La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la vida en el siglo XXI. Está cambiando nuestra forma de trabajar, de obtener información y de tomar decisiones. Casi ningún otro tema se está debatiendo actualmente con tanta intensidad en los negocios, la política, la ciencia y la sociedad. Mientras algunos celebran el progreso tecnológico, otros ven riesgos considerables.

Para asegurarse de que puede dar su opinión en el debate sobre la inteligencia artificial y de que su empresa no pierde el contacto con el tema de la IA, merece la pena adquirir una visión fundamentada, que le ofrece el siguiente artículo.

  • La inteligencia artificial se basa en algoritmos, es decir, en instrucciones claras para resolver problemas concretos. Se entrena con grandes cantidades de datos para reconocer patrones y deducir reglas. De este modo, aprende qué tiene más sentido y en qué condiciones.
  • La IA generativa puede generar nuevos contenidos (por ejemplo, crear textos, imágenes o vídeos) siguiendo las reglas que ha aprendido, calculando probabilidades estadísticas a partir de los datos de entrenamiento y seleccionando gradualmente más elementos que se ajusten mejor a la indicación.
  • A diferencia de los humanos, los sistemas de IA débiles no pueden realmente pensar. No tienen conciencia, ni emociones, ni moral, ni intuición.
  • Ya se trate de la planificación de rutas, la corrección de textos o la visualización personalizada de la publicidad, la inteligencia artificial ya está omnipresente en la vida cotidiana y profesional. También desempeña un papel importante en la investigación (por ejemplo, la modelización del clima o la detección precoz del cáncer).
  • Una visión general de los problemas que puede causar la inteligencia artificial: Fabricación de hechos (alucinación), amplificación de la discriminación, actividades fraudulentas, deepfakes, aumento del consumo energético, riesgos para la protección de datos y dependencia de las corporaciones tecnológicas.

inteligencia artificial

Hasta la fecha, no existe una definición normalizada de inteligencia artificial. Sin embargo, desde un punto de vista económico, puede decirse que la inteligencia artificial es la capacidad de los sistemas informáticos o las máquinas para realizar ciertas tareas que normalmente requieren inteligencia humana. En esencia, el desarrollo actual de la IA consiste en recrear capacidades humanas utilizando métodos estadísticos y algoritmos. Estos incluyen, entre otros

  • procesar información y almacenarla como conocimiento
  • analizar datos y reconocer patrones
  • comprender y generar el lenguaje humano
  • resolver problemas, tomar decisiones y actuar socialmente

La inteligencia natural se crea mediante procesos neuronales en el cerebro humano. Está inextricablemente ligada a la conciencia, las emociones, la creatividad, la moralidad y la responsabilidad. Los humanos pueden transferir conocimientos de forma flexible a nuevas situaciones, actuar intuitivamente y comprender las relaciones, incluso cuando sólo se dispone de poca información.

La inteligencia artificial, en cambio, funciona basada en datos. Necesita grandes cantidades de datos para imitar la inteligencia humana, no es consciente de lo que hace y no piensa, sino que calcula probabilidades estadísticas. No tiene emociones, moral ni intuición.

La inteligencia artificial suele clasificarse en inteligencia artificial fuerte y débil.

Hoy en día, la inteligencia artificial casi siempre se refiere a la IA débil. Está especializada en realizar tareas recurrentes y claramente definidas particularmente bien.

Sin embargo, la IA débil no puede pensar, desarrollar intenciones ni reflexionar sobre sí misma. No tiene creatividad y no aprende de forma autónoma, sino que tiene que ser entrenada. Su capacidad de aprendizaje suele limitarse a la aplicación de algoritmos (instrucciones claras para resolver determinados problemas) y a reconocer patrones en grandes cantidades de datos. Esto es especialmente útil en la automatización de procesos y en el procesamiento del lenguaje y la imagen.

Una denominada IA fuerte que emule completamente el pensamiento humano todavía no existe. Una IA fuerte no sólo llevaría a cabo tareas individuales siguiendo instrucciones, sino que teóricamente podría aprender y desarrollarse de forma independiente, encontrar soluciones creativas en contextos completamente nuevos, formular objetivos y perseguir estrategias.

Es cuestionable que tal forma hipotética de inteligencia artificial pudiera desarrollar conciencia. Con toda probabilidad, no tendría emociones reales, sino sólo emociones simuladas y ninguna intuición, ya que sus decisiones seguirían basándose en cálculos. Una IA fuerte podría seguir reglas morales, pero no sentir responsabilidad moral como un humano.

