La Inteligencia Artificial (IA) es un campo en constante expansión que ha comenzado a materializar muchas de las posibilidades futuristas que antes parecían lejanas.

Desde la automatización de procesos industriales hasta la personalización de servicios en entornos digitales, esta tecnología se manifiesta en múltiples formas. En este artículo, exploramos los distintos tipos de inteligencia artificial existentes, como el Deep Learning, y cómo se expresan en el presente.

En la actualidad, la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una herramienta revolucionaria para convertirse en un recurso integrado a la vida cotidiana, tanto en el ámbito personal como corporativo.

Personas, empresas y diversas organizaciones ya hacen uso de la IA como parte de sus rutinas, enfrentando así un futuro marcado por intensos debates éticos y profesionales sobre su aplicación y alcances.

En una publicación la Universidad InterNaciones explica que el avance de la IA en un entorno de toma de decisiones es bastante notable, «como la capacidad de las máquinas en emular esas funciones cognitivas humanas«. 

El desarrollo de los diferentes tipos de IA se ve fortalecido por la -cada vez más- adopción de las empresas que empiezan a ver los frutos. De acuerdo a la encuesta EY AI Pulse 2024, entre 75 % y 84 % de los negocios entrevistados «han tenido un retorno positivo de inversión al incorporar Inteligencia Artificial en áreas como la eficiencia operativa, la productividad de colaboradores, las mejoras en tecnología, la ciberseguridad, la satisfacción al cliente y la innovación en productos».

¿Cuáles son los principales tipos de Inteligencia Artificial y cómo se diferencian?

Lejos de ser una tecnología unificada, la inteligencia artificial se manifiesta en múltiples formas, con capacidades, aplicaciones y niveles de complejidad distintos, como la Inteligencia Artificial generativa y la automatización con GenAI, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLM).

Esta diversidad hace que no exista una única definición o estructura universal: cada tipo de IA se desarrolla para resolver problemas particulares, adaptándose a los contextos específicos donde se implementa.

Víctor Muñoz, consultor en transformación digital y adopción de nuevas tecnologías, lo resume así: “La Inteligencia Artificial arranca hace ya bastantes años, y es un proceso de adopción que lo podemos llamar como ‘inteligencia general’”.

Este proceso evolutivo ha derivado en una multiplicidad de soluciones aplicadas en sectores como la salud, la educación, la industria o los servicios digitales. En todos ellos, la IA funciona como un “brazo adicional”, una herramienta que se integra a los procesos productivos y operativos para incrementar eficiencia, automatizar tareas o ampliar capacidades de análisis. Al respecto agrega Muñoz:

Lo importante sobre el tema de inteligencia artificial es hacer construcciones a partir de contenidos previos y también tener la oportunidad de tener una supe-inteligencia en un futuro. Y es donde no solo tener la capacidad de hacer construcción a base de información del pasado, sino tener la capacidad de nuevos conocimientos, ya no nuevos contenidos

Esto da lugar a una clasificación basada en su campo de aplicación. No se trata de una jerarquía, sino de una segmentación funcional. En otras palabras: no hay una sola IA, sino muchas, diseñadas de forma específica para cada caso de uso.

Desde algoritmos que analizan imágenes médicas hasta chatbots que operan en ecommerce, cada sistema de IA responde a una lógica distinta, y cuenta con grados variados de autonomía, aprendizaje y toma de decisiones.

Estas diferencias son fundamentales para comprender cómo se integra la IA en la vida cotidiana y cómo impacta en sectores cada vez más interdependientes de la automatización inteligente.

Según el AI Index Report 2024 del Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, más del 90% de los sistemas implementados a nivel global pertenecen a una categoría funcional aplicada, lo que indica un predominio de herramientas específicas sobre desarrollos generalistas o experimentales.

¿Cómo se clasifican los sistemas de IA según su capacidad: ANI, AGI y ASI?

Además de su uso práctico, la Inteligencia Artificial también puede clasificarse según su capacidad cognitiva y nivel de autonomía. Esta tipología, aceptada por la mayoría de la comunidad científica, establece tres grandes categorías:

• ANI (Artificial Narrow Intelligence)
• AGI (Artificial General Intelligence)
• ASI (Artificial Superintelligence)

A diferencia de la anterior, esta división es progresiva y especulativa: marca un camino evolutivo que va desde sistemas simples y específicos hasta una inteligencia potencialmente superior a la humana.

