Inteligencia Artificial – ¿Qué es qué?

Fecha publicación: 10 nov 2025

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una tecnología esencial que impulsa la innovación en casi todos los sectores.

En términos simples, la IA consiste en la simulación de procesos de inteligencia humana en máquinas capaces de analizar diferentes y grandes volúmenes de datos, identificar patrones, razonar, aprender, responder, actuar y mejorar de manera autónoma o asistida.

Este artículo ofrece una visión clara y accesible sobre qué es -y qué no es- la inteligencia artificial, sus principales tipos, áreas de aplicación, ejemplos de uso y otros. El propósito es facilitar su comprensión y promover un uso productivo de esta poderosa tecnología.

Se debe tener presente que la IA evoluciona rápida y constantemente y que esta información corresponde a la fecha de publicación del artículo.

¿Qué es qué?

Uno de los principales problemas en la conversación pública sobre “Inteligencia Artificial” es que se usa el término como paraguas para cualquier sistema automatizado, cuando en realidad muchos casos corresponden a automatización avanzada, algoritmos, software bien diseñado, IoT u otros, pero no a IA en sentido estricto.

La IA se caracteriza por aprender, adaptarse y mejorar sin ser reprogramada. Todos los demás casos son pilares que la complementan, pero no la sustituyen.

Concepto	Aprende solo	Toma decisiones nuevas	Ejemplos	Naturaleza
Analítica / BI	❌ No	❌ No	Power BI. Uso analítico de datos, panel con indicadores.	Descriptiva
Algoritmo avanzado	❌ No	❌ No	Secuencia lógica de pasos predefinidos, cálculos optimizados.	Matemática
Software optimizado	❌ No	❌ No	ERP, CRM, RRHH. Rápidos, eficientes, robustos.	Estructural
Automatización	❌ No	⚠️Parcial	Chatbots simples, automatización robótica de procesos (RPA).	Operacional
IoT (internet de las cosas)	❌ No	❌ No	Sensores, cámaras, smart home; conectados para enviar datos.	Conectividad
IA, Inteligencia Artificial	✅ Sí	✅ Sí	ChatGPT, predicción de demanda, reconocimiento facial, robótica inteligente.	Cognitiva

Analicemos brevemente cada concepto.

Analítica y buena gestión de información

Uso estratégico de datos para apoyar la toma de decisiones, mediante análisis estadístico, indicadores, dashboards o BI (Business Intelligence).

Ejemplo

• Power BI: muestra tendencias, compara ventas, anticipa variaciones.
• Dashboards de desempeño de personal.

Diferencia con IA

• BI explica lo que pasó y plantea lo que pasará basado siempre en datos y comportamientos predefinidos.
• IA predice lo que pasará o sugiere qué hacer basada en decisiones.

Algoritmos avanzados o de alto nivel

Conjunto de pasos lógicos y precisos que resuelven un problema o ejecutan una tarea, sin necesariamente aprender. Pueden ser muy eficientes, optimizados o complejos, pero no “inteligentes” por sí mismos.

Ejemplo

• Un algoritmo de ruta óptima que usa fórmulas matemáticas para calcular el mejor trayecto.
• Un modelo de inventario que aplica programación lineal para minimizar costos.
• Un motor de cálculo en remuneraciones que aplica cientos de reglas legales, pero no aprende de la experiencia.

Diferencia con IA

• Un algoritmo sigue reglas definidas.
• Una IA aprende reglas nuevas a partir de los datos.

Software con diseño inteligente y optimizado

Software estructurado con lógica eficiente, arquitectura escalable y experiencia de usuario fluida, capaz de resolver tareas complejas de forma rápida y confiable, sin necesidad de IA.

Ejemplo

• Un ERP que integra datos en tiempo real, automatiza diferentes procesos, personaliza la interfaz, muestra alertas dinámicas; automatiza la venta, planifica inventarios y más.
• Un sistema de recursos humanos que coordina contrataciones, vacaciones, desempeño, remuneraciones, portal del colaborador, control de asistencia y más.

