{"id":59095,"date":"2024-07-16T19:58:38","date_gmt":"2024-07-16T17:58:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/inteligencia-artificial\/"},"modified":"2026-05-27T17:15:16","modified_gmt":"2026-05-27T15:15:16","slug":"inteligencia-artificial","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=inteligencia-artificial","title":{"rendered":"inteligencia artificial (IA)"},"content":{"rendered":"
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Capacidad de ciertos sistemas computacionales de imitar formas de razonamiento humano.<\/p>\n<\/div>

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

La IA es un campo interdisciplinar de la inform\u00e1tica y la ingenier\u00eda que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que, tradicionalmente, han requerido procesos cognitivos humanos. En el contexto de la econom\u00eda del conocimiento<\/a>, la IA no solo se define como una herramienta t\u00e9cnica, sino como una tecnolog\u00eda de prop\u00f3sito general<\/a>, capaz de reconfigurar las estructuras de producci\u00f3n, la toma de decisiones pol\u00edticas y la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/a> a escala global.<\/p>\n

Dentro de la inteligencia artificial encontramos subcampos, como el machine learning<\/em>, las artificial neural networks<\/em> o el deep learning<\/em>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Evoluci\u00f3n: de la IA estrecha a la IA general<\/h3><\/div>

IA d\u00e9bil (o IA estrecha)<\/strong><\/p>\n

Son sistemas dise\u00f1ados para tareas espec\u00edficas; por ejemplo, <\/span>algoritmos<\/a> de recomendaci\u00f3n, detecci\u00f3n de fraudes o diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos<\/span>.<\/span><\/p>\n

IA fuerte (o IA general)<\/strong><\/p>\n

Se trata de un concepto te\u00f3rico de sistemas que poseen una capacidad cognitiva similar o superior a la humana en cualquier \u00e1mbito.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Pilares del paradigma actual<\/h3><\/div>

El auge contempor\u00e1neo de la IA, especialmente del machine learning<\/em>y el deep learning<\/em>, se sostiene sobre tres ejes principales:<\/p>\n

Datos<\/h4>\n

Los datos -y especialmente los big data<\/em><\/a>– constituyen el combustible metaf\u00f3rico del sistema. La IA convierte datos no estructurados en activos econ\u00f3micos y pol\u00edticos, lo cual ha impulsado el desarrollo de teor\u00edas como el capitalismo de vigilancia<\/a> o la econom\u00eda de datos.<\/p>\n

Capacidad de c\u00f3mputo<\/h4>\n

La concentraci\u00f3n de infraestructura de hardware<\/em> (CPUs y GPUs) define nuevas jerarqu\u00edas de poder entre estados y corporaciones, con lo cual la capacidad de c\u00f3mputo viene siendo un recurso geopol\u00edtico<\/a> clave.<\/p>\n

Algoritmos<\/span><\/h4>\n

Los algoritmos son las reglas l\u00f3gicas que permiten a las m\u00e1quinas identificar patrones y realizar predicciones sin ser programadas expl\u00edcitamente para cada paso.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Conceptos asociados<\/h3><\/div>

Junto con el desarrollo de la inteligencia artificial, nos hemos ido habituando al uso de ciertos conceptos emergentes, como los ejemplos que se muestran a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Agente de inteligencia artificial<\/h4><\/div>

Un agente de inteligencia artificial es una entidad de software<\/em> capaz de percibir su entorno, razonar sobre objetivos complejos y <\/span>ejecutar acciones de forma aut\u00f3noma<\/span> para alcanzarlos.<\/span><\/p>\n

A diferencia de un modelo de lenguaje convencional (como un chatbot<\/em><\/a> est\u00e1ndar), que es esencialmente reactivo, un agente de IA es <\/span>proactivo<\/span>.<\/span> No solo genera texto, sino que utiliza herramientas (acceso a internet, manejo de archivos, ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo) para completar flujos de trabajo de principio a fin y sin intervenci\u00f3n humana constante.<\/span><\/p>\n

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Alucinaciones de la inteligencia artificial<\/h4><\/div>

Hablamos de alucinaci\u00f3n de la IA para referirnos a una respuesta incorrecta, falsa o incoherente que un modelo de IA nos presenta como si se tratara de una informaci\u00f3n fundada.<\/p>\n

Las alucinaciones se deben a que un LLM<\/a> utiliza un modelo predictivo de procesamiento de informaci\u00f3n y est\u00e1 entrenado para aportar respuestas probabil\u00edsticas; en ocasiones, el modelo puede percibir patrones que en realidad no existen o tambi\u00e9n puede ocurrir que no se haya entrenado con suficiente informaci\u00f3n relevante del campo relacionado con la consulta que se le ha ingresado.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Inteligencia artificial con agentes<\/h4><\/div>

La IA con agentes es una tendencia, pr\u00e1ctica o campo de investigaci\u00f3n y desarrollo<\/a> de sistemas de inteligencia artificial con un muy alto grado de autonom\u00eda (agentes de IA).<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Tipos<\/h2><\/div>

Para entender el impacto de la IA en las diversas \u00e1reas de conocimiento, es fundamental distinguir sus vertientes principales:<\/p>\n