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Tipos de Inteligencia Artificial: cuáles son y cómo usarlos

Aunque la IA está en boca de todos y es tendencia en casi todos los sectores del mercado, todavía existe desconocimiento sobre los distintos tipos de inteligencia artificial que existen, cómo funcionan internamente o cómo pueden ayudarnos a mejorar la productividad laboral.

En este artículo, te presentaremos los diferentes tipos de IA y algunos ejemplos para que puedas entender mejor cómo funcionan y en qué se diferencian.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

Podemos definir inteligencia artificial como la capacidad que tiene una máquina o sistema informático para imitar procesos propios del cerebro humano. A partir de algoritmos, grandes volúmenes de datos y modelos de aprendizaje automático y profundo, estas máquinas pueden realizar tareas que normalmente requerirían de inteligencia humana.

La principal capacidad que se relaciona con la IA es la del pensamiento, la cual, por el momento, solo puede imitar. En la actualidad, la IA puede resolver problemas complejos a partir de algoritmos de aprendizaje automático, puede reconocer patrones en grandes conjuntos de datos y puede incluso aprender de su propia experiencia para mejorar su rendimiento. También tiene la capacidad de generar nuevos contenidos e ideas, aunque basándose siempre en conceptos preexistentes.

La evolución de los sistemas de inteligencia artificial disponibles está siendo exponencial, ofreciendo resultados cada vez más realistas y cercanos al trabajo humano. Debido a esto, cada vez son más las empresas y sectores que están invirtiendo en IA y apostando por su implementación para optimizar y automatizar procesos, ahorrar costes y aumentar su productividad.

Tipos de inteligencia artificial

Como comentábamos al inicio del artículo, en la actualidad se pueden distinguir diferentes tipos de inteligencia artificial. Algunas de ellas ya están disponibles, mientras que otras todavía están en desarrollo o son meramente teóricas. A continuación, te presentamos las más relevantes divididas en dos tipos de categorización.

Basadas en sus capacidades

La primera forma de categorizar una inteligencia artificial es a través de su “nivel de inteligencia”.

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

La Artificial Narrow Intelligence o ANI es un tipo de inteligencia artificial que está programada para realizar una tarea específica, centrándose únicamente en ella. No tienen la capacidad de realizar ninguna otra actividad que no sea la programada inicialmente. Se caracteriza por tener memoria limitada, estar orientada a objetos específicos y actuar de forma reactiva.

Un ejemplo de esto podría ser un sistema de recomendación de productos en una tienda online. Esta aprende de los comportamientos y preferencias de los usuarios para sugerir productos relevantes, pero no puede realizar tareas fuera de esta función, como responder preguntas de servicio al cliente o gestionar inventarios.

Artificial General Intelligence (AGI)

La IA fuerte o general es un tipo de inteligencia artificial con la capacidad de entender, aprender y ejecutar una amplia gama de tareas, de la misma manera que un humano lo haría. Aunque todavía es un objetivo a largo plazo, la AGI tendría la capacidad de razonar, resolver problemas, tomar decisiones y comunicarse en lenguaje natural.

Un ejemplo de esto sería una IA con la capacidad de asistir a los humanos en cualquier tarea, desde escribir un correo o realizar cálculos matemáticos, hasta diseñar un edificio o reservar un vuelo. En la actualidad estamos más cerca que nunca de alcanzar este tipo de IA, pero aún quedan muchos desafíos técnicos y éticos por superar antes de alcanzar este nivel.

Aunque ChatGPT es un gran ejemplo de un chatbot con capacidades avanzadas, aún no se puede considerar una AGI, ya que tan solo cubre algunos campos de inteligencia generativa, y no de manera perfecta. Sin embargo, es lo más similar que tenemos en este momento a una AGI.

OpenAI probablemente aspira a desarrollar una versión más avanzada de ChatGPT que pueda considerarse una AGI en el futuro. La AGI es el "santo grial" de la IA y su desarrollo cambiaría drásticamente la forma en que interactuamos con la tecnología.

Artificial Superintelligence (ASI)

La inteligencia artificial superinteligente es un tipo de IA que superaría la inteligencia humana en prácticamente todos los aspectos. Este tipo de IA es todavía puramente teórico y su desarrollo plantea una serie de desafíos y cuestiones técnicas y éticas muy importantes.