A menudo confundido con IA

Porque da respuestas automáticas, predice resultados basándose en reglas o simplifica decisiones. Pero si no hay aprendizaje autónomo y mejora autónoma no es IA, es automatización inteligente.

Pueden integrar IA, y actualmente lo están haciendo poco a poco.

Automatización inteligente

Combinación de software, reglas y sensores que ejecutan tareas sin intervención humana, pero sin aprendizaje ni razonamiento.

Ejemplo

• Chatbots basados en flujos predefinidos.
• Robots de procesos (RPA) que ingresan datos automáticamente.
• Sistemas que notifican al detectar una condición (“si humedad < 20%, activar riego”).

Internet de las Cosas (IoT)

Red de dispositivos físicos que capturan y transmiten datos mediante sensores y conectividad (internet, Bluetooth, etc.), para monitorear o controlar procesos en tiempo real.

Clave

• Recoge datos, pero no necesariamente los interpreta.
• Puede incluir IA si esos datos se analizan con modelos inteligentes.

Ejemplos

• Sensores en agricultura que miden humedad, temperatura o nutrientes del suelo.
• Cámaras con reconocimiento facial o de movimiento.
• Casas o industrias “inteligentes” que ajustan consumo energético automáticamente.
• Sensores de riego y temperatura para optimizar uso del agua en predios agrícolas.

Inteligencia Artificial (IA)

Siendo la IA el tema del presente artículo, nos extenderemos un poco más.

¿Qué es la IA?

Conjunto de técnicas que permiten que una máquina aprenda, razone o tome decisiones a partir de datos, imitando ciertos procesos de la inteligencia humana: visión, percepción, predicción, lenguaje, planificación o aprendizaje adaptativo.

Rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como razonar, aprender, reconocer patrones, comprender lenguaje, tomar decisiones o resolver problemas.

Sistemas informáticos (software y hardware) diseñados para percibir su entorno e interactuar con él, aprender de los datos y aplicarlos con un propósito, adaptándose a nuevas situaciones mediante estas y otras capacidades humanas, pero sin que un humano programe, predefina o interfiera en cada paso.

La máquina o sistema, de forma autónoma, usando datos para Analizar → Aprender → Actuar → Mejorar.

Lo que define a la IA es su capacidad y autonomía de aprendizaje, razonamiento, adaptación y mejora a partir del entrenamiento y de los nuevos datos, más allá de reglas fijas.

¿Qué no es la IA?

No es ni reemplaza a la Inteligencia Humana, aunque la amplifica o expande.

No es Inteligencia en el sentido humano de ser inteligente, no razona en el sentido humano de razonar, no aprende en el sentido humano de aprender.

Ni tiene iniciativa propia, ni objetivos propios, ni deseos propios, como los humanos.

No son seres vivientes, no tiene experiencias vitales, no interaccionan con el mundo y la sociedad, entonces carecen de conocimientos tácitos y de sentido común.

No entienden realmente el lenguaje, aunque pueden llegar a interpretar y generar contenidos a un nivel a veces sorprendente, en realidad no entienden lo que les solicitas ni los resultados que generan, aunque llega a parecernos que sí.

Como a toda herramienta, se le puede dar mal o buen uso. Es adecuado tener presente esta secuencia:

	Símbolo	Significado	Explicación
	IH	Inteligencia Humana	Con su conocimiento, intuición, creatividad, juicio ético y emocional, visión humana integral, aporta preguntas, contexto, propósito y sentido.
+	IA	Inteligencia Artificial	Con su modelo y sistema entrenado, hace procesamiento masivo y análisis de grandes volúmenes de datos, a alta velocidad, detecta patrones y aprende de ellos.
+	IH	Inteligencia Humana	Interpreta, valida, selecciona y aplica los resultados en la realidad.
=	IE	Inteligencia Expandida	Resultado de combinar y potenciar ambas inteligencias para tomar mejores decisiones, resolver problemas complejos y generar nuevo conocimiento, de forma más rápida y fundamentada.