ANI (Inteligencia Artificial Estrecha)

Conocida también como IA débil, la ANI (Artificial Narrow Intelligence) está diseñada para cumplir tareas concretas y definidas. Se limita a ejecutar funciones específicas sin capacidad de razonamiento más allá del contexto para el que fue programada.

“Cuando hablamos de Inteligencia Artificial estrecha, hablamos de una tarea específica, es decir, que no tiene la capacidad de transferir conocimientos a otras áreas”, señala Muñoz y agrega: “Por ejemplo los vemos en la vida cotidiana como los asistentes virtuales o los de reconocimiento de voz”.

Casos como Siri, Alexa o los sistemas de recomendación de plataformas como Netflix, son ejemplos clásicos de ANI. Estos modelos pueden ejecutar tareas puntuales -como reproducir música, responder preguntas o sugerir contenido– pero no pueden aprender nuevas habilidades fuera de su dominio.

Según el Observatorio de Políticas de Inteligencia Artificial de la OCDE, este tipo de IA es la más implementada en sectores económicos y gubernamentales, debido a su bajo riesgo y su efectividad en tareas repetitivas o bien definidas.

AGI (Inteligencia Artificial General)

La IA general es mucho más ambiciosa: busca emular todas las capacidades cognitivas humanas. En otras palabras, se espera que un sistema AGI sea capaz de razonar, aprender de manera autónoma, aplicar conocimiento en distintos contextos y adaptarse a situaciones nuevas.

Muñoz explica que la inteligencia artificial general es posiblemente «la más compleja de comprender y digamos que está aún en proceso de construcción”. Sobre lo que se espera de la tecnología, el especialista afirma que «haga una imitación de lo que son los comportamientos de las neuronas humanas”.

Aunque todavía no existe una AGI plenamente operativa, su desarrollo es objeto de intensa investigación. Para ilustrar su potencial, Muñoz sugiere un ejemplo ficticio:

Un claro ejemplo sería una IA como ‘Jarvis’ de la película de Iron Man, esta es una herramienta digital muy avanzada capaz de aprender por su propia cuenta, sin necesidad de una estimulación o ayuda humana

ASI (Inteligencia Artificial Superinteligente)

La IA superinteligente (ASI, por sus siglas en inglés) es una hipótesis que contempla un futuro en el que una IA no solo iguale, sino supere ampliamente la inteligencia humana en todos los campos: ciencia, creatividad, estrategia, emociones y ética.

“Es el momento en que se estima que ya puede llegar al razonamiento o conocimiento humano e ir más allá”, señala también Víctor Muñoz.

En este escenario, los sistemas podrían reescribir su propio código, evolucionar exponencialmente y tomar decisiones sin intervención humana, generando tanto fascinación como preocupación.

Aunque su existencia aún es hipotética, expertos como Nick Bostrom han advertido sobre los riesgos existenciales que podría representar si no se controla adecuadamente.

Muñoz también apela al cine ficticio para ejemplificar: «Podemos poner de ejemplo si eres fan de películas a unas IA muy reconocidas: ‘Skynet’ de Terminator o ‘Ultrón’ de Los Vengadores. Inteligencias artificiales que si bien son producto de ficción, son un claro ejemplo de que no solo superan a la sociedad en cálculos sumamente precisos, sino también actúan con voluntad propia y toma de decisiones, lo que plantea en muchos casos riesgos éticos”.

La necesidad de anticipar esos escenarios ha impulsado el debate internacional sobre gobernanza de IA. La Unión Europea, por ejemplo, avanzó con el primer marco regulatorio integral sobre Inteligencia Artificial, aprobado en 2024, conocido como el AI Act, que establece estándares para el uso ético, transparente y seguro de estas tecnologías.

¿Qué categorías funcionales existen en IA, desde máquinas reactivas hasta sistemas autoconscientes?

Las categorías funcionales de la Inteligencia Artificial ocupan bastantes sistemas inteligentes básicos hasta conceptos muy avanzados. 