Algunos expertos argumentan que una ASI podría resolver problemas que los humanos no pueden, mientras que otros advierten de los potenciales riesgos que podría traer. En cualquier caso, parece estar lejos el día en que una ASI sea una realidad, ya que aún estamos en las primeras etapas de desarrollo de la AGI.

Según sus funcionalidades

Por otro lado, los distintos tipos de inteligencia artificial también pueden clasificarse según sus funcionalidades. Distinguimos entre:

IA Reactiva

La IA reactiva es la forma más básica de inteligencia artificial. Estos sistemas no tienen memoria y no utilizan experiencias pasadas para informar decisiones futuras. Simplemente analizan el problema y responden en consecuencia. Un ejemplo de esto es la IA de los personajes o enemigos de algunos videojuegos, que simplemente responden a las acciones del jugador sin aprender de ellas.

IA con memoria limitada

Estos sistemas tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas, acumulando datos para estudiar cada tarea de una manera más profunda y modificando su comportamiento según los resultados que van obteniendo. Pueden ser totalmente autónomas o funcionar en conjunto con un operador humano. Un ejemplo de esto son los vehículos autónomos, que acumulan datos de su entorno y su comportamiento para mejorar su rendimiento y seguridad en la carretera.

La "IA Teoría de la Mente"

La teoría de la mente es un concepto avanzado en el campo de la inteligencia artificial. Este se basa en la idea de que las máquinas podrían desarrollarse hasta el punto de poder comprender, predecir y simular las intenciones, creencias, emociones y deseos de los seres humanos, de la misma manera en que los humanos somos capaces de comprender a otros personas.

Las máquinas podrían simular la capacidad cognitiva de los seres humanos, la cual es una habilidad que se desarrolla naturalmente a temprana edad y es fundamental para la interacción social. Las implicaciones de esto serían enormes, ya que permitiría a las máquinas interactuar con los humanos de una manera mucho más natural y eficiente. Por el momento, y aunque hay investigaciones en curso, solo es ciencia ficción.

IA autoconsciente

La IA autoconsciente es un concepto explorado en múltiples películas de ciencia ficción, entre ellas el famoso ordenador de a bordo HAL9000 de "2001: Una odisea en el espacio". Este tipo de IA no solo tendría la capacidad de entender y predecir las emociones y pensamientos humanos, sino que habría desarrollado conciencia de sí misma y podría entender y procesar sus propias emociones.

Esta IA representaría el último peldaño en el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que, de alguna forma, estaríamos creando una forma de vida totalmente nueva y autónoma. Sin embargo, al igual que la IA superinteligente, este tipo de inteligencia artificial es puramente teórica y su posible existencia plantea numerosos desafíos técnicos, éticos y filosóficos.

¿Qué tipos de IA son los más empleados en la actualidad?

Los tipos de IA que se emplean hoy en día se dividen principalmente entre la Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), que domina el mercado actual con aplicaciones que van desde los asistentes virtuales hasta los sistemas de recomendación, y la Inteligencia Artificial con memoria limitada, que está comenzando a ganar terreno en áreas como la conducción autónoma y la personalización del contenido.

En el horizonte, la Inteligencia Artificial General (AGI) promete revolucionar aún más nuestra relación con la tecnología, a medida que la IA comienza a acercarse a la capacidad humana para entender y realizar una amplia gama de tareas. Chatbots como ChatGPT, Gemini o Claude son ejemplos de cómo la IA está empezando a acercarse al nivel de AGI, aunque todavía estamos lejos de alcanzarla.

Por otro lado, los diferentes tipos de IA también se categorizan por cómo están siendo aplicados en diferentes industrias. Veamos cuáles son los principales.