Un hito importante en la historia de la IA es el test de Turing, desarrollado en 1950 por el matemático británico Alan Turing. En un principio propuso un juego para averiguar si una máquina u ordenador puede engañar de forma exhaustiva a un interrogador humano y, por tanto, posee una capacidad de pensar equiparable a la de los humanos.

Inteligencia humana contra inteligencia artificial

Esta prueba se redujo posteriormente en su complejidad, de modo que hoy en día se conoce como prueba de Turing la siguiente disposición de prueba: Un sujeto de prueba humano mantiene una conversación con dos interlocutores desconocidos a través de un teclado y una pantalla. Uno de los interlocutores es un humano, el otro una máquina. Si el sujeto de pruebas no puede reconocer de forma fiable cuál de los dos es la máquina mediante un interrogatorio intensivo, la máquina ha superado la prueba de Turing. Por tanto, podemos atribuir a la máquina una inteligencia artificial débil en cuanto muestre un comportamiento comunicativo equiparable al de un ser humano.

Los modelos modernos de IA – especialmente los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) – se acercan mucho a esta definición de inteligencia artificial en determinados escenarios. Las versiones más recientes de ChatGPT ya han superado la prueba de Turing . Pueden simular la comunicación humana en un chat basado en texto con tanta habilidad que la mayoría de la gente ya no puede distinguirlos de una persona real e incluso es mucho más probable que los confunda con humanos que a los interlocutores humanos reales.

Sin embargo, el modelo de IA de ChatGPT no es inteligente en el sentido de que engañe y manipule deliberadamente a las personas. Sólo calcula de forma fiable la probabilidad de qué respuestas es más probable que quieran oír los interlocutores y qué comportamiento social se considera apropiado en una situación determinada. En otras palabras, superar la prueba de Turing no significa que una máquina realmente piense, sino simplemente que imita de forma convincente el comportamiento humano.

Los sistemas de IA, como los chatbots y los asistentes de voz, utilizan procedimientos básicos para imitar el comportamiento humano. Estas tecnologías de IA incluyen

  • Aprendizaje automático (Machine Learning): Los sistemas de IA aprenden a resolver problemas específicos utilizando algoritmos estadísticos y una gran cantidad de datos de entrenamiento.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning): Las redes neuronales artificiales con numerosas capas permiten procesar datos de entrada especialmente complejos, por ejemplo en el reconocimiento facial y del habla.
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los ordenadores procesan y analizan el lenguaje natural mediante algoritmos, por ejemplo para la corrección o la generación de textos.
  • Visión por ordenador: Los ordenadores procesan y analizan imágenes mediante algoritmos, por ejemplo para reconocer patrones y objetos y crear mundos virtuales.

Es casi seguro que usted ya ha utilizado la inteligencia artificial en la vida cotidiana, consciente o inconscientemente. Ya sea para planificar rutas en sistemas de navegación, recomendaciones de compra en tiendas online o autocorrección y autocompletado de textos: La IA entrenada se utiliza en todas partes, calculando la solución más probable para usted a partir de innumerables datos en segundo plano.

Sugerencias de texto generadas por IA en la búsqueda de Google

En la investigación médica, la inteligencia artificial ya se utiliza para mejorar los diagnósticos y los análisis de imágenes, por ejemplo en la detección precoz del cáncer. Los investigadores también pueden utilizar la inteligencia artificial para simular escenarios bajo ciertos supuestos, por ejemplo para calcular el calentamiento global mediante modelos climáticos o para utilizar los recursos de forma eficiente en la agricultura. Esto demuestra claramente que las tecnologías de IA son muy beneficiosas para la sociedad.

La inteligencia artificial también se utiliza en muchas empresas. Dado que el rendimiento de los sistemas de IA ha aumentado rápidamente en los últimos años, la inteligencia artificial puede analizar enormes cantidades de datos en un corto espacio de tiempo y reconocer correlaciones que son casi imposibles de captar para los humanos. La IA ayuda a tomar decisiones con mayor conocimiento de causa al reconocer acontecimientos en una fase temprana y simular escenarios. En el trabajo de oficina en particular, muchas tareas recurrentes también pueden automatizarse con la ayuda de la IA. He aquí algunos ejemplos de distintos ámbitos:

  • Previsión de la demanda y las ventas para optimizar las cadenas de suministro
  • Mantenimiento predictivo y revisión de máquinas
  • Robótica y líneas de producción automatizadas

la robótica controlada por IA en la industria

  • Entrevistas estandarizadas con asistentes virtuales
  • Análisis de las cualificaciones y los perfiles de personalidad de los solicitantes
  • Previsiones de necesidades de personal en determinados escenarios