Perspectiva para usar la IA

• Para usar la IA como una herramienta cotidiana que puede mejorar la productividad, la toma de decisiones y la competitividad en cualquier área o negocio, se requieren 4 ejes:

Eje	Acción
Alfabetización en IA	Conocer los conceptos básicos y cómo funciona. No solo repetir discursos ni tener temor.
Pensamiento crítico y ético	Analizar los datos y los resultados, detectar errores y sesgos, verificar, decidir con criterio.
Aplicación práctica	Generar valor real en contextos concretos; priorizar impacto, costo y escalabilidad.
Experiencia real iterativa	Aprender haciendo, medir el impacto, documentar para futuras consultas, mejorar continuamente.

• El desafío mayor no es la tecnología, es la mentalidad; el salto más grande no es digital, es cultural.
• No requiere grandes inversiones, más bien los 4 ejes. Puede comenzar con productos sin costo o de costo menor. Comience con lo que ya tienen: datos, ideas, procesos repetitivos, atención al cliente.
• Integrar IA en nuestras empresas, productos y servicios, no debe tener como propósito el reemplazar a las personas, sino liberar tiempo, experiencia e inteligencia humana, para tareas de mayor valor que solo ellos pueden realizar, potenciándolos y amplificándolos en bien de todos.

Posibles usos prácticos

Algunas de estas herramientas o capacidades ya las tienen los mejores softwares en cada área, y se pueden potenciar incorporando IA. En otros casos, si la empresa cuenta con datos o la posibilidad de registrarlos, pero no tiene un software experto, puede habilitar IA en forma directa.

Sectores Productivos

• Optimización agrícola y forestal: predicción de rendimientos, monitoreo por imágenes satelitales, control de riego inteligente; control de plagas.
• Manufactura y logística: mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado, planificación de producción.
• Gestión energética: reducción de consumo y costos, especialmente en plantas medianas.

Comercio y servicios

• Análisis de comportamiento de clientes: segmentación dinámica, precios adaptativos, fidelización automatizada.
• Atención inteligente (chatbots): respuestas 24/7, derivación y seguimiento inteligente, reducción de carga administrativa.
• Predicción de ventas y gestión de inventarios: IA aplicada a series temporales y comportamiento estacional.

Emprendimiento

• Prototipado rápido: herramientas de IA generativa para branding, comunicación y marketing digital.
• Gestión financiera simplificada: análisis automatizado de flujo de caja, detección de anomalías y proyecciones.
• Accesibilidad: IA en la nube permite que un emprendimiento u empresa menor acceda a soluciones de nivel corporativo sin infraestructura propia.

General

• Recursos Humanos: La integración de reconocimiento facial con anti suplantación en el sistema electrónico de registro y control de asistencia. Una herramienta de preselección de currículums. Análisis de históricos de desempeño, clima laboral y comentarios de supervisores, remuneraciones, competencias, ausentismos y otros factores para detectar posibles renuncias o necesidad de mejorar condiciones o de aportar capacitaciones o cambios.
• Activos Fijos: Integrar en el módulo de activo fijo del ERP la capacidad de analizar datos históricos de uso real, consumos, mantenimiento y fallas, condiciones ambientales y de operación, y variaciones del mercado; para predecir cuándo un activo requerirá mantenimiento o reemplazo, y para proponer recalcular su depreciación anual. Reconocimiento de imágenes para verificar que los activos están en su lugar y no han sido alterados.

Dimensiones y Tipos de IA

Esta clasificación no pretende ser completa, sino que ayudar a comprender el alcance y las formas del a IA.