Sistemas expertos

Se denominan sistemas expertos un tipo de ANI que se diseñan para realizar tareas muy específicas, siendo esta su principal ventaja y desventaja. A partir de un conjunto de reglas y escenarios, pueden tomar decisiones precisas en situaciones conocidas, pero no tienen capacidad para hacer frente a nuevas situaciones de manera efectiva. Algunos ejemplos son:

  • Control de stock: la IA en el control de stock permiten mejorar la precisión de las previsiones de inventario, optimizar la reposición de productos y reducir los costes operativos. Los sistemas de IA pueden analizar patrones de ventas, tendencias de mercado y factores estacionales para hacer predicciones precisas y eficientes.
  • Sistemas de diagnóstico médico: los sistemas expertos de diagnóstico médico utilizan la IA para analizar los síntomas del paciente y proporcionar un diagnóstico preliminar. Esto puede ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y precisas, y a los pacientes a recibir un diagnóstico más rápido.
  • Finanzas: en el sector financiero, los sistemas expertos se utilizan para detectar fraudes, gestionar inversiones y asesorar en operaciones de trading. Al analizar patrones y tendencias financieras, estos sistemas pueden predecir movimientos de mercado y ayudar a los inversores a tomar decisiones más rentables.

Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales son un tipo de algoritmo computacional que se basa en el funcionamiento del cerebro humano. A partir de una serie de nodos interconectados (neuronas artificiales), se procesan los datos de entrada para generar resultados. Su principal aplicación se encuentra en el reconocimiento de patrones, como en el caso de reconocimiento de voz, visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural.

A partir de grandes volúmenes de datos las redes neuronales pueden aprender, reconocer y clasificar patrones en datos complejos y no estructurados. De esta forma, se puede automatizar el análisis de datos, generar nuevos conocimientos y predecir comportamientos. Algunos ejemplos son:

  • Reconocimiento facial: las redes neuronales se utilizan en sistemas de reconocimiento facial, permitiendo identificar a personas en fotografías y vídeos con alta precisión.
  • Traducción automática: las redes neuronales también son la base de los sistemas de traducción automática, como Google Translate, que pueden traducir texto entre diferentes idiomas con una precisión cada vez mayor.
  • Creación de contenido: capaces de generar contenido nuevo y original, como música, imágenes, e incluso textos. Un claro ejemplo de ello es Dall-E, una IA generativa desarrollada por OpenAI, que puede crear imágenes originales a partir de prompts (instrucciones en texto natural).

Generador imágenes IA DALL.E3Fuente: generador de imágenes Dall-E

Deep Learning

El Deep learning o aprendizaje profundo es otro tipo de algoritmo que permite llevar a cabo tareas más complejas. Son necesarios grandes volúmenes de datos y una enorme capacidad de computación, pero a cambio, los sistemas de Deep learning pueden aprender a realizar tareas con un nivel de precisión y complejidad que supera a otros tipos de IA.

  • Marketing: el aprendizaje profundo se utiliza en el marketing para analizar grandes volúmenes de datos de clientes y generar insights que ayuden a personalizar su experiencia, predecir comportamientos y optimizar las estrategias de marketing. También se utiliza para crear contenido personalizado, como anuncios o recomendaciones de productos.
  • Ciberseguridad: se utiliza en seguridad para detectar y prevenir amenazas y ataques cibernéticos. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones, puede identificar comportamientos sospechosos y responder en tiempo real.
  • Vehículos autónomos: los vehículos autónomos utilizan el aprendizaje profundo para interpretar y reaccionar a su entorno. Esto incluye reconocer señales de tráfico, personas, otros vehículos y cualquier otro objeto en la carretera. A través del aprendizaje profundo, los vehículos autónomos pueden tomar decisiones seguras y eficientes en tiempo real.

Robótica

En apenas unas décadas los robots han experimentado un gran desarrollo gracias a la inteligencia artificial. Desde robots industriales hasta robots de asistencia personal, su presencia en nuestra vida cotidiana es cada vez mayor. Los robots, provistos de algoritmos de IA, pueden aprender de su entorno, adaptarse a nuevas situaciones y realizar tareas cada vez más complejas y precisas.

  • Logística: los robots de IA en logística pueden optimizar las operaciones de almacén, manejar inventario, empaquetar y desempaquetar productos u organizar su entrega.
  • Producción: los robots de IA en producción pueden realizar tareas repetitivas y precisas con rapidez y consistencia, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores. Además, los robots de IA son capaces de adaptarse a nuevos procedimientos de producción sin necesidad de reprogramación.
  • Atención al cliente: ya existen robots capaces de interactuar con los clientes, proporcionar información y resolver consultas básicas. Estos robots pueden estar presentes en tiendas físicas en forma de Kiosko, o incluso en forma de humanoide, como los robots asistentes en aeropuertos o en restaurantes.