Chatbot de IA

La IA generativa es probablemente el ámbito de aplicación más conocido de la inteligencia artificial en la actualidad. Sólo se ha popularizado en los últimos años gracias a chatbots y asistentes de IA como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Amazon Alexa, DeepSeek, Midjourney y Perplexity. A estas alturas, sin embargo, estamos casi acostumbrados a …

  • la inteligencia artificial puede escribir textos
  • la inteligencia artificial puede parafrasear y traducir textos
  • la inteligencia artificial puede crear imágenes
  • la inteligencia artificial puede crear un vídeo
  • la inteligencia artificial puede crear música

La inteligencia artificial generativa explicada de forma sencilla: Al aprender de grandes cantidades de datos y derivar reglas, puede crear nuevos contenidos que sigan estas reglas. No crea nada original o creativo en el verdadero sentido de la palabra, sino que calcula probabilidades sobre lo que tiene sentido a continuación. Como todos los tipos de inteligencia artificial existentes, se trata por tanto de una IA débil.

  • La IA generativa basada en el texto funciona con tokenización: El modelo lingüístico divide el texto en tokens (por ejemplo, caracteres, palabras y frases), calcula una probabilidad para cada token posible y, a continuación, decide qué token se ajusta estadísticamente mejor a la descripción del texto introducido (el llamado prompt) a continuación. Para ello, aplica las reglas de la lengua correspondiente.

  • La inteligencia artificial puede crear imágenes utilizando modelos de difusión: El modelo comienza con una imagen aleatoria completamente ruidosa de la que elimina gradualmente el ruido. Un codificador hace coincidir la descripción del texto con los elementos de imagen adecuados que contenía el material de entrenamiento del modelo. Los píxeles se cambian hasta que se crea una imagen nítida que se ajusta estadísticamente bien a la indicación.

Como puede ver, la IA generativa está muy orientada a la formulación de la descripción de texto introducida. Por lo tanto, un prompt debe proporcionar al modelo de IA una descripción precisa con contexto, especificaciones de formato y estilos para obtener el mejor resultado posible. Prompting es, por tanto, una habilidad clave cuando se trata de la IA moderna.

Uso de la inteligencia artificial - manejo competente de la IA

Algunas de las ventajas de los sistemas de IA para las empresas ya se han mencionado a lo largo de este artículo. He aquí un resumen de los puntos más importantes:

  • Automatización de tareas basadas en reglas
  • Análisis más rápido y exhaustivo de grandes cantidades de datos
  • Mejora de la base para la toma de decisiones
  • Evitación de errores humanos
  • Resultados coherentes y disponibilidad las 24 horas del día

Todavía estamos muy lejos del escenario de terror de una inteligencia artificial hostil que se apodere del mundo en el futuro y se vuelva contra los humanos. Hasta ahora, sólo existe una inteligencia artificial débil que necesita instrucciones y entrenamiento por parte de los humanos y que simplemente no cobrará vida propia. No obstante, la inteligencia artificial alberga el riesgo de conducir a resultados indeseables o incluso de ser utilizada con fines delictivos.

Los mayores problemas que rodean a la inteligencia artificial son

Respuestas incorrectas debidas a datos defectuosos

En un sistema de IA pueden producirse interpretaciones erróneas y conclusiones incorrectas si el modelo de IA contiene datos incorrectos o anticuados o vincula datos que no están relacionados. La frecuencia con la que esto ocurre depende esencialmente de la calidad, la oportunidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. En el caso de los chatbots, las respuestas generadas por la IA se basan a veces en datos de entrenamiento que tienen varios meses o años. Como resultado, los modelos de IA a menudo fallan a la hora de categorizar las noticias actuales, lo que hace indispensable el periodismo real. Analice siempre de forma crítica si los contenidos generados por la IA pueden ser correctos y obtenga información adicional de medios de comunicación fiables.

Alucinar e inventar hechos

ChatGPT, Gemini, Copilot y Perplexity suenan convincentes, aunque afirmen cosas completamente falsas. Según un estudio de la UER , una media del 45% de sus respuestas contienen errores o hechos inventados. Las llamadas alucinaciones surgen porque la IA no tiene conocimiento de los hechos. Aunque puede generar cadenas de palabras estadísticamente plausibles, no puede comprobar si una afirmación es cierta. Se inventa la información que falta y a veces incluso nombra fuentes que no existen en absoluto. Por lo tanto, se aplica lo siguiente: nunca confíe ciegamente en las respuestas generadas por la IA y compruebe la información importante utilizando fuentes fiables.

