"La inteligencia artificial suena a coches volando, pero ya está en nuestras vidas": 4 capas de la IA en las que ya puedes meter tu dinero

ChatGPT ha llevado la inteligencia artificial al público general en un formato mucho más fácil de asociar a una máquina con comportamiento humano que lo que se había visto hasta ahora. 

Pero es tan sólo un algoritmo más, como el que está detrás de la selección de películas que te propone Netflix, las sugerencias de compra de Amazon o