1. Máquinas reactivas: El nivel más básico de IA, es decir, adquisición de información sin necesidad de almacenarla.

2. Memoria limitada: Sistemas de almacenamiento de información temporal para una toma de decisiones futuras. 

3. Teoría limitada: Aunque aún está en desarrollo, no deja en entrar en funcional, esta busca interpretar estimulaciones humanas para enfatizar aún más con las personas. 

4. Autoconciencia: El nivel más avanzado conocido; sin embargo, aún es teórica, y lo que busca es tener un sistema capaz de entender su propia existencia y, a partir de ello, tomar decisiones. 

Comprender que la inteligencia artificial se subdivide en múltiples campos es una ventaja clave. Conocer para qué sirve una IA específica en cada contexto permite tomar decisiones informadas y evita los malentendidos o temores comunes en torno a su uso.

https://hangoutsdeperiodismo.com/inteligencia-artificial/ia-en-colombia-innovacion-y-casos-de-exito-reciente/

Incorporar a nuestro conocimiento la diversidad funcional de la IA es esencial para construir un futuro más conectado e innovador. Si bien esta tecnología ha revolucionado nuestra relación con lo digital, también abre la puerta a debates éticos urgentes sobre control, responsabilidad y seguridad.

Lo que está pasando con la capacidad de procesamiento que hoy tenemos es un claro ejemplo, porque también hay que mencionar que la capacidad de procesamiento que se tenía en términos reales hace 10 o 20 años no es la misma capacidad de cómputo que tenemos hoy en día, Cuando estamos hablando que hoy un computador portátil puede tener la capacidad que tenía fácilmente un servidor o un rack de servidores en un data center hace 20 años, no solo significa que haya avanzado la construcción, sino que también ha evolucionado la capacidad de procesamiento y esto es fundamental cuando se manejan datos masivos, Víctor Muñoz

¿Cómo se aplican los distintos tipos de Inteligencia Artificial en el entorno empresarial?

Lejos de tratarse de una tecnología única, su implementación varía según el tipo de IA y las necesidades específicas del negocio. Cada tipo de Inteligencia Artificial cumple una función particular que impacta de manera distinta en la operación y en la estrategia de las empresas, como las aplicaciones de IA que están transformando los negocios.

A continuación, una tabla comparativa resume cómo se aplican los distintos tipos de IA en las empresas en la actualidad:

Tipo de IA	Características	Aplicaciones en empresas	Ejemplos concretos
ANI (Inteligencia Artificial Estrecha)	Realiza tareas específicas. No aprende fuera de su función asignada.	Automatización de procesos, atención al cliente, análisis predictivo, detección de fraudes.	Chatbots, sistemas de scoring crediticio, recomendadores de productos, software de OCR.
AGI (Inteligencia Artificial General)	Imitaría las capacidades cognitivas humanas. Aún en fase de investigación.	Potencial para liderar proyectos complejos, análisis estratégico, innovación transversal.	Sistemas experimentales en universidades y laboratorios (OpenCog, DeepMind). No aplicable comercialmente aún.
ASI (Inteligencia Artificial Superinteligente)	Superaría la inteligencia humana en todos los aspectos. Por ahora, solo una hipótesis.	Riesgos y oportunidades a largo plazo. Debates sobre gobernanza, regulación y ética empresarial.	Conceptos teóricos. Referencias en literatura y cine. Sin aplicaciones reales al día de hoy.

Más allá de sus posibilidades a nivel particular de cada tipo, la Inteligencia Artificial contribuye en un sinfín de actividades empresariales. Entre ellas se destacan:

Aplicación	Descripción	Beneficios clave	Ejemplo de uso
Automatización de procesos repetitivos	Uso de bots para realizar tareas rutinarias.	Ahorro de tiempo, reducción de errores, eficiencia operativa.	RPA que procesa facturas o correos automáticamente.
Análisis predictivo	Identifica patrones y anticipa eventos futuros mediante datos masivos.	Mejor toma de decisiones, detección de oportunidades y riesgos.	Empresas de retail que predicen demanda de productos.
Personalización del cliente	Ajuste de productos y servicios según preferencias individuales.	Mayor satisfacción, fidelización del cliente.	Plataformas que recomiendan productos basados en gustos.
Optimización logística	Mejora rutas, tiempos y capacidades en la cadena de suministro.	Reducción de costos, entregas más rápidas y eficientes.	Sistemas que ajustan rutas de camiones en tiempo real.
Control de calidad	Inspección visual automatizada con IA para detectar errores.	Aumento de la calidad, reducción de desperdicios.	Cámaras IA en líneas de producción detectan fallas.
Atención al cliente automatizada	Chatbots y asistentes virtuales 24/7.	Respuesta rápida, disponibilidad continua, menos carga humana.	Chatbots que resuelven dudas básicas al instante.
Detección de fraudes	Análisis de transacciones para encontrar patrones sospechosos.	Prevención de pérdidas, seguridad financiera.	Bancos que detectan movimientos inusuales en cuentas.

La inteligencia artificial está transformando silenciosamente los cimientos de muchas organizaciones. En particular, las empresas que han incorporado modelos inteligentes como parte de su transformación digital están logrando resultados que, hasta hace poco, parecían inalcanzables, como la recuperación y generación de datos (RAG).

No se trata solo de acelerar procesos, sino de superar limitaciones estructurales que por años definieron sus modos de operar. En este sentido, el consultor en transformación digital, es categórico: “Uno no implementa tecnología porque sea una moda, sino porque me resuelve un problema”.

Esa lógica orientada a la resolución efectiva de desafíos concretos explica por qué los sistemas basados en IA están reemplazando modelos tradicionales en áreas como la logística, la salud, la industria energética y las telecomunicaciones. Al dejar atrás las herramientas clásicas, las organizaciones no solo rompen con sus viejos esquemas, sino que avanzan hacia procesos más ágiles, predictivos y sostenibles.

Uno de los casos más claros de aplicación es el de la medicina, donde los modelos inteligentes permiten hoy trabajar con volúmenes de información impensados para una persona.

“Hoy en el sector salud, se puede tener millones de imágenes que se tienen escaneadas sobre cualquier tipo de enfermedad y, a partir de esto, encontrar patrones y la posibilidad de hacer diagnósticos más eficientes”, señala Muñoz. En este sentido agrega que hoy la tecnología ayuda también a «procesar y encontrar cuáles son todas esas correlaciones o esa información que no es evidente al ojo humano y que permite encontrar medicinas alternativas a las que hoy conocemos”.

En sectores como telecomunicaciones, las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten optimizar operaciones en territorios complejos o de difícil acceso, combinando tecnologías emergentes.

“Esta área en particular, por ejemplo, se puede tener drones, pero también sensores de IoT o la combinación de imágenes por satélite y, con todo eso, hacer un proceso de aprendizaje y detectar, por ejemplo, cuando una torre que esté en una área remota, como una área selvática, puede estar con unos problemas de falla”, explica Muñoz.

En este sentido, explica en entrevista con Impacto TIC que la IA permite acceder «a un proceso de verificación mucho más rápido y saber cuáles son los elementos que debe llevar para hacer un proceso de mantenimiento» y agrega: «Si lo pensamos en el pasado, el profesional tendría que esperar a que falle, mandar una cuadrilla, revisar, luego mandar al equipo… es decir, estamos hablando de optimización permanentemente”.

La lógica predictiva que ofrecen los sistemas de IA ya no es una ventaja competitiva opcional: es, cada vez más, una condición clave para operar en entornos exigentes y de alta variabilidad.

¿Cuáles son los principales desafíos al implementar diferentes tipos de IA en las empresas?

La adopción de herramientas basadas en inteligencia artificial abre la puerta a múltiples beneficios para las empresas. Estas tecnologías ofrecen ventajas clave para mejorar productos, optimizar servicios y responder con mayor agilidad a las demandas del mercado.

No obstante, el camino hacia una integración efectiva de la IA también plantea una serie de desafíos y obstáculos que las organizaciones no pueden ignorar.

A continuación, se presentan siete de los desafíos más relevantes que enfrenta hoy el sector corporativo en la adopción de inteligencia artificial:

1. Calidad de los datos: Los datos de una empresa son el recurso quizá más importante, el desafío con el que encuentran muchos trabajos es el de recopilar y organizar en una base de datos lo que es importante y lo que no. Según un informe de Harvard Deusto, el 70 % de las empresas considera la calidad como su principal y más fuerte desafío. 