Decisiones discriminatorias

La IA aprende patrones humanos a partir de los datos, algunos de los cuales reflejan prejuicios y modelos de conducta existentes. Esto puede dar lugar a decisiones discriminatorias, por ejemplo a la hora de solicitar un empleo o de conceder un préstamo. En un caso muy conocido , un algoritmo de solicitud discriminó involuntariamente a las mujeres. Como en el sector de las TI trabajan más hombres que mujeres y la empresa había contratado mayoritariamente a hombres en los diez años anteriores, la IA filtró las solicitudes de las mujeres basándose en estos datos de entrenamiento. Por lo tanto, para que la inteligencia artificial pueda tomar decisiones más objetivas que los humanos en el futuro, debe entrenarse con conjuntos de datos equilibrados.

Desinformación y fraude mediante deepfakes

Los textos, imágenes y vídeos generados por la IA pueden ahora parecer muy realistas y utilizarse específicamente para engañar a la gente. Los llamados deepfakes utilizan la inteligencia artificial para falsificar rostros y voces en vídeos o fotos. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede crear un vídeo en el que los famosos hacen declaraciones que nunca han dicho en la realidad. Es difícil reconocer a la inteligencia artificial en esto. Los actores desleales pueden generar imágenes de inteligencia artificial engañosamente reales y utilizarlas para manipular identidades, engañar a los sistemas biométricos o llevar a cabo campañas de desinformación. La información falsa y las falsedades se difunden rápidamente en las redes sociales gracias a la inteligencia artificial, porque muchos usuarios las comparten sin comprobarlas y los algoritmos favorecen los contenidos controvertidos.

Alto consumo energético de los centros de datos de IA

Para entrenar los sistemas de IA mediante algoritmos de aprendizaje y grandes cantidades de datos se necesitan costosos procesadores informáticos con una gran potencia de cálculo. Un solo centro de datos de IA puede consumir tanta electricidad como una gran ciudad. Como gran parte de ésta se sigue generando a partir de combustibles fósiles, el impacto medioambiental de la IA también es un problema. Los conceptos inteligentes in situ que utilizan el calor residual de los centros de datos, por ejemplo, pueden mitigar estos efectos.

Protección de datos y dependencia de los gigantes tecnológicos

El uso de la inteligencia artificial requiere grandes cantidades de datos, que también pueden contener mucha información sensible y personal. Por ejemplo, los operadores de las redes sociales recopilan grandes cantidades de datos de los usuarios que más tarde pueden utilizarse para mostrar publicidad personalizada con el fin de influir en las decisiones de voto o de compra. Por tanto, resulta problemático que la mayor parte de estos datos estén en manos de unos pocos gigantes tecnológicos de EE.UU. y China. Los propios modelos de IA también proceden predominantemente de EE.UU., lo que conduce a un alto nivel de dependencia tecnológica. Una alternativa europea son los modelos lingüísticos de código abierto de Mistral AI.

Según una encuesta de EY , más de la mitad de las empresas europeas ya están obteniendo beneficios cuantificables mediante el uso de la IA, como el aumento de la productividad, el ahorro de tiempo, la reducción de costes y la disminución de errores.

Para aprovechar las oportunidades económicas y utilizar la inteligencia artificial con sensatez y seguridad en su empresa, algunos principios han demostrado su eficacia:

  • Control humano: La inteligencia artificial debe apoyar las decisiones, pero no tomarlas sola. No debe limitarse a creer los resultados, sino que siempre debe examinarlos y comprobarlos.
  • Transparencia: Comunique claramente a sus empleados las condiciones marco para el uso de la IA. Esto le ayudará a evitar la creación de una TI en la sombra de la que no saben nada. El uso de la IA también debe quedar claro para los clientes.
  • Formación adicional: La experiencia en IA se está convirtiendo cada vez más en un factor de éxito. Prepare a sus empleados y aclare con ellos las siguientes cuestiones: ¿Cómo funciona y dónde se utiliza la inteligencia artificial?
  • Soberanía de los datos: Si desea utilizar la IA sin comprometer la protección de datos , merece la pena ejecutar un modelo de IA en sus propios servidores o, al menos, utilizar plataformas en la nube dentro de la UE.
  • Cumplimiento: Asegúrese de que los sistemas de IA de su empresa cumplen todas las leyes y directrices de cumplimiento aplicables, especialmente la Ley de IA de la UE, porque en caso de duda será responsable.

