Guía de conceptos básicos de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial está en todas partes. En titulares, en debates políticos, en promesas de productividad infinita y también en miedos bastante exagerados. El problema es que muchas veces hablamos de IA sin tener claros los conceptos básicos. Y cuando no entendemos las palabras, es fácil que nos cuelen relatos que no se sostienen.
Este artículo pertende ser una guía clara y directa para entender la terminología esencial de la inteligencia artificial, sin tecnicismos innecesarios y con ejemplos reales. La idea es que, cuando vuelvas a leer sobre IA, sepas de qué va realmente la conversación.
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática cuyo objetivo es crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente asociamos a la inteligencia humana. Hablamos de razonar, aprender, tomar decisiones, entender lenguaje, reconocer imágenes o resolver problemas.
Conviene dejar algo claro desde el principio: la IA no es una tecnología concreta, sino un paraguas enorme bajo el que caben muchas técnicas distintas.
Los primeros sistemas de IA eran muy limitados. Funcionaban a base de reglas fijas escritas por programadores. Si pasaba A, entonces hacía B. Ejemplos clásicos son ELIZA, un chatbot de los años 60 que solo imitaba conversaciones, o Deep Blue, el ordenador que ganó a Kasparov jugando al ajedrez en 1997. Funcionaban bien en contextos muy cerrados, pero fuera de ahí se rompían enseguida.
El gran salto llega cuando se juntan dos cosas: muchísima más potencia de cálculo y una cantidad brutal de datos. A partir de ahí aparecen sistemas capaces de aprender patrones complejos y adaptarse mejor a situaciones nuevas.
¿Por qué ahora la IA parece tan potente?
La IA actual no es magia, pero sí consecuencia de varios cambios clave:
- Más capacidad de cómputo, gracias a chips especializados.
- Explosión de datos, impulsada por internet y la digitalización.
- Nuevos modelos matemáticos, mucho más eficientes para aprender.
Gracias a eso hoy tenemos asistentes como ChatGPT, sistemas que predicen estructuras de proteínas, generadores de imágenes o tecnologías que permiten los coches autónomos en entornos reales.
Todo eso sigue siendo IA, pero no toda la IA funciona igual.
¿Qué papel juega el machine learning en todo esto?
El machine learning (aprendizaje automático) es una parte de la IA. Es el motor que permite que los sistemas aprendan a partir de datos en lugar de seguir solo reglas escritas a mano.
En vez de decirle al ordenador exactamente qué hacer en cada caso, se le dan ejemplos y se deja que aprenda patrones. Cuantos más datos y de mejor calidad, mejor suele funcionar.
Dentro del machine learning hay varias formas de aprender: con ejemplos etiquetados, sin ellos, por prueba y error o usando redes neuronales profundas. No hace falta entrar en detalle, pero sí quedarse con una idea clave: sin datos, no hay aprendizaje automático.
¿Qué es la IA generativa y por qué se habla tanto de ella?
La IA generativa es una rama concreta del machine learning enfocada a crear contenido nuevo. Texto, imágenes, audio, vídeo o incluso datos sintéticos.
Aquí entran modelos como los que escriben textos, generan imágenes realistas o crean música. No copian directamente lo que han visto, sino que aprenden patrones y los recombinan para producir algo nuevo.
Por eso ChatGPT, Gemini, Claude Perplexity Stable Diffusion o modelos similares se consideran IA generativa. Son sistemas diseñados para producir resultados que parecen creativos, aunque en realidad están basados en estadísticas muy avanzadas.
Entonces, ¿en qué se diferencian IA, ML y Gen AI?
Una forma sencilla de verlo:
- IA es el concepto general.
- Machine learning es una parte de la IA que aprende a partir de datos.
- IA generativa es un tipo de machine learning especializado en crear contenido.
Todo modelo generativo es IA, pero no toda la IA es generativa.
¿Qué son los modelos de lenguaje grandes o LLM?
Los LLM (Large Language Models) son modelos entrenados con enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje humano. Sirven para resumir, traducir, responder preguntas o escribir textos coherentes.
Funcionan dividiendo el texto en piezas pequeñas llamadas tokens y calculando probabilidades sobre qué viene después. No entienden el mundo como una persona, pero simulan muy bien el uso del lenguaje.
¿Qué significa eso de modelos fundacionales y modelos frontera?
Aquí se mezclan conceptos que suelen generar confusión:
- Modelos fundacionales: modelos grandes entrenados con datos muy variados que sirven como base para muchos usos distintos. Se adaptan después a tareas concretas.
- Modelos frontera: los más avanzados en cada momento. Los que están empujando los límites de lo que la IA puede hacer.
Un mismo modelo puede ser ambas cosas a la vez. De hecho, muchos LLM actuales lo son.
¿Puede una IA llegar a ser realmente inteligente?
Aquí aparece el concepto de AGI, o inteligencia artificial general. Se refiere a una IA capaz de aprender y razonar de forma flexible en cualquier dominio, como lo haría una persona.
A día de hoy, no existe AGI. Lo que tenemos son sistemas muy buenos en tareas concretas, pero sin comprensión real ni conciencia. Aun así, el término se usa mucho en debates políticos y mediáticos, a veces sin demasiado rigor.
¿Por qué los datos son tan importantes en la IA?
Hay una frase clásica que sigue siendo cierta: basura entra, basura sale. Un modelo solo puede ser tan bueno como los datos con los que se entrena.
Aquí conviene distinguir entre dos tipos de datos:
- Datos de entrenamiento, usados para que el modelo aprenda desde cero.
- Datos de contexto o grounding, que se añaden para que las respuestas estén actualizadas o se ajusten a un entorno concreto.
También es importante diferenciar entre entrenamiento y uso. El entrenamiento ocurre una vez; después, el modelo solo aplica lo aprendido cuando genera respuestas.
¿Qué son los tokens y por qué importan?
Los tokens son las unidades mínimas de texto que procesa un modelo. A veces son palabras completas, otras veces partes de palabras o signos de puntuación.
Para no complicarse, basta con saber que más texto equivale a más tokens, y que el tamaño de los modelos y su coste suelen medirse en función de ellos.
¿Cómo obtienen los datos los sistemas de IA?
Aquí aparecen términos como:
- Crawling, que consiste en recorrer la web de forma sistemática.
- Scraping, que extrae datos concretos de páginas específicas.
También existen técnicas como RAG, que combinan modelos de lenguaje con búsquedas en bases de datos externas para mejorar la precisión de las respuestas. En entornos técnicos, esto se conecta muchas veces mediante estándares como MCP, que facilitan que distintos sistemas hablen entre sí.
¿Qué tipos de datos se usan para entrenar modelos?
La IA se alimenta de muchos tipos de datos:
- Texto, imágenes, audio y vídeo.
- Datos estructurados y no estructurados.
- Datos reales y datos sintéticos.
- Información histórica, en tiempo real o geográfica.
Cada tipo de modelo necesita una mezcla distinta, según el problema que quiera resolver.
Entender la IA ayuda a discutir mejor sobre ella
La inteligencia artificial no es un ente mágico ni una amenaza inevitable. Es una tecnología compleja, con límites claros y un impacto real, que merece ser entendida antes de ser glorificada o demonizada.
Conocer estos conceptos básicos permite leer noticias con más criterio, participar en debates con menos humo y exigir mejores decisiones cuando la IA entra en juego en políticas públicas, empresas o servicios que usamos a diario.
Menos palabras vacías y más comprensión. Ahí empieza cualquier conversación sensata sobre inteligencia artificial.