Dimensión	Tipo / Subtipo	Descripción breve	Ejemplos
Capacidad	IA débil o estrecha (Narrow AI)	Realizar tareas específicas con alta precisión, pero sin consciencia ni comprensión general. Puede entrenarse y mejorar dentro de límites.	Todos los que se incluyen en esta tabla, que son una lista parcial.
	IA general (AGI – Artificial General Intelligence)	Busca imitar la inteligencia humana completa: aprender, razonar y crear en cualquier ámbito.	No existe aún.
	IA superinteligente (ASI – Artificial Super Intelligence)	Inteligencia teórica que superaría ampliamente las capacidades humanas en todos los aspectos.	Futuro especulativo; no existe aún.
Método / Tecnología	Aprendizaje automático (ML – Machine Learning	Máquinas que aprenden de los datos y mejoran en el tiempo, sin programación explícita.	Recomendaciones de Netflix, detección de fraudes.
	Aprendizaje profundo (DL – Deep Learning)	Subcampo de ML, basado en redes neuronales con muchas capas para reconocer patrones complejos y aprender jerarquías de representación.	Visión por computador, reconocimiento facial avanzado, reconocimiento de voz.
	IA simbólica o lógica	Basada en reglas, lógica, símbolos y razonamiento explícito más que en datos masivos.	Sistemas expertos, planificación automática.
Función / Aplicación	IA predictiva	Se centra en anticipar futuros o clasificar basándose en datos históricos, modelos de predicción. “predice y aconseja”.	Forecasting de ventas, predicción del clima.
	IA generativa	Crea nuevo contenido (texto, imagen, música, código) a partir de datos aprendidos. “imagina y produce”.	ChatGPT, DALL·E, Copilot, herramientas de diseño.
	IA cognitiva	Integra percepción, razonamiento, lenguaje y aprendizaje para simular procesos mentales humanos aplicados. “razona y conversa”.	IBM Watson, asistentes cognitivos.
	IA afectiva/emocional	Detecta, interpreta y responde a emociones humanas a través de lenguaje, voz o imagen. “empatía funcional”.	Interfaces de atención al cliente que adaptan tono, análisis de sentimiento.
	IA autónoma / Robótica Inteligente	Combinación de IA con sensores/actuadores para operar en el mundo físicos y tomar decisiones autónomas. “observa y actúa”.	Robots industriales, vehículos autónomos, drones.

Algunos conceptos

Ahora definamos de forma muy breve algunos conceptos mencionados o que suelen encontrarse en la literatura sobre IA.

Red Neuronal. Arquitectura matemática digital que imita los procesos cognitivos humanos para modelar patrones complejos, desarrollar predicciones y reaccionar adecuadamente ante los estímulos externos. Pueden interpretar eventos del mundo que las rodea como datos que pueden procesar. Es como un cerebro lleno de neuronas digitales y aunque la mayoría de ellas son imitaciones rudimentarias de lo real, pueden procesar grandes volúmenes de datos no lineales a gran velocidad para resolver problemas complejos. Es el mecanismo de aprendizaje dentro de un modelo de IA. Ejemplo: El cerebro del chef que aprende a cocinar observando y probando (aprende patrones).

Modelo de IA. Una representación matemática y estadística del conocimiento que una máquina aprende a partir de datos para predecir, clasificar, decidir o generar información de manera automática. El “cerebro entrenado” de la IA o estructura que ha aprendido patrones del mundo real para usarlos después en nuevas situaciones. El modelo “recuerda” los patrones del pasado y los usara para actuar inteligentemente en el futuro. Ejemplo: El chef entrenado, que ya sabe cocinar un plato específico (aplica el conocimiento).

Base de Datos Vectorial. Almacena, busca y compara información representada como vectores. Los modelos de IA convierten textos, imágenes o sonidos en vectores numéricos (listas de números) que capturan el significado o similitud entre elementos. La base vectorial guarda esos vectores, permite buscar los más similares a otro vector dado (búsqueda semántica). La base de datos no genera ni interpreta el conocimiento por sí misma. Ejemplo: El recetario donde el chef guarda todas las recetas y experiencias (recupera conocimiento).