2. Dilemas éticos y sesgos algorítmicos: Las inteligencias artificiales están muy avanzadas, pero el manejo de datos personales, la privacidad y algoritmos que aún hacen parte de un desafío existente para las empresas puede llevar a la mala toma de decisiones y posiblemente discriminatorias. Un claro ejemplo son las alucinaciones en IA.. 

3. Infraestructura tecnológica: Un gran campo empresarial se encuentra con dificultades para adoptar una transformación digital porque en sus infraestructuras ya existentes dependen de soluciones muy costosas o inversiones significativas. 

4. Resistencia al cambio organizacional: Este cambio tecnológico causa todavía miedo a un porcentaje de empresas en las que la adopción de IA les resulta difícil, ya sea, por temor a un cambio brusco o por simple desconocimiento del tema. Desde ahi, parte una resistencia o preocupación en caso de implementaciones erróneas. 

5. Falta de regulación y marcos legales: La acelerada evolución de la IA ha superado la capacidad de los marcos jurídicos y reguladores hoy en día. Esto genera inseguridades en cuanto a la posibilidad de delimitar responsabilidades en el caso de que ocurran errores o bien, surjan decisiones automatizadas, además de suponer un reto para asumir derechos de propiedad intelectual o de autor.

6. Dependencia exagerada y deterioro progresivo: Un estudio elaborado por la empresa Microsoft y la Universidad Carnegie Mellon indica que un uso intensivo de la IA para tareas rutinarias puede acabar deteriorando las capacidades cognitivas de los empleados, debilitando, por lo tanto, el juicio crítico y la resolución de problemas. ​

7. Capacitación y desarrollo del talento: La buena incorporación de la IA necesita personal cualificado que sepa, a la vez, tanto sobre la tecnología como sobre cómo implementarla adecuadamente en el contexto empresarial. La carencia de talento especializado puede convertirse, en muchas organizaciones, en un gran inconveniente. 

Estos problemas denotan la necesidad de un enfoque multidimensional y estratégico a la hora de implementar la IA en las organizaciones, con un enfoque técnico, ético, legal y cultural.

Para el experto Muñoz, los principales desafíos son: «En primer lugar, resolver un problema; luego, tener indicadores clave de éxito o de fallo, ya sea porque mejoró la productividad o porque voy a tener un impacto en ingresos, en la calidad o en los costos«, explica y agrega: «Es fundamental tener claras esas métricas que justifiquen la inversión: ¿Cuál es el retorno que voy a tener y cómo lo voy a medir?”.

A esto se suma la necesidad de un compromiso claro por parte del liderazgo: “En tercer lugar, hay que tener un conocimiento claro por parte del equipo gerencial de qué es lo que se va a hacer y cuáles son los riesgos que también estoy corriendo. Y, por último, cómo garantizo en todos estos ejercicios aspectos relacionados con la seguridad, tanto en términos de ciberseguridad como de la seguridad de la información”.

¿Qué tendencias están marcando la evolución de la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial se encuentra en un punto de madurez y expansión que está redefiniendo el rumbo de múltiples industrias. Su evolución no se limita a la mejora de algoritmos, sino que involucra cambios en la forma en que se aplican, regulan y comprenden estas tecnologías en contextos reales.

El consultor en transformación digital, sostiene que lo que vendrá «es un proceso de reconstrucción de gran parte de todos los sistemas de información como los conocemos hoy, donde se debería generar una simplificación en términos generales de muchas de las tareas que se dan, por ejemplo en los back office bancarios en términos de carga de información, en términos de validación”.

Además, anticipa que la tecnología será más accesible y sostenible: “Veo una evolución importante en la inteligencia artificial generativa, con sistemas mucho más económicos, más eficientes y con menor impacto en el consumo de energía”.

Una de las principales tendencias que impulsan esta transformación es el avance de los modelos generativos. Herramientas como los generadores de texto, imagen o código están reconfigurando los procesos de trabajo en sectores como el marketing, el desarrollo de software y la producción de contenidos. Estas soluciones permiten automatizar tareas que antes eran exclusivamente humanas, generando nuevas dinámicas laborales y creativas.

