La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, percibir y resolver problemas, usando algoritmos y grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar decisiones, con aplicaciones que van desde asistentes de voz hasta vehículos autónomos.
El origen oficial de la Inteligencia Artificial se sitúa en la Conferencia de Dartmouth en 1956, donde John McCarthy acuñó el término. Pioneros como Alan Turing, con su test de inteligencia, y la creación de redes neuronales (1943) sentaron las bases teóricas, buscando máquinas capaces de simular el pensamiento humano.
La inteligencia artificial funciona mediante algoritmos y modelos matemáticos que procesan grandes cantidades de datos para aprender patrones, realizar predicciones y tomar decisiones, imitando la inteligencia humana sin ser programada explícitamente para cada tarea, mejorando su precisión a través del aprendizaje automático y las redes neuronales, permitiendo funciones como el reconocimiento de voz, la recomendación de contenidos y la conducción autónoma.
Las IA más usadas globalmente son ChatGPT (líder indiscutible), seguido por Gemini, DeepSeek, Grok, etc... ChatGPT es la líder en visitas y cuota de mercado, pionero y fundamental para búsqueda, resúmenes y creación de contenido.
La Inteligencia Artificial ofrece ventajas clave como la automatización de tareas repetitivas, la reducción del error humano y la mejora en la toma de decisiones mediante el análisis rápido de grandes volúmenes de datos, liberando a las personas para funciones más creativas y estratégicas, aumentando así la productividad y eficiencia en múltiples sectores como la salud y finanzas.
Los defectos de la Inteligencia Artificial incluyen sesgos algorítmicos por datos sesgados, falta de empatía y creatividad, problemas de privacidad por el uso masivo de datos, riesgo de desplazamiento laboral, falta de transparencia en sus decisiones, dependencia tecnológica, vulnerabilidad a ciberataques y el peligro de generar desinformación (deepfakes) o amplificar errores humanos, con desafíos éticos y regulatorios significativos
Para crear tu propia inteligencia artificial puedes seguir dos rutas: la vía rápida usando herramientas "no-code" como Lindy o Relevance AI para configurar agentes que realicen tareas específicas, o la vía técnica aprendiendo Python y utilizando librerías como Scikit-learn o PyTorch para entrenar modelos desde cero. El proceso siempre implica definir un objetivo, recopilar datos de calidad para el aprendizaje y desplegar el modelo en una plataforma accesible.
