Cuando se habla de inteligencia artificial hoy en día, la gran mayoría la entiende como un chatbot, ChatGPT, a lo sumo Claude. No es para menos: en poco tiempo, el ChatGPT y otros como este (llamados modelos generativos) ganaron un lugar en el día a día de todos nosotros. Pero reducir la IA a esto es una simplificación, como decir que Internet es solo redes sociales.
La inteligencia artificial es un campo enorme que empezó mucho antes de que existiera algo parecido a un chatbot. Pero además, incluso hoy en día, los algoritmos de IA (ejemplo: agentes) se compone de diferentes técnicas de IA, código no-IA (el de toda la vida) y modelos generativos. Que, además, los hay incluso de código abierto, libres y gratuitos.
Las raíces de la IA se remontan a mediados del siglo XX, cuando científicos como Alan Turing empezaron a hacerse preguntas sobre si las máquinas podían «pensar». En ese entonces no había computadoras como las conocemos hoy, pero la idea de construir sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos ya estaba en el aire.
Durante décadas, la IA se desarrolló en distintas direcciones. Una de las ramas más importantes es el machine learning (aprendizaje automático), que básicamente consiste en entrenar algoritmos para que aprendan patrones a partir de datos. No se trata de escribir reglas a mano, sino de dejar que las máquinas “descubran” esas reglas observando ejemplos. Es como enseñarle a alguien a reconocer gatos mostrándole miles de fotos, sin explicarle exactamente qué hace a un gato un gato. Esta lógica está en el corazón de casi todas las aplicaciones modernas de IA, incluyendo los modelos generativos.
Pero más allá de generar texto o imágenes, el machine learning se usa en montones de áreas con impacto real en la vida cotidiana, muchas veces sin que nos demos cuenta. En salud, por ejemplo, hay modelos que ayudan a detectar enfermedades en imágenes médicas con una precisión que a veces supera la del ojo humano. En logística, se usa para optimizar rutas de entrega o predecir la demanda de productos. En finanzas, para detectar fraudes o evaluar el riesgo crediticio. En agricultura, para predecir plagas o rendimientos. Y así podría seguir.
Otro campo que crece mucho es el de la visión por computadora, que permite a las máquinas “ver” e interpretar imágenes o videos. Esta tecnología es clave en autos autónomos, sistemas de vigilancia, control de calidad industrial, reconocimiento facial, escaneo de documentos, y más. También está el procesamiento de lenguaje natural, que va más allá de generar texto: sirve para analizar sentimientos, traducir, resumir información, entender intenciones o hacer búsquedas más inteligentes.
Y eso sin contar los sistemas de recomendación, que aunque muchas veces son invisibles, están detrás de lo que vemos en Netflix, Spotify, TikTok o incluso en las tiendas online. No son “creativos” ni escriben poesía, pero son IA igual, y su impacto en el comportamiento de las personas es profundo.
Lo interesante es que, a pesar de todos estos avances, mucha gente recién ahora está empezando a ver el potencial de la IA gracias a lo llamativo de los modelos generativos. Y eso tiene un lado positivo: democratiza el acceso, despierta la curiosidad, abre puertas. Pero también corre el riesgo de crear una idea errónea, como si la IA fuera solo una herramienta para hacer contenido.
La verdad es que la IA es una caja de herramientas gigantesca, con aplicaciones que van desde lo trivial hasta lo profundamente transformador. Y muchas de esas herramientas existen desde hace años, incluso décadas. Lo que cambió en el último tiempo es el acceso: hoy no hace falta ser un laboratorio de investigación para aprovechar la IA. Con algo de criterio y conocimiento, cualquiera puede integrarla en proyectos reales.
Por eso está bueno salir un poco del hype y mirar el panorama completo. La IA no es magia, ni es nueva, ni es solo una moda pasajera. Es una tecnología que viene evolucionando hace mucho, con una base matemática sólida y aplicaciones concretas en casi todos los sectores. Y si bien los chatbots como ChatGPT son una parte fascinante de todo esto, no son más que una pieza del rompecabezas.
Explorar la IA con una mirada más amplia permite descubrir oportunidades que van mucho más allá de lo que se ve a simple vista. Y en un mundo donde los datos sobran y el tiempo falta, saber cómo aprovechar esas herramientas puede marcar una diferencia enorme.