En términos sencillos, la inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían de la inteligencia humana. Estas tareas pueden variar desde el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones hasta la comprensión del lenguaje natural y la resolución de problemas complejos. Pero, ¿por qué debería importarle esto al profesorado? La IA no es solo una tecnología emergente en campos como la medicina o la ingeniería; también está transformando la educación, ofreciendo nuevas herramientas y métodos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Por lo tanto, comprender los fundamentos de la IA puede ser un recurso muy valioso para cualquier docente.

Cómo funciona la IA

La inteligencia artificial funciona mediante algoritmos que procesan datos para identificar patrones y tomar decisiones. A diferencia de la mente humana, la IA no «piensa» sino que sigue instrucciones matemáticas. Por ejemplo, al entrenar una IA en reconocimiento de imágenes, se le muestran miles de imágenes etiquetadas para que aprenda a clasificarlas. Sin embargo, mientras nosotros podemos reflexionar sobre lo aprendido, la IA simplemente ajusta sus algoritmos para mejorar su precisión en tareas específicas. La calidad de los datos con los que se entrena es muy importante; datos malos o insuficientes pueden llevar a errores o prejuicios en sus decisiones. Así, la IA es una herramienta poderosa pero limitada, que depende de la información proporcionada por los humanos para funcionar correctamente.

El aprendizaje de la inteligencia artificial (IA) se fundamenta en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, siendo ambos esenciales para entender cómo las máquinas pueden mejorar su rendimiento a través de los datos. El aprendizaje automático permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar sus predicciones o decisiones sin ser explícitamente programadas para cada tarea. Dentro del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo representa una técnica más avanzada que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender de grandes volúmenes de datos.

El aprendizaje automático se puede emplear en tareas que requieren análisis o predicciones basadas en datos conocidos, utilizando tanto pequeñas como grandes cantidades de datos. Por su parte, el aprendizaje profundo es especialmente efectivo en el manejo de grandes volúmenes de datos y es capaz de identificar patrones complejos que pueden ser difíciles de discernir para los humanos o mediante técnicas de aprendizaje automático más simples. Esto lo hace ideal para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de recomendaciones personalizadas, entre otros.

Una distinción clave entre ambos métodos es que el aprendizaje automático generalmente requiere que los datos estén estructurados y etiquetados de manera que el algoritmo pueda aprender de ellos. En cambio, el aprendizaje profundo puede aprender características y patrones directamente de los datos sin necesidad de etiquetado manual, lo cual lo hace más autónomo y eficiente en tareas complejas.

El aprendizaje profundo también requiere una mayor potencia de cálculo y una mayor cantidad de datos para entrenarse efectivamente en comparación con el aprendizaje automático tradicional. Esto se debe a la complejidad de las redes neuronales profundas y a la cantidad de cálculos necesarios para ajustar sus parámetros. Sin embargo, las redes de aprendizaje profundo tienen la ventaja de poder realizar tareas más complejas y ofrecer resultados más precisos a medida que procesan y aprenden de más datos.

Debemos tener en cuenta (véase más adelante la sección: Los límites de la IA) que los modelos generadores de texto pueden cometer errores en cuanto a los datos que proporcionan en sus respuestas, ya que su función principal no es actuar como base de datos, sino mantener conversaciones coherentes. Por lo que no debe usarse la IA como fuente principal de información y debe siempre contrastarse los datos que nos proporciona.

La IA se clasifica de diversos modos según la complejidad de sus funciones, los métodos que utiliza para procesar información y tomar decisiones, las técnicas de aprendizaje automático que emplea, la transparencia en su funcionamiento, y los diferentes sistemas que la componen. Además, podemos categorizar la IA según el tipo de resultado o tarea que realiza, lo cual nos ayuda a comprender mejor cómo se aplican estas tecnologías en distintas áreas y sectores.