Por Héctor Borrás, publicado el 30 mayo 2024
La Inteligencia Artificial está impregnando todas las áreas de nuestra vida. Y en el mundo del marketing digital su expansión ha sido tal que ya no podríamos vivir sin ella. Sin embargo, esta tecnología es muy amplia y compleja, confundiendo a muchos que intentan entenderla o utilizarla.
La Inteligencia Artificial es una tecnología que ha evolucionado tanto que ya podemos encontrar muchos tipos de IA, diferentes usos e, incluso, se puede llegar a confundir con otros términos como machine learning o deep learning.
En este post queremos dar respuesta a todas estas cuestiones para que empieces a entender de forma muy básica qué es la IA, qué tipos hay y cuáles son sus usos más comunes.
Tipos de IA según Russel y Norvig
Antes de entrar más en materia, es importante que tengas una idea básica y clara de lo que es la Inteligencia Artificial.
Podemos definir la IA como la tecnología capaz de realizar acciones para las que normalmente se necesita inteligencia humana. Entre estas acciones encontramos algunas como razonar, aprender o percibir el mundo que nos rodea de una forma concreta.
Por tanto, como podemos ver, la Inteligencia Artificial puede “imitar” con exactitud diferentes acciones humanas. En este sentido, podemos hacer una primera clasificación de los tipos de IA teniendo en cuenta su comportamiento.
Esta clasificación fue ideada por Stuart Russel, profesor de ciencias de la computación, y Peter Norvig, científico informático, y la plasmaron en su libro “Inteligencia Artificial: un enfoque moderno”.
Sistemas que piensan como humanos
Las IA que piensan como humanos están diseñadas para imitar procesos mentales como resolver problemas de forma teórica, aprender, razonas o tomar decisiones tal y como lo haría una persona.
Sistemas que actúan como humanos
Si en el anterior caso la IA se centraba en acciones simplemente mentales, en este caso se encuentran las IA que, además, actúan y realizan tareas de una forma parecida a como lo haría un ser humano. En este caso podemos encontrar, por ejemplo, a todo lo que tiene que ver con la robótica.
Sistemas que usan la lógica racional
Russel y Norvig englobaron aquí las IA entrenadas para utilizar el razonamiento deductivo con el fin de que resuelvan problemas de manera lógica.
Sistemas que actúan racionalmente
En este caso encontramos a IA muy similares a las anteriores, pero capaces de realizar acciones basadas en el pensamiento lógico.
Tipos de IA según su objetivo de uso
La IA también se puede clasificar según la finalidad con la que se utiliza por el ser humano. En este sentido, podemos encontrar dos tipos de IA que te exponemos a continuación.
IA generativa
La IA generativa es aquella que puede crear contenidos nuevos y originales a partir de los diferentes contenidos con los que ha sido entrenada.
Pero no solo nos referimos a contenido escrito, sino también a imágenes, vídeos, sonidos e incluso código.
En ese sentido, este tipo de IA se utiliza mucho como herramienta de inspiración o apoyo para las personas expertas en estas áreas
IA predictiva
Por su parte, la IA predictiva está diseñada para predecir eventos futuros tras analizar una gran cantidad de datos pasados. Es muy útil para las empresas, ya que les permite tomar mejores decisiones estratégicas e, incluso, adelantarse a su competencia.
Los usos más comunes hoy en día de la Inteligencia Artificial
Ahora que ya conoces los tipos de IA según su comportamiento y su finalidad, llega el momento de saber los usos más comunes que se le suele dar a esta tecnología. Por tanto, aquí te mostramos los tres tipos de IA más interesantes según su utilidad.
Sistemas especializados
Aunque no seamos conscientes, la Inteligencia Artificial nos acompaña en multitud de ocasiones a lo largo del día si trabajamos en sectores muy concretos como la educación, la medicina, la logística... Y muestra de ello son los sistemas especializados, que están diseñados para realizar acciones expertas típicamente humanas con el fin de agilizar el trabajo de las personas.
Entre los sistemas especializados desarrollados con IA encontramos una gran cantidad de programas informáticos capaces de:
Optimizar la cadena de suministros.
Detectar vulnerabilidades de seguridad.
Hacer diagnósticos médicos más exactos
O de hacer control de inventario, entre muchas otras cosas.
Red neuronal artificial
Los sistemas especializados son muy útiles en lo suyo, pero tienen la limitación de que no pueden resolver problemas o realizar acciones novedosas y que se salgan de su programación. Y para suplir esa carencia están las redes neuronales artificiales, comúnmente conocida como machine learning y de la que te hablaremos en el último aparato de este artículo junto con el deep learning.
Robótica
La inteligencia artificial está detrás de la rama de la robótica, la cual se basa en utilizar autómatas o robots para que hagan ciertos trabajos humanos. En este sentido, pasamos de las plataformas o herramientas informáticas basadas en IA a máquinas (a veces con forma humana) diseñadas para realizar acciones en la vida real que harían las personas.
Diferencia entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
Seguro que más de una vez has visto cómo estas tres palabras se utilizan indistintamente, dotándolas del mismo significado. Y lo cierto es que, aunque están relacionadas, tienen sus diferencias. A continuación te las explicamos para que puedas utilizar estos términos de la forma adecuada.
Inteligencia Artificial es un término genérico que hace referencia a la tecnología capaz de pensar y actuar de forma muy parecida a las personas.
El Machine Learning es un tipo de Inteligencia Artificial capaz de sacar aprendizajes de toda la información con la que se entrena. Por tanto, no se queda simplemente en las acciones automáticas o en la imitación. En español se conoce como aprendizaje automático.
Por último, el Deep Learning es un subtipo de Machine Learning más especializado capaz de pensar y actuar de una forma más compleja.