Machine Learning (ML, Aprendizaje Automático). Una rama de la IA que permite que los sistemas aprendan automáticamente a partir de datos, sin ser programados explícitamente para cada tarea. Usa algoritmo de ML analiza patrones en los datos, ajusta sus parámetros y mejora su desempeño conforme recibe más información.

Deep Learning (DL, Aprendizaje profundo). Subdisciplina del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas de múltiples capas inspiradas en el cerebro humano. Para facilitar la implementación de modelos de aprendizaje automático complejos, se recurre a marcos de aprendizaje profundo, como TensorFlow o PyTorch, que simplifican el proceso de recopilación de datos que se pueden usar para el entrenamiento.

Computer Vision (Visión por Computadora). Permite a las máquinas interpretar, analizar y extraer datos significativos de imágenes y vídeos. Usa aprendizaje profundo y redes neuronales para reconocer objetos, personas y patrones con altos grados de precisión. Replica la visión humana y la capacidad cognitiva para interpretar datos visuales.

Modelos de IA públicos vs privados

Hoy existen dos grandes formas de usar inteligencia artificial: a través de modelos públicos en la nube (como ChatGPT, Gemini o Copilot) o mediante modelos locales o privados que funcionan dentro de la infraestructura de una empresa o equipo.

Modelos públicos

Son los ofrecidos por grandes proveedores (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) y accesibles mediante internet o APIs.

Ventajas

• Acceso inmediato a tecnología avanzada.
• No requieren infraestructura propia.
• Se actualizan constantemente.

Desventajas

• Dependencia del proveedor y conexión a internet.
• Riesgos de privacidad o confidencialidad de datos, porque están en medios públicos.
• Limitaciones en personalización o adaptación a necesidades específicas.

Ejemplos

1. Uso de ChatGPT para temas propios de la empresa

Una empresa usa ChatGPT (modelo público alojado en la nube) para generar textos comerciales, resumir documentos internos o interpretar archivos Excel con datos de ventas.

Es un modelo público de IA generativa que no se ejecuta localmente, sino en servidores externos (OpenAI). Las ventajas son alta capacidad lingüística, facilidad de uso, acceso inmediato sin infraestructura propia. Las desventajas son posible exposición de información sensible, dependencia de conexión a internet y costos de suscripción o uso.

2. Predicción con modelos en la nube

Una pyme conecta su sistema ERP a un servicio de predicción de demanda de Azure AI o Google Vertex AI, que utiliza modelos públicos para proyectar ventas futuras según datos históricos.

Estos servicios usan modelos Machine Learning alojados en la nube, escalables y preentrenados. Las ventajas son precisión y escalabilidad inmediata, sin requerir infraestructura local. Las desventajas son costo por uso, dependencia del proveedor, y necesidad de mantener la integridad y anonimato de los datos compartidos.

Modelos locales o privados

Son modelos que se instalan y ejecutan en servidores propios o nubes privadas, sin enviar datos a servicios externos.

Ventajas

• Control total sobre los datos y la infraestructura.
• Mayor privacidad y cumplimiento normativo.
• Posibilidad de personalización y entrenamiento con datos internos.

Desventajas

• Requieren recursos técnicos y mantenimiento.
• Coste inicial más alto en hardware o soporte.
• Generalmente menos potentes que los modelos públicos de última generación.

Ejemplos

1. Software de RRHH con modelo de reconocimiento facial YOLOv8

Un sistema de recursos humanos puede integrar un modelo YOLOv8 para detección y reconocimiento facial con verificación anti suplantación.

• Puede entrenarse con datasets moderados (aproximadamente 10.000 imágenes).
• El entrenamiento puede realizarse en una GPU doméstica o de gama media (por ejemplo, RTX 3060 o 4060).
• Un entrenamiento completo puede tomar desde horas hasta pocos días, según los parámetros usados.
• Una vez entrenado, el modelo puede ejecutarse localmente, sin conexión a internet ni costo de inferencia.
• Además, el modelo puede exportarse a formatos ligeros como ONNX, TensorRT, TFLite) para funcionar eficientemente en dispositivos modestos o sistemas embebidos.