Agentes inteligentes

Por último, los agentes inteligentes se podrían considerar como una mezcla entre sistemas expertos y redes neuronales artificiales. Estos son capaces de operar de forma autónoma en un entorno concreto para cumplir con sus objetivos de programación. Esto puede implicar aprender del entorno, adaptarse a nuevos escenarios y tomar decisiones basadas en su conocimiento.

  • Asistente de voz: Siri, Alexa o Google Assistant son ejemplos de agentes inteligentes. Estos asistentes pueden interpretar el lenguaje natural, realizar tareas, responder preguntas y proporcionar recomendaciones basadas en la información que tienen del usuario.
  • Transporte: los drones y vehículos pueden actuar como agentes inteligentes para navegar de forma autónoma y realizar tareas sin intervención humana, ya sea para la entrega de paquetes, la vigilancia o la investigación.
  • Chatbots: los chatbots, como ChatGPT, son agentes inteligentes que pueden interactuar con los usuarios en lenguaje natural, responder a preguntas y proporcionar información relevante. Estos pueden ser utilizados en una gran variedad de contextos, desde el servicio al cliente hasta asesoría en cualquier campo.
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Otras aplicaciones prácticas de la IA

En la vida cotidiana

  • Asistentes virtuales: alrededor del 11 % de la población utiliza asistentes virtuales en su día a día. Son una forma práctica de gestionar tareas diarias, programar recordatorios, buscar información en internet, reproducir música o controlar dispositivos inteligentes en el hogar a través de la voz.
  • Sistemas de recomendación: los sistemas de recomendación son una forma común de IA en nuestra vida cotidiana. Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para sugerir productos, películas, música, libros y otros contenidos, basándose en nuestros comportamiento y preferencias. Los vemos en acción en plataformas como Amazon, Netflix, Spotify y otras.

En el mundo empresarial

  • Automatización de procesos: las aplicaciones de la IA en el mundo empresarial se centran en la automatización de procesos. Desde la automatización de tareas repetitivas y monótonas, hasta la optimización de flujos de trabajo y la toma de decisiones basada en datos, la IA está transformando la forma en que las empresas operan y compiten.
  • Análisis de datos y toma de decisiones: otro punto clave en el uso de la IA en el mundo empresarial es el análisis de datos. Las empresas generan y recopilan enormes cantidades de datos todos los días. La IA puede ayudar a procesar y analizar estos datos para obtener insights valiosos y ayudar en la toma de decisiones, predecir tendencias de ventas, mejorar la eficiencia operativa o personalizar la experiencia del cliente.

En innovación y desarrollo (I+D)

  • IA en salud: desde el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades hasta la gestión de pacientes y la investigación médica. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos médicos para detectar patrones y tendencias, lo que puede ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez, desarrollar tratamientos personalizados y predecir el riesgo de enfermedades en pacientes.
  • IA en educación: desde sistemas personalizados de aprendizaje que adaptan el material de estudio al nivel del estudiante, hasta herramientas de tutoría automatizadas y sistemas de evaluación. Además, el análisis de los datos de aprendizaje puede ayudar a los educadores a identificar las áreas de mejora y a personalizar la enseñanza para cada estudiante.
  • IA en el sector del entretenimiento: desde recomendaciones personalizadas en streaming o videojuegos con IA avanzada hasta la creación de música, vídeos o arte mediante algoritmos. Además, las tecnologías de realidad virtual y aumentada impulsadas por IA están creando experiencias cada vez más inmersivas y personalizadas.

Consejos para implementar IA en tu negocio

Llegados a este punto probablemente te preguntes cómo puedes implementar la IA en tu negocio. Aquí te dejamos algunos consejos que podrían serte útiles:

1. Define tus necesidades y objetivos

Antes de implementar cualquier IA en tu negocio, es importante que tengas claro qué es lo que esperas lograr con ella. ¿Quieres automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones, o personalizar la experiencia del cliente? Una vez que tengas claros tus objetivos, será más fácil identificar qué tipo de IA es la más adecuada para tu negocio.