Al mismo tiempo, crece la necesidad de explicar cómo funciona la inteligencia artificial. La tendencia hacia sistemas explicativos o ‘explicables‘ busca aumentar la transparencia en los procesos algorítmicos, especialmente en áreas críticas como la salud, la banca o la administración pública. Entender por qué un modelo toma determinadas decisiones es clave para generar confianza y garantizar la trazabilidad de los resultados.

Otro eje central en esta evolución es la eficiencia. La industria está enfocada en desarrollar modelos más livianos, que consuman menos recursos y puedan ser adoptados por organizaciones más allá de los grandes centros tecnológicos.

Según el AI Index Report 2024 del Stanford Institute for Human-Centered AI, uno de los principales focos del último año ha sido la reducción del consumo energético en los sistemas de entrenamiento y despliegue de modelos de IA.

Junto con la innovación técnica, también avanzan los marcos regulatorios. La aprobación del AI Act por parte de la Unión Europea en 2024 marcó un hito al establecer reglas claras sobre el uso de sistemas de alto riesgo, la protección de datos y los derechos de los usuarios frente a decisiones automatizadas.

Por último, la evolución de la inteligencia artificial también redefine las habilidades que requiere el mercado. Ya no se trata solo de dominar herramientas digitales, sino de incorporar competencias como el pensamiento crítico, la gestión ética de datos, la interpretación de modelos y la capacidad de colaborar con sistemas inteligentes.

¿Cómo pueden las organizaciones prepararse para integrar la IA en sus operaciones?

Incorporar la Inteligencia Artificial en los procesos de una empresa implica prepararse de manera integral. Esta misa preparación incluye aspectos técnicos, culturales y organizativos.

Entre las principales recomendaciones se encuentran:

1. Valorar la disposición de la organización

Antes de implementar las soluciones de IA, las organizaciones han de revisar su nivel de preparación. Esta formación relacionada con la adopción de la IA implica la cultura organizacional, la infraestructura tecnológica, la calidad de los datos y la disposición del trabajo para trabajar sobre el cambio. El diagnóstico interno debe permitir a la empresa identificar sus fortalezas y las áreas a ser mejoradas, haciendo que la implementación sea más efectiva.

2. Mejorar el control sobre los datos

La calidad y gestión de los datos para el éxito de la inteligencia artificial. Según Harvard University, es importante realizar auditorías de datos, para dar fe de su calidad y disponibilidad, al igual que un buen gobierno de los mismos; tener políticas de manejo de datos claras y seguir regulaciones como el GDPR o HIPAA incrementa la confianza y por consecuencia la eficacia de las soluciones de IA.

3. Incentivar el aprendizaje constante y la flexibilidad organizacional

La incorporación de IA no solo supone cambios a escala tecnológica, sino que también representa un cambio cultural. Un artículo publicado en Harvard Business Review sostiene que las organizaciones deben fomentar una cultura donde resalten la experimentación y el aprendizaje continuo. Formar al personal y favorecer el trabajo en equipo entre especialistas y no especialistas favorece la introducción de la IA en los propios procesos empresariales.​

4. Aplicar estrategias de evolución organizacional

La resistencia al cambio es una de las dificultades de la adopción de nuevas tecnologías. Un estudio compartido por la plataforma de intercambio de investigaciones arXiv, señala que la preparación organizacional para la IA va surgiendo por medio de interacciones del entendimiento de las personas, el aprendizaje grupal y los procedimientos de formalización.

5. Elaborar un plan de implementación por fases

La adopción gradual de la IA da la oportunidad de que las organizaciones se adapten y ajusten esos procedimientos cuando sea necesario. Existen diversos modelos que ayudan a las empresas a crear este plan. Uno de ellos es aiSTROM que, según explica arXiv, propone una hoja de ruta donde se identifican, entre otros, proyectos piloto, riesgos y el mismo establecimiento de KPIs. Esta forma de ir cuajando será más controlada y, por tanto, efectiva.

La integración de la Inteligencia Artificial en el funcionamiento de las empresas representa una gran posibilidad de transformación continental, aunque requiere una cierta forma de actuar, una forma estratégica, en la que se tiene que encontrar un equilibrio.

