La inteligencia artificial (IA) es un campo de tecnologías que permite a las computadoras simular aspectos de la inteligencia humana como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas o la interacción del lenguaje, para perseguir objetivos definidos por personas y organizaciones: realizar predicciones, recomendaciones o tomar decisiones. 

Una de las claves de la IA está en el entrenamiento de los sistemas. El machine learning (o aprendizaje automático) es una rama de la IA que se centra en el diseño de algoritmos para identificar patrones en los datos de entrenamiento e inferir resultados futuros. Un ejemplo de esto es la recomendación de contenidos en los entornos digitales. Gran parte de la información con la que interactuamos a diario, como publicaciones en redes sociales, anuncios en línea o sugerencias musicales, se personaliza mediante algoritmos de IA. Estos sistemas analizan patrones en los datos recopilados para adaptar las recomendaciones a cada usuario.

La inteligencia artificial está integrada en muchos de los servicios y plataformas que utilizamos a diario para comunicarnos, trabajar, aprender, comprar y entretenernos. Un ejemplo son los chatbots con IA, sistemas conversacionales que interactúan con las personas a través del lenguaje natural. La IA también se utiliza en los sistemas de recomendación de contenido en plataformas de streaming, para optimizar rutas en tiempo real en aplicaciones de navegación y mejorar la accesibilidad en entornos digitales.

En muchos de estos desarrollos, se utilizan redes neuronales artificiales, modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que permiten a los sistemas aprender de grandes volúmenes de datos y generar resultados complejos como el reconocimiento de voz, la traducción automática o la clasificación de imágenes.

Desde el inicio de esta década, la inteligencia artificial generativa ha irrumpido con fuerza, transformando la creación y el consumo de contenidos. Esta tecnología permite generar textos, imágenes, música o videos de manera automática en respuesta a indicaciones escritas (prompts), con resultados sorprendentemente coherentes y realistas. Esto ha permitido, por ejemplo, la creación de videos deepfake, donde se simula el rostro o la voz de una persona con gran precisión, lo que plantea interrogantes sobre la veracidad de los contenidos que circulan.

El avance de la IA y su impacto en la vida de las personas genera debates y controversias sobre la privacidad de los datos personales, la calidad de la información, los sesgos, entre otros. Para enfrentar estos desafíos, es fundamental promover la alfabetización en inteligencia artificial para reconocer cuándo estamos frente a un sistema de IA, entender sus capacidades y limitaciones, y reflexionar sobre su influencia en nuestras decisiones. Desarrollar estas habilidades es clave para participar activamente en un mundo cada vez más mediado por tecnologías, contribuyendo a un uso responsable y significativo de la IA.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), es un campo de la inteligencia artificial que busca transformar el lenguaje humano en lenguaje formal. El lenguaje formal es un tipo de lenguaje artificial con reglas estrictas y definidas, diseñado para cumplir funciones específicas, como expresar fórmulas matemáticas, estructurar datos o programar computadoras.

El objetivo del PLN es traducir el lenguaje humano a un formato que las máquinas puedan interpretar y ejecutar, facilitando así la interacción entre personas y sistemas digitales. Este proceso involucra tres fases clave:

• Procesamiento, donde se analiza y normaliza el texto para identificar patrones;
• Entendimiento, que implica interpretar el significado de las palabras y frases según su contexto;
• Generación, en la que el sistema produce respuestas o contenidos nuevos a partir del lenguaje procesado.

El PLN permite que tecnologías como los chatbots puedan responder preguntas de forma coherente, pero también se utiliza en herramientas de traducción automática, en la generación de subtítulos, en el análisis de publicaciones para detectar emociones o temas, y en la organización de grandes volúmenes de texto.