2. Comienza con pequeños proyectos

No implementes IA en todas las áreas de tu negocio de una sola vez. Comienza con proyectos pequeños y a medida que vayas viendo los resultados, puedes ir escalando.

3. Forma a tu equipo

La IA es una herramienta poderosa, pero de momento es solo eso, una herramienta más. Para sacarle todo el partido y lograr buenos resultados es necesario que tu equipo tenga la formación adecuada, así como hacer un uso responsable.

4. Busca asesoramiento

La implementación de la IA puede ser un proceso complejo y es posible que necesites la ayuda de expertos. No dudes en buscar asesoramiento de profesionales con experiencia en el sector.

5. Seguridad

Ten cuidado a la hora de utilizar datos confidenciales en herramientas IA. Debes asegurarte de que cumple con tus políticas de privacidad y que el sistema elegido sea totalmente transparente acerca de cómo almacena y usa los datos, ya que de lo contrario, podrías tener problemas legales u operacionales.

6. Mantén la ética en mente

También es necesario que hagas un uso ético de la inteligencia artificial. El trabajo realizado por la IA debe estar siempre supervisado por un humano, ya que cometen todo tipo de fallos que puede afectar a imagen de marca. Además, debes alinear su uso con tus valores y lo de tus clientes.

7. Cambio cultural

La implementación de la IA puede suponer un cambio significativo en los procesos de trabajo y es importante gestionarlo adecuadamente. Involucra a tu equipo, explica los beneficios de la IA y proporciona formación para que todos puedan adaptarse al cambio.

Conclusiones sobre los tipos de inteligencia artificial

La IA es una tecnología que está revolucionando el mundo en el que vivimos. Aunque todavía estamos lejos de alcanzar la inteligencia artificial general o superinteligente, la inteligencia artificial estrecha y con memoria limitada ya están presentes en nuestra vida cotidiana y en el mundo empresarial, ofreciendo numerosas ventajas y oportunidades.

Desde la automatización de procesos hasta la personalización de la experiencia del cliente, la IA está transformando la forma en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, también es importante tener en cuenta los desafíos y cuestiones éticas que plantea su desarrollo y uso, recordando que es una herramienta para ser más productivos y eficientes.

Por otro lado, es necesario adoptar la IA de manera paulatina y sin miedo. La IA está aquí para quedarse y rechazar su uso puede ponerte en peligro ante tu competencia. Estar al tanto de los avances en este campo y considerar cómo podemos aprovechar esta tecnología para mejorar nuestros negocios y nuestra vida cotidiana es la mejor forma de afrontar este nuevo escenario.

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Publicado originalmente el 7 de mayo de 2024.

Revisado y validado por Susana Meijomil, SEO & Content Manager en InboundCycle.

FAQs sobre los tipos de inteligencia artificial

  • ¿Cómo se relaciona la IA fuerte con estos tipos de inteligencia artificial?

    La IA fuerte se refiere a sistemas que pueden realizar cualquier tarea cognitiva que un humano puede hacer. Estos sistemas aún están en desarrollo, pero serían un ejemplo avanzado de IA de teoría de la mente o IA autoconsciente.
  • ¿Qué impacto tiene la IA en la sociedad?

    La IA tiene un impacto profundo en muchos sectores, incluyendo la salud, la educación, el transporte y la seguridad. Puede aumentar la eficiencia, pero también presenta desafíos éticos y laborales.
  • ¿Qué desafíos éticos presenta la IA?

    Los desafíos éticos incluyen la privacidad, la autonomía, la toma de decisiones sin sesgo y la responsabilidad por las acciones de las IA, especialmente en aplicaciones críticas como en la medicina o la justicia.
  • ¿Cómo podemos garantizar que la IA se use de manera ética?

    Para garantizar un uso ético de la IA, es crucial implementar marcos regulatorios robustos, asegurar la transparencia en los algoritmos y los procesos de toma de decisiones y fomentar la participación de grupos multidisciplinarios en su desarrollo y monitoreo.
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