La normativa sobre IA de la Unión Europea es la primera ley del mundo para la regulación integral de la inteligencia artificial. Entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y será plenamente aplicable a partir del 2 de agosto de 2026. La Ley de IA de la UE clasifica los sistemas de IA en cuatro clases de riesgo, a las que se aplican normas diferentes:

  • Riesgo inadmisible: Están prohibidos, por ejemplo, el scoring social, la monitorización biométrica en tiempo real o el control del comportamiento manipulador porque no son compatibles con la protección de los derechos fundamentales.
  • Riesgo alto: El uso de la IA está estrictamente regulado en ámbitos como los procedimientos de solicitud, los préstamos y los diagnósticos médicos. Existen elevados requisitos en cuanto a la calidad de los datos, la transparencia, la supervisión humana y la documentación.
  • Riesgo limitado: En cuanto los seres humanos interactúan con la IA (por ejemplo, los chatbots), deben ser informados de ello y el contenido generado por la IA debe etiquetarse como tal.
  • Riesgo mínimo: Las aplicaciones de IA como los filtros de spam, los correctores ortográficos o las sugerencias automáticas de texto en los motores de búsqueda no están sujetas a ninguna obligación adicional.

Los proveedores y operadores de los sistemas son responsables de las infracciones de la ley y de los daños causados por las aplicaciones de IA hasta 15 millones de euros o el 3% de su facturación anual global.

Como plataforma de IA sin código, SeaTable permite automatizaciones apoyadas en IA con las que podrá organizar su gestión de datos de forma más eficiente. Analizar, modificar y ampliar registros de datos, traducir textos y extraer información relevante de documentos: todo esto es posible con las funciones de IA.

funciones de IA en SeaTable

Y sin líneas de preocupación en lo que respecta a la protección de datos: además de Gemma 3, SeaTable soportará en el futuro otros modelos de IA de diversos proveedores que se operan en centros de datos alemanes en cumplimiento de la GDPR. Además, el intercambio de datos entre SeaTable Cloud y los modelos lingüísticos está cifrado.

Para un control total, los autoalojadores también pueden, por supuesto, utilizar los modelos de AI en su propia infraestructura. SeaTable AI , un componente de SeaTable Server , se basa en LiteLLM y, por tanto, admite la conexión de un gran número de modelos con una API compatible con OpenAI.

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La inteligencia artificial es probablemente la tecnología más poderosa de nuestro tiempo. Puede optimizar, automatizar y acelerar procesos, calcular con enormes cantidades de datos y ofrecer nuevas perspectivas, lo que la hace extremadamente valiosa para las empresas. Sin embargo, la inteligencia artificial está aún muy lejos de ser un ser pensante. Puede imitar las capacidades humanas, pero debe ser desarrollada, entrenada y controlada por humanos.

El uso responsable de la IA determinará si se convierte en una ventaja o en un problema. Si utiliza la inteligencia artificial como herramienta para su trabajo en el futuro, deberá proceder con prudencia, transparencia y de acuerdo con las normas. Esto le permitirá beneficiarse de una mayor eficacia y de un aumento de la productividad a largo plazo.

¿Cómo de avanzada está la inteligencia artificial hoy en día?

La visión original de la IA era una inteligencia fuerte que pudiera pensar como un humano, aprender de forma independiente y actuar con un propósito. Todavía estamos muy lejos de eso. Los sistemas actuales de IA están especializados en determinadas tareas, dependen de datos de entrenamiento y no tienen conciencia ni comprensión real. En resumen: la IA ya puede imitar de forma convincente algunas capacidades humanas, pero no es inteligente en el sentido humano.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial funciona sobre la base de algoritmos, es decir, instrucciones claras para resolver problemas específicos. Se entrena con muchos datos para reconocer patrones y deducir reglas. De este modo, aprende lo que estadísticamente es más probable en una situación determinada.

¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa puede generar nuevos contenidos siguiendo las reglas que ha aprendido, calculando las probabilidades a partir de los datos de entrenamiento y seleccionando gradualmente la opción que estadísticamente mejor se ajuste a la indicación para cada elemento adicional.

¿Dónde se utiliza la inteligencia artificial?

Los ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial son diversos. Van desde la investigación médica y la modelización del clima hasta la inteligencia artificial en la vida cotidiana y los sistemas de IA en las empresas. Allí, la inteligencia artificial se utiliza en producción, administración, recursos humanos , marketing , atención al cliente y otras áreas.

¿Qué problemas puede causar la inteligencia artificial?

Además de numerosas oportunidades, la inteligencia artificial también puede causarnos dificultades en el futuro. Entre ellas, problemas relacionados con la tecnología de la IA como la invención de hechos (alucinación) o datos incorrectos y obsoletos, pero también problemas sociales y legales como los deepfakes, las actividades fraudulentas, el aumento de la discriminación, el elevado consumo de energía, los riesgos para la protección de datos y la dependencia de unos pocos grandes proveedores de tecnología.

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