En esos escenarios, los principales costos son de tiempo y conocimiento técnico, más que de infraestructura o licencias.

2. Control de calidad industrial con IA privada

Una planta productiva puede usar modelos de visión por computador entrenados localmente para detectar defectos o anomalías en piezas, envases o etiquetas en una línea de producción.

• Se entrena un modelo YOLOv8 o EfficientDet con imágenes reales del proceso productivo.
• La inferencia se realiza en servidores locales o dispositivos edge conectados a las cámaras.
• No requiere conexión a internet ni envío de datos a servicios externos.
• El modelo aprende los patrones visuales específicos de esa fábrica, aumentando la precisión en contextos reales.

Esto reduce costos de inspección manual, protege la propiedad industrial y evita riesgos de filtración de datos.

Principios Regulatorios de la IA

(Basado en marcos internacionales, nacionales y principios éticos universales)

La mayoría de los marcos regulatorios sobre Inteligencia Artificial, promovidos por organismos internacionales buscan garantizar que el desarrollo y uso de la IA se realice de manera segura, justa, ética y sostenible, centrando siempre el bienestar humano.

Este es un resumen de los principios deseables, basados en las normas internacionales, criterios personales y profesionales que debieran orientar el diseño, aplicación y supervisión de los sistemas de IA.

1. Respeto por la vida y su principio

La tecnología no debe reemplazar ni alterar el valor esencial de la vida humana.

Debe servir a la humanidad y no competir con ella, evitando prácticas éticamente inaceptables como la creación o manipulación de vida artificial con fines no legítimos.

2. No hacer daño (Non-maleficence)

Los sistemas de IA no deben generar perjuicios físicos, psicológicos, sociales o económicos a las personas o colectivos.

Se debe garantizar la seguridad, fiabilidad y robustez técnica de los sistemas antes de su despliegue.

3. Justicia, equidad y no discriminación

Los algoritmos deben diseñarse y entrenarse para minimizar sesgos y desigualdades, asegurando igualdad de acceso y trato, especialmente para grupos vulnerables.

4. Transparencia y explicabilidad

Las personas tienen derecho a entender cómo y por qué un sistema automatizado toma decisiones que les afectan.

Esto implica documentación clara, trazabilidad, modelos interpretables y comunicación comprensible.

5. Supervisión y control humano

Toda IA debe permanecer bajo supervisión significativa de seres humanos, especialmente en contextos críticos (salud, justicia, finanzas, seguridad).

Debe existir posibilidad de intervención, auditoría y reversión de decisiones automatizadas.

6. Privacidad y protección de datos

La IA debe respetar el derecho a la intimidad, el consentimiento informado y el uso ético de datos personales.

Implica aplicar medidas de ciberseguridad, anonimización y control sobre el flujo de información.

7. Responsabilidad, trazabilidad y gobernanza

Los desarrolladores, proveedores y usuarios deben asumir responsabilidad legal y ética por el impacto de los sistemas que crean o utilizan.

Esto incluye mecanismos de rendición de cuentas, auditorías y gobernanza institucional.

8. Sostenibilidad y protección del medio ambiente

El uso de IA debe ser ambientalmente responsable, considerando el consumo energético, la huella de carbono del entrenamiento de modelos y la gestión ética de recursos tecnológicos.

9. Educación y alfabetización digital

Toda regulación ética es insuficiente sin formación en pensamiento crítico y alfabetización en IA.

El desarrollo responsable depende de que personas, empresas e instituciones comprendan las capacidades, riesgos y límites de la tecnología.

Fuentes de principios regulatorios: UNESCO (2021) – Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. OCDE (2019) – OECD Principles on Artificial Intelligence. European Union (2024) – Artificial Intelligence Act (AI Act). United Nations (2023) – Global Digital Compact & AI for Good Initiative. World Economic Forum (2024) – Responsible AI Framework. Gobierno de Chile (2021) – Política Nacional de Inteligencia Artificial.