En la actualidad no hay tecnología más novedosa que la Inteligencia Artificial. Pero como su apogeo es reciente, hay varios términos que la mayoría de las personas desconocen y que son esenciales para comprender cómo funcionan las aplicaciones más importantes, como ChatGPT, Gemini o Claude 3.5 Sonnet.
De hecho, el boom de la Inteligencia Artificial permitió que se generen muchos nuevos empleos, vinculados a su entrenamiento, a su análisis o a su ingeniería, entre otras profesiones. Es por eso que hay varios conceptos que todas las personas que trabajan en la industria IT deberían conocer. Aquí presentamos un listado con cinco de ellos.
5 términos vinculados a la Inteligencia Artificial
Algoritmos
Uno de los primeros conceptos que todas las personas deben comprender adquirió mucha relevancia incluso antes del lanzamiento de ChatGPT, porque es la tecnología que utilizan varias de las plataformas más utilizadas del mundo, como Netflix o Spotify, para realizar recomendaciones a sus usuarios en base a su gusto de películas, en el primero de los casos, o de música, en el segundo.
Un algoritmo es un término que proviene de la matemática y que se utiliza para hacer funcionar a los programas informáticos. Su funcionamiento es sencillo. Por ejemplo, son capaces de notar que a una persona, siguiendo con el caso de Netflix, le gustan las películas románticas (porque los datos del software le posibilitan concluir que tiende a mirar esta clase de films).
En base a eso, luego de que el usuario haya visto más de dos películas románticas, tiene la capacidad de actuar en consecuencia y recomendarle productos de ese género. Y esto se aplica también en las redes sociales. Son los algoritmos los que determinan qué es lo que se ve en el inicio de Facebook, X o Instagram o incluso en las búsquedas a través de Google.
De todas maneras, los algoritmos no son creados de forma automática, sino que la Inteligencia Artificial logra aprender en base a esto y hacer algo incluso más avanzado, pero para comprenderlo es esencial entender qué significa este concepto y cómo actúan.
Machine Learning
Otro de los términos esenciales de la Inteligencia Artificial y que suele aparecer entre las capacidades que se desean en una búsqueda laboral, así como también en los cursos sobre esta tecnología es el machine learning, que se traduce al español como “las máquinas aprenden”.
Anteriormente, los algoritmos elaborados por los humanos eran capaces de ser programados para que aprendan, pero aquí, con el machine learning son los mismos sistemas de Inteligencia Artificial los que tienen la capacidad de comprender por sí mismos. Esto es vital, sobre todo, en el entrenamiento de estas tecnologías.
A pesar de que requiere de la supervisión de los humanos, el machine learning lo que posibilita es que la IA adquiera autonomía para realizar sus acciones. Por ejemplo, se le puede indicar varias fotografías de lo que es un perro y luego que la herramienta sea capaz de identificar estos animales porque lo aprendió.
Aprendizaje Profundo
También conocido por su nombre en inglés Deep Learning y muchas veces confundido con el concepto anterior por la similitud de las palabras, este término también es vital para los sistemas de Inteligencia Artificial más avanzados. De hecho, se puede resumir como la etapa siguiente del segundo del listado.
El aprendizaje profundo es una capacidad que permite que la IA aprenda por sí sola sin la intervención de los humanos, es decir, que pese a que sean programados por especialistas y entrenados por profesionales luego adquieren una autonomía que les permite ser independientes. La mayoría de las empresas desarrollan estos sistemas porque son más poderosos y eficientes.
Grandes modelos de lenguaje
Este concepto, que se suele abreviar en inglés como LLMs por sus siglas en inglés, está vinculado con el aprendizaje automático, ya que se usan estas técnicas para procesar e imitar las formas en que los humanos se comunican entre sí. Para eso se aplican redes neuronales (sistemas informáticos que replican el funcionamiento del cerebro de una persona por la manera en que se asocian ideas).
En base a esto, el segundo de los conceptos de este listado vital para comprender la terminología básica de la Inteligencia Artificial, es lo que permite entrenar a estas tecnologías usando grandes cantidades de texto, de modo que sean capaces de aprender patrones y establecer relaciones con el lenguaje.
En cuanto a su funcionamiento, se los utiliza para varias de las tareas más solicitadas por las personas que aplican la Inteligencia Artificial en sus respectivos trabajos o actividades diarias, ya que posibilitan realizar labores de traducción y responder las clásicas preguntas que responden los chatbots como ChatGPT.
Inteligencia Artificial Generativa
Finalmente el último concepto del listado es uno de los más importantes, ya que la mayoría de las veces que se habla de la IA se está haciendo un enfoque en la generativa, que es la tecnología detrás de las aplicaciones más famosas, como la herramienta de OpenAI, porque es la que produce el contenido que las personas requieren.
No es casual que vaya después de los Grandes Modelos de Lenguaje, ya que utiliza esta tecnología para producir nuevos contenidos, en especial porque la IA generativa tiene la capacidad de aprender patrones y estructuras para producir un material similar al anterior pero nuevo e innovador. De todas maneras, también son las que más que son controladas por las agencias regulatorias, ya que su potencial es inmenso.
A través de la IA Generativa se pueden realizar imágenes, música, texto, vídeo y código, que son las cinco funciones más solicitadas. Por ejemplo, es posible entrar a DALL-E y pedirle que cree una fotografía de un perro comiendo un asado. Y es esta tecnología la que hace posible que en tan solo unos instantes la aplicación devuelva lo requerido.
