Inteligencia artificial

Qué es la inteligencia artificial en palabras sencillas

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de un ordenador de realizar tareas que antes requerían la participación del ser humano. La IA analiza millones de gigabytes de datos, automatiza el trabajo rutinario, encuentra patrones ocultos y toma decisiones al instante donde una persona necesitaría semanas.

El principal valor de la IA es la capacidad de aprender de la experiencia y liberar a la persona del trabajo intelectual aburrido o demasiado complejo. Los sistemas modernos de IA pueden escribir textos, crear imágenes, traducir a cualquier idioma, programar e incluso mantener un diálogo como una persona viva.

Según las agencias analíticas internacionales, el mercado de la IA en 2025 superó los 500 000 millones de dólares y, según los pronósticos, alcanzará los 1,8 billones de dólares en 2030. Más del 70 % de las empresas del mundo ya utilizan la IA en su actividad, y este indicador sigue creciendo.

En Rusia el desarrollo de la IA es una de las direcciones prioritarias de la política estatal. En el marco de la Estrategia Nacional de Desarrollo de la IA hasta 2030 se prevé crear más de 1000 soluciones de IA para distintos sectores de la economía. Sobre cómo se aplica la IA en el fintech, lea el artículo Fintech.

Cómo funciona la inteligencia artificial

La base de los sistemas modernos de IA son las redes neuronales: modelos matemáticos que funcionan según el principio del cerebro humano. Se componen de millones de neuronas artificiales conectadas entre sí. Cuantas más neuronas y conexiones entre ellas, más complejo y «más inteligente» es el sistema.

Principales etapas del aprendizaje de la IA

• Recopilación de datos: al sistema se le proporcionan enormes conjuntos de información: textos, imágenes, videos, sonido. La calidad de los datos influye directamente en la calidad del funcionamiento de la IA.
• Aprendizaje: la red neuronal analiza los datos, detecta patrones y recuerda cómo se relacionan los datos de entrada y salida. Este proceso puede durar desde varias horas hasta varias semanas.
• Pruebas: el sistema se comprueba con datos nuevos que nunca ha visto. Si la precisión de las respuestas es alta, el modelo se considera entrenado.
• Perfeccionamiento: durante el funcionamiento, la IA sigue aprendiendo con los datos nuevos, mejorando sus resultados.

Sobre cómo el aprendizaje automático es la base de la IA, lea el artículo Aprendizaje automático.

Principales direcciones de la IA

1. IA generativa

Es la IA que crea contenidos nuevos y únicos: textos, imágenes, música, video o código. Los ejemplos más famosos:

• ChatGPT: modelo de lenguaje de OpenAI que puede mantener un diálogo, escribir artículos y programar.
• YandexGPT: el análogo ruso de ChatGPT, optimizado para trabajar con el idioma ruso.
• Midjourney: una red neuronal para crear imágenes a partir de una descripción textual.
• Claude: un potente modelo de lenguaje de Anthropic para el análisis de datos y la escritura de código.

2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Es la dirección de la IA que se ocupa de comprender y generar el lenguaje humano. Se utiliza en chatbots, asistentes de voz, traducción automática y análisis de textos. Sobre cómo funcionan los chatbots, lea el artículo Chatbot.

3. Visión por computador

La IA que «ve» y comprende las imágenes. Se utiliza en el reconocimiento facial, el diagnóstico médico, los vehículos autónomos y los sistemas de seguridad. Sobre cómo funciona la identificación biométrica, lea el artículo Biometría.

4. Sistemas de recomendación

Algoritmos que analizan sus preferencias y ofrecen contenido: películas, música, bienes. Funcionan en los servicios de video, las plataformas de música y las tiendas en línea.

Dónde se aplica la IA en el negocio

1. Sector financiero y fintech

La IA se utiliza para la detección de fraudes (monitoreo de fraude), la evaluación del riesgo crediticio, la automatización del flujo documental y la personalización de las ofertas para los clientes. Los bancos implementan activamente los chatbots de IA para la atención al cliente las 24 horas. Sobre cómo la IA ayuda a proteger el negocio, lea el artículo Monitoreo de fraude.

2. Medicina

La IA ayuda a los médicos a formular el diagnóstico a partir de las imágenes de RM y TC, analizar los resultados de los análisis, predecir el desarrollo de las enfermedades y crear nuevos medicamentos. La precisión del diagnóstico con IA ya supera la del cono de algunos médicos.

3. Producción y logística

La IA optimiza las cadenas de suministro, prevé la demanda, controla la calidad de los productos y evita las averías del equipo con la ayuda del análisis predictivo.

4. Retail y comercio electrónico

La IA personaliza las ofertas, optimiza los precios, administra las existencias y automatiza la atención al cliente mediante los chatbots.

Cómo empezar a usar la IA

Puede empezar a usar la IA ahora mismo, sin conocimientos especiales. Vara formas de hacerlo:

1. Redes neuronales de texto gratuitas

• ChatGPT: el sitio web o la aplicación oficial. La disponibilidad del servicio depende de la legislación vigente de la Federación de Rusia.
• YandexGPT: disponible mediante la aplicación Yandex Browser o Alisa.
• GigaChat: una red neuronal rusa de Sber.
• DeepSeek: un potente modelo chino con una lógica excelente.

2. Redes neuronales para imágenes

• Shedevrum: una red neuronal rusa para generar imágenes.
• Midjourney: una de las mejores redes neuronales para el arte.
• Bing Image Creator: un generador gratuito basado en DALL-E 3.

3. Asistentes de IA en el teléfono

• Galaxy AI: IA integrada en los smartphones Samsung.
• Apple Intelligence: funciones de IA en el iPhone 15 Pro y versiones posteriores.
• Google Gemini: un asistente de IA de Google.

Sobre cómo usar las redes neuronales en el trabajo, lea el artículo Low-code.

Riesgos y limitaciones de la IA

Pese a todas las ventajas, la IA conlleva ciertos riesgos:

• Desinformación (alucinaciones): las redes neuronales tienden a presentar hechos inventados como real. Compruebe siempre la información en varias fuentes.
• Fuga de datos: la información introducida puede guardarse en los servidores de los desarrolladores. No transmita datos confidenciales a la IA.
• Sustitución de puestos de trabajoar: la automatización puede provocar la reducción de puestos de trabajo en algunas esferas.
• Sesgo: la IA aprende de los datos de internet y puede heredar los prejuicios humanos.

Sobre cómo proteger sus datos al usar la IA, lea el artículo Huella digital.