3. Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning

3.1. Definición

La Inteligencia Artificial (IA) es la disciplina informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer patrones, tomar decisiones o aprender de la experiencia.

Dentro de la IA, el Machine Learning (aprendizaje automático) es la rama que permite a las máquinas mejorar su rendimiento con el tiempo gracias a los datos. En lugar de programar todas las reglas manualmente, se entrenan algoritmos que aprenden de ejemplos.

3.2. Tipos de Inteligencia Artificial

1. IA débil (narrow AI): diseñada para tareas específicas (ej. asistentes virtuales como Siri o Alexa).
2. IA fuerte (general AI): aún en fase de investigación, busca imitar la inteligencia humana en múltiples ámbitos.
3. IA supervisada: aprende a partir de ejemplos etiquetados (ej. fotos de gatos y perros).
4. IA no supervisada: analiza datos sin etiquetas, buscando patrones ocultos (ej. segmentación de clientes).
5. IA de refuerzo: aprende mediante ensayo-error, recibiendo recompensas o castigos según sus decisiones (ej. coches autónomos).

3.3. Aplicaciones de la IA en distintos sectores

• Salud:
  • Diagnóstico médico mediante análisis de imágenes (radiografías, resonancias).
  • Desarrollo de medicamentos mediante simulaciones virtuales.
  • Ejemplo: IBM Watson ayuda a oncólogos a diseñar tratamientos personalizados.
• Transporte y movilidad:
  • Vehículos autónomos que interpretan señales de tráfico y condiciones de la carretera.
  • Sistemas inteligentes de gestión de tráfico en ciudades.
• Industria:
  • Control de calidad con visión artificial en fábricas.
  • Mantenimiento predictivo basado en datos de sensores.
• Comercio y marketing:
  • Recomendaciones personalizadas en plataformas como Amazon o Netflix.
  • Chatbots para atención al cliente 24/7.
• Agricultura:
  • Análisis de imágenes satelitales para detectar plagas o sequías.
  • Robots agrícolas que identifican y eliminan malas hierbas.

3.4. Ventajas de la IA

• Rapidez y precisión en el análisis de datos.
• Automatización de tareas repetitivas.
• Personalización de productos y servicios.
• Optimización de recursos y reducción de costes.

3.5. Riesgos y desafíos

• Ética: decisiones tomadas por algoritmos sin supervisión humana.
• Privacidad: uso masivo de datos personales.
• Sesgo algorítmico: los algoritmos reproducen prejuicios si se entrenan con datos sesgados.
• Empleo: sustitución de trabajos rutinarios por automatización.

3.6. En la práctica – Caso real

Google DeepMind y AlphaGo

• En 2016, el programa AlphaGo derrotó al campeón mundial del juego de estrategia “Go”.
• Fue un hito porque el juego requiere intuición y creatividad, cualidades asociadas a los humanos.
• Demostró el potencial de la IA para aprender y tomar decisiones en entornos complejos.