learning o aprendizaje automático.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que permite desarrollar sistemas capaces de aprender a partir de datos y mejorar su desempeño en determinadas tareas.
En lugar de programar manualmente todas las posibles situaciones que puede encontrar un sistema, podemos proporcionarle grandes cantidades de información para que identifique patrones.
Por ejemplo, imaginemos que queremos desarrollar un sistema capaz de analizar fotografías del cielo y determinar si existe una alta o baja probabilidad de lluvia.
Para construir algo así podríamos necesitar diferentes elementos:
Datos
Los datos son la información que utilizará el sistema para aprender. En nuestro ejemplo podrían ser miles de fotografías del cielo acompañadas de información relacionada con las condiciones meteorológicas existentes cuando fue tomada cada fotografía.
Algoritmos
Los algoritmos son conjuntos de instrucciones y operaciones matemáticas que permiten procesar la información y encontrar relaciones entre los datos.
Entrenamiento
Durante el proceso de entrenamiento, el sistema analiza grandes cantidades de información para mejorar progresivamente su capacidad de realizar una tarea.
Este proceso puede repetirse miles o millones de veces dependiendo de la complejidad del modelo.
Infraestructura
Finalmente necesitamos la capacidad informática necesaria para ejecutar estos modelos.
Esta infraestructura puede encontrarse en un computador personal, servidores privados o grandes plataformas de computación en la nube.
¿Cómo podemos utilizar la Inteligencia Artificial?
Una de las preguntas más importantes para quienes están comenzando es precisamente cómo utilizar la Inteligencia Artificial en la práctica.
Actualmente existen diferentes alternativas.
1. Utilizar herramientas de Inteligencia Artificial ya desarrolladas
Esta es probablemente la forma más sencilla de comenzar. Existen plataformas que ya cuentan con modelos entrenados y preparados para realizar determinadas tareas.
Algunos ejemplos son:
- ChatGPT.
- Gemini.
- Copilot.
- Midjourney.
- Runway.
- Sora.
- HeyGen.
- ElevenLabs.
Cada herramienta se especializa en diferentes tipos de tareas, desde generación de texto hasta creación de imágenes, videos, voces o automatizaciones.
Para la mayoría de usuarios y empresas, utilizar herramientas comerciales de IA suele ser la forma más rápida de empezar a incorporar esta tecnología en sus procesos.
2. Utilizar modelos de IA instalados localmente
También existen modelos de Inteligencia Artificial que pueden descargarse y ejecutarse directamente en un computador o servidor.
Plataformas y ecosistemas como Hugging Face u Ollama facilitan el acceso a diferentes modelos que pueden utilizarse de forma local.
Esta alternativa suele requerir mayores conocimientos técnicos, pero también puede proporcionar más control sobre la infraestructura, la configuración del modelo y el tratamiento de la información.
Por esta razón puede resultar especialmente interesante para proyectos con necesidades específicas o empresas que trabajan con información sensible.
3. Conectar modelos de IA mediante APIs
Una tercera alternativa consiste en utilizar las APIs de diferentes plataformas de Inteligencia Artificial.
Una API, o Application Programming Interface, permite que dos sistemas diferentes puedan comunicarse automáticamente.
Gracias a las APIs podemos conectar modelos de Inteligencia Artificial con otras plataformas, aplicaciones o procesos empresariales.
Por ejemplo, una empresa podría conectar un modelo de IA con:
- WhatsApp.
- Un sitio web.
- Un CRM.
- Una plataforma de email.
- Un sistema de atención al cliente.
- Una base de datos.
- Herramientas de automatización.
Esto permite crear sistemas mucho más completos.
Un ejemplo podría ser un asistente de Inteligencia Artificial capaz de recibir una consulta mediante WhatsApp, analizar el mensaje, consultar información de una empresa y generar automáticamente una respuesta.
Las APIs serán especialmente importantes a medida que avancemos en este curso, porque permiten pasar de simplemente utilizar Inteligencia Artificial a integrar la IA dentro de procesos reales de trabajo.
IA tradicional vs. IA generativa
Otro concepto importante es entender que no todos los sistemas de Inteligencia Artificial funcionan de la misma manera.
Durante muchos años existieron sistemas basados principalmente en reglas, bases de datos y algoritmos diseñados para resolver problemas muy específicos.
Estos sistemas podían ser extremadamente eficientes, pero estaban limitados por las reglas y la información disponible para realizar su tarea.
La Inteligencia Artificial generativa, por otro lado, está diseñada para trabajar con grandes cantidades de información y generar nuevos resultados a partir de los patrones aprendidos durante su entrenamiento.
Por esta razón actualmente podemos pedirle a una IA que:
- Escriba un artículo.
- Genere una imagen.
- Cree código.
- Analice documentos.
- Resuma información.
- Desarrolle una estrategia.
- Genere audio o video.
- Ayude a resolver problemas complejos.
Este cambio explica gran parte del enorme crecimiento que ha tenido la Inteligencia Artificial durante los últimos años.
¿Por qué es importante entender cómo funciona la IA?
No necesitas convertirte en programador ni estudiar matemáticas avanzadas para aprovechar la Inteligencia Artificial. Pero sí es importante comprender sus conceptos fundamentales.
Entender qué son los modelos, los datos, el machine learning, las APIs y la IA generativa te permitirá utilizar estas herramientas con mucho más criterio.
Además, estos conceptos serán fundamentales cuando comencemos a trabajar con aplicaciones más avanzadas como automatizaciones, agentes de Inteligencia Artificial y sistemas capaces de conectarse con diferentes herramientas empresariales.
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