Esta clase de transformación de las organizaciones no tiene en cuenta solamente la parte inversora en lo que atañe a la tecnología, sino también la forma de desarrollar una cultura organizativa abierta al cambio y adaptativa, la cual dependa también de la dinámica del propio mercado. 

Lo que sucederá es que, a partir de planificaciones detalladas y con una estrategia robusta, pueden maximizar una fuerte potencialidad de la IA, encontrando formas de optimizar procesos, dar la oportunidad de innovar y alcanzar el justo equilibrio para que la IA exista de una forma sostenible y de una manera que será la más beneficiosa para el futuro en la empresa. 

La clave radica en enriquecer aquella tecnología para que pueda estar en esa orientación a los objetivos organizacionales, así como a las propias necesidades humanas que puedan llegar a garantizar la vida correcta.

El experto Muñoz afirma señala que uno de los primeros pasos es invertir en las personas: “Hay que hacer un proceso de formación, de entrenamiento de las personas”. Esta preparación no puede ser solo técnica; debe ir acompañada de principios éticos sólidos.

En ese sentido, destaca la importancia de guiarse por referencias internacionales como las directrices de la Unesco, que promueven el uso de la Inteligencia Artificial sin discriminación y sin decisiones que impliquen riesgos injustificados. “Hay que tener un marco ético claro, donde la Inteligencia Artificial no debe tener discriminación, no debe tener temas con decisiones con riesgo”, explica Muñoz.

Para las empresas, esto implica contar con protocolos de actuación claros y equipos de implementación capacitados, capaces de supervisar que los principios éticos se cumplan en cada etapa del proceso. Como subraya Muñoz, “en las empresas, tener una opción clara de protocolos, que exista un equipo de implementación de inteligencia artificial y que además ese equipo tenga la posibilidad de verificar que se estén cumpliendo todos los principios éticos”.

Finalmente, recuerda que toda Inteligencia Artificial se alimenta de datos. Y si esos datos no son confiables, los resultados tampoco lo serán. “Es muy importante los datos, porque al final del día, si los datos son basura, los resultados son basura”.

Preguntas frecuentes sobre tipos de Inteligencia Artificial

¿Qué diferencia hay entre Inteligencia Artificial Estrecha y General?

La IA estrecha es aquella que tiene una finalidad concreta, por ejemplo, la identificación de imágenes y la traducción de idiomas. La IA general, por su parte, es la que tiene como fin el desenvolvimiento en cualquier tarea intelectual como lo haría un humano, ya que la inteligencia sería capaz de desarrollarse.

¿Cómo puede una empresa identificar qué tipo de IA es más adecuada para sus necesidades?

Es necesario que analice también los procesos, los objetivos y los datos disponibles, de tal modo que si necesita automatizar ciertas tareas específicas, como hemos dicho, una IA estrecha le bastará. Si, por el contrario, necesita una solución más avanzada y para atender necesidades menos específicas o, por el contrario, necesita hacer un análisis más exhaustivo, entonces se debería tener en cuenta algo más, como por ejemplo soluciones más avanzadas o soluciones personalizadas.

¿Cuáles son los riesgos asociados con la implementación de Superinteligencia Artificial?

Entre los principales riesgos asociados estarían la pérdida de control humano, además, el uso de estos mecanismos, decisiones no controlables e incluso el mal uso por parte de actores no éticos para lucrar o generar caos. 

¿Qué sectores empresariales se benefician más de las máquinas con memoria limitada?

Sectores como el de atención al cliente o soporte técnico, ciertas tareas logísticas, manufactura, entre otros. Son ámbitos donde se podría utilizar este tipo de máquinas para las tareas más repetitivas y reactivas, y para realizar aquellas tareas donde solamente se necesita obtener respuestas inmediatas o respuestas estudiadas.

¿Cómo afectan las regulaciones actuales a la adopción de diferentes tipos de IA?

Las regulaciones que se han comenzado a establecer para poder garantizar un uso ético, y, por lo tanto, seguro de estas pueden ser un freno para su adopción en ciertos sectores, pero también generan confianza al usuario logrando de esta forma evitar riesgos legales o riesgos sociales que puedan surgir a largo plazo.