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¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Definición sencilla y ejemplos
La inteligencia artificial (IA) designa el conjunto de técnicas que permiten a una máquina realizar tareas asociadas a la inteligencia humana: reconocer una imagen, comprender un texto, predecir, decidir, redactar. En el derecho europeo, un «sistema de IA» se reconoce por su capacidad de inferencia: infiere de la información de entrada que recibe cómo generar predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones (AI Act, artículo 3).
El término aparece en la propuesta del «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence», fechada el 31 de agosto de 1955 y firmada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Preveía un seminario de dos meses, con diez investigadores, en el verano de 1956, basado en la hipótesis de que todo aspecto de la inteligencia puede describirse con la precisión suficiente para que una máquina lo simule. Francia fijó una definición oficial en su Journal officiel del 9 de diciembre de 2018: un «campo interdisciplinario» que busca comprender los mecanismos de la cognición e imitarlos mediante un dispositivo de hardware y software. Conviven dos grandes familias. La IA simbólica aplica reglas y conocimientos escritos por expertos (sistemas expertos, motores de reglas). La IA basada en el aprendizaje, o machine learning, extrae sus reglas de los datos; el deep learning es la rama basada en redes neuronales profundas, y de él procede la IA generativa (ChatGPT, Claude, Mistral). Para una empresa, la definición jurídica pesa más. El artículo 3(1) del reglamento europeo de IA (AI Act) se refiere a un sistema basado en una máquina, con cierto nivel de autonomía, que «infiere de la información de entrada que recibe» cómo generar resultados capaces de influir en su entorno. Su considerando 12 pide alinearse con los trabajos internacionales: la definición sigue la que la OCDE revisó en noviembre de 2023. Excluye los sistemas basados en reglas definidas únicamente por personas físicas para ejecutar operaciones automáticamente. La Comisión Europea publicó el 6 de febrero de 2025 unas directrices no vinculantes para ayudar a calificar un sistema.
Ejemplo concreto
Caso ilustrativo: una pyme francesa de distribución con 120 empleados debe inventariar sus herramientas para preparar la aplicación del AI Act. Identifica cuatro. El filtro antispam de su correo y el módulo de previsión de ventas de su ERP aprenden a partir de datos: son sistemas de IA en el sentido del artículo 3. El asistente de redacción que usan los comerciales funciona con un modelo de IA generativa: también es un sistema de IA, sujeto en algunos casos a las obligaciones de transparencia del artículo 50. La hoja de cálculo que aplica descuentos según umbrales fijados por la dirección comercial sigue reglas escritas por personas: queda fuera de la definición. El ejercicio lleva media jornada y ofrece a la dirección un mapa claro de lo que afecta el reglamento.
Comparación
| IA simbólica (reglas) | Machine learning clásico | Deep learning | IA generativa | |
|---|---|---|---|---|
| Principio | Reglas y conocimientos escritos por expertos | El modelo aprende reglas a partir de datos | Redes neuronales con muchas capas | Grandes modelos que producen contenido nuevo |
| Ejemplo en la empresa | Motor de reglas de tarificación, sistema experto | Scoring de clientes, previsión de ventas | Control de calidad por cámara, reconocimiento de voz | Asistente de redacción, síntesis de documentos |
| Datos necesarios | Pocos, pero con conocimiento experto formalizado | Datos estructurados, desde unos miles de filas | Grandes volúmenes, a menudo no estructurados (imágenes, audio, textos) | Modelo preentrenado por un proveedor, más sus documentos |
| Explicabilidad | Alta: cada regla es legible | Media: depende del modelo | Baja: funcionamiento difícil de explicar | Baja: respuestas variables, riesgo de alucinación |
| Periodo de auge | Años 1970-1980 (sistemas expertos) | Años 1990-2000 | Desde 2012 | Desde 2022 (ChatGPT) |
Preguntas frecuentes
¿Qué es la inteligencia artificial, en palabras sencillas?
Es un conjunto de técnicas que permiten a un ordenador realizar tareas asociadas a la inteligencia humana: reconocer una imagen, entender una pregunta, prever ventas, redactar un texto. La mayoría de las IA actuales aprenden estas tareas a partir de ejemplos, en lugar de seguir reglas escritas a mano.
¿Cuál es la definición de inteligencia artificial?
La definición oficial francesa (Journal officiel del 9 de diciembre de 2018) habla de un campo interdisciplinario que estudia los mecanismos de la cognición y los imita mediante un dispositivo de hardware y software. La definición jurídica europea (AI Act, artículo 3) se refiere a un sistema basado en una máquina que infiere de su información de entrada cómo generar predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones.
¿Qué ejemplos de inteligencia artificial hay en la vida cotidiana?
El filtro antispam de su correo, el reconocimiento facial del móvil, la traducción automática, las recomendaciones de una tienda online, el cálculo de rutas según el tráfico y los asistentes conversacionales como ChatGPT, Claude o Le Chat de Mistral.
¿Quién inventó la inteligencia artificial?
Nadie en solitario. El término aparece en la propuesta del seminario de Dartmouth (31 de agosto de 1955), firmada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon; el seminario se celebró en el verano de 1956. Los trabajos sobre neuronas artificiales se remontan a 1943 (McCulloch y Pitts).
¿Cuál es la diferencia entre IA, machine learning y deep learning?
Son círculos concéntricos. La IA es el campo general. El machine learning es la familia de IA que aprende a partir de datos. El deep learning es la parte del machine learning que usa redes neuronales con muchas capas. La IA generativa, como ChatGPT, se basa en el deep learning.
¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
Es una IA que produce contenido nuevo (texto, imagen, sonido, código) a partir de una instrucción, en lugar de limitarse a clasificar o predecir. Se basa en grandes modelos de deep learning entrenados con enormes volúmenes de datos. ChatGPT, Claude y Midjourney son ejemplos.
Ver también
Para profundizar
Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system, OCDE, 5 de marzo de 2024
Fuentes
- Reglamento (UE) 2024/1689 de inteligencia artificial (AI Act), artículo 3, definiciones (texto oficial, AI Act Service Desk, Comisión Europea). https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/es/ai-act/article-3
- A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon, 31 de agosto de 1955. http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf
- Vocabulaire de l'intelligence artificielle (terminología oficial francesa de la IA), Journal officiel n.º 0285 del 9 de diciembre de 2018. https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000037783813
- Commission publishes the Guidelines on AI system definition to facilitate the first AI Act's rules application, Comisión Europea, 6 de febrero de 2025. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-ai-system-definition-facilitate-first-ai-acts-rules-application