Como su título lo indica, esta entrada de blog parte de una pregunta que cada día se hacen más personas: ¿Cómo funciona la inteligencia artificial? Una pregunta que antes era muy del nicho del desarrollo de software y que hoy en día es tema de conversación para todo el mundo.

Antes que ser el CTO de AI Automation, soy un desarrollador de software que se caracteriza por su curiosidad. Desde que tengo memoria estoy preguntándome cosas y preguntándole cosas a quienes me rodean. Hoy, con todo ese conocimiento adquirido a lo largo de los años sobre algo que me apasiona tanto como la IA, me centraré en responder.

En esta entrada hablaremos de forma clara y práctica sobre qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y hacia adónde se está moviendo el mundo alrededor de este tema.

¿Qué es la Inteligencia Artificial y por qué se llama así?

Aunque hoy damos por sentado que las máquinas “piensan”, hace algunas décadas todo esto no era más que ciencia ficción. El concepto de inteligencia artificial surgió en los años cincuenta, cuando el informático John McCarthy habló de ello en el Dartmouth Summer Research Project.

La idea de McCarthy era precisamente explorar la capacidad de las máquinas para emular procesos de razonamiento humano. Su objetivo era que las máquinas aprendieran de los datos, ajustando su comportamiento en lugar de seguir reglas estáticas.

En términos simples, la inteligencia artificial (IA) es un conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a las máquinas realizar tareas que, hasta hace poco, requerían inteligencia humana—como reconocer patrones, tomar decisiones basadas en información compleja y adaptarse a nuevos escenarios.

El nombre refleja esa combinación: “inteligencia” (capacidad de razonar) y “artificial” (implementada en hardware y software diseñados por el ser humano).

Al combinar ambos conceptos, estamos reconociendo que, aunque la fuente del razonamiento no sea biológica, los resultados pueden imitar procesos cognitivos humanos con un nivel de precisión y velocidad sorprendentes.

Breve historia de la IA

La innovación no es un proceso lineal, y el desarrollo de la inteligencia artificial no es la excepción. Esta tecnología ha tenido que pasar por altibajos para poder llegar a lo que es hoy en día.

• 1950: Alan Turing propone el test de inteligencia en “Computing Machinery and Intelligence”, sentando las bases conceptuales.
• 1956: El taller de Dartmouth, representa el primer encuentro formal de investigadores en función de la inteligencia artificial. Allí, nace la IA simbólica basada en lógica y reglas.
• 1980s: Sistemas expertos comerciales como MYCIN demuestran valor en medicina, pero dependen de conocimiento codificado manualmente.
• 1990s: Aparecen métodos estadísticos (regresión, SVM) que aprenden de datos masivos, superando la rigidez de la lógica simbólica.
• 2012: AlexNet empleó GPUs y redes neuronales profundas para mejorar notablemente la clasificación de imágenes en ImageNet, demostrando el potencial del deep learning e impulsando su adopción masiva
• 2014–2022: El deep learning se entrenó en visión, generación de datos sintéticos, resolución de problemas complejos y comprensión de lenguaje, sentando las bases de la IA generativa.
• 2022–Actualidad: Con el lanzamiento de Chat GPT y los LLMs la IA se popularizó, permitiendo asistentes conversacionales y creación automática de contenido, integrándose en productos y procesos empresariales.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial (IA) en la práctica?

Detrás de la etiqueta “IA” hay tres pilares fundamentales: datos, algoritmos y evaluación.

Datos

La calidad de los datos determina la capacidad de aprendizaje: registros históricos, métricas de operación y retroalimentación de usuario.

Para entrenar modelos, se utilizan datos etiquetados (aprendizaje supervisado) o sin etiquetar (aprendizaje no supervisado), según la tarea.

Algoritmos

Dependiendo del proyecto, se determina una técnica en función de la tarea y los datos disponibles.

Modelos de regresión y clasificación:

Son los indicados para predecir valores continuos (como montos de gasto) o asignar categorías. Por ejemplo, identificar tipos de documentos a partir de ejemplos históricos.

Árboles de decisión y Random Forest:

Los “árboles” estructuran las decisiones como una serie de preguntas anidadas que conducen a una predicción final.

Por otra parte, el “bosque” (Random Forest) genera múltiples árboles a partir de distintos subconjuntos de datos y luego promedia sus resultados para reducir el sesgo de un solo modelo, mejorando así la precisión y estabilidad.

Redes neuronales

Imitan el funcionamiento de neuronas biológicas. Cada unidad procesa la información y, mediante un ajuste iterativo (propagación hacia adelante y atrás), optimiza los pesos internos hasta minimizar el error en tareas complejas de visión o lenguaje.

Evaluación

En esta fase, se dividen los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Se miden métricas como precisión (accuracy) y capacidad de recordar (recall) para asegurarse de que el modelo generalice y no memorice los ejemplos.

Estado actual: casos de uso que ya transforman industrias

En la práctica, la IA ya impulsa:

• Automatización contable: La IA aplica técnicas de extracción inteligente de datos y se integra a otros sistemas empresariales para digitalizar y actualizar todo tipo de documentos sin intervención manual. Las personas solo revisan, validan y aprueban.

Aprende más sobre la automatización contable en esta entrada.

• Chatbots inteligentes: Una encuesta reciente de Gartner, encontró que los chatbots gestionan hasta el 80% de las tareas rutinarias de atención al cliente. Esto le ahorra a las empresas cerca de 2.5 mil millones de horas de trabajo anuales.
• Predicción de demanda: Los motores de IA pueden reducir los errores de pronóstico entre un 20 % y un 50 %. De acuerdo con McKinsey, Esto representa un aumento de la eficiencia operativa de hasta el 65 %, al optimizar inventarios y minimizar ventas perdidas.

Esto son solo algunos ejemplos. En la última encuesta McKinsey, The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, se evidencia un aumento significativo de su adopción en las empresas.

El 78 % de las organizaciones reporta el uso de IA en al menos una función de negocio, frente al 55 % de hace un año, demostrando un crecimiento acelerado en el contexto empresarial.

¿Hacia adónde vamos con la inteligencia artificial?

De cara al futuro, la IA se encamina hacia modelos cada vez más explicables y escalables. Esto quiere decir que se busca ampliar sus capacidades a través de la integración de texto, voz e imagen en un mismo sistema.

Con lo anterior, también se logra que la inteligencia artificial acompañe y se integre a los procesos y toma de decisiones empresariales sin sacrificar la privacidad ni el rendimiento.

Además, la IA ya está presente en nuestra vida diaria: asistentes de voz que organizan agendas, recomendaciones de streaming que se ajustan a tus gustos, filtros de correo no deseado y apps de navegación que predicen el mejor camino.

Esos son solo algunos ejemplos que muestran cómo funciona la inteligencia artificial en la cotidianidad. Todo ello reafirma que la IA además de optimizar tareas diarias, cada día es más accesible y está más presente en el entorno.

Como desarrollador e ingeniero en AI Automation, mi convicción es que comprender de dónde viene, cómo funciona y hacia adónde va la inteligencia artificial es indispensable para aprovecharla como un aliado estratégico.

En síntesis, la IA cada día se arraiga más a nuestras vidas en diferentes contextos, y entenderla nos ayuda a usarla mejor y a dimensionar de mejor manera sus alcances y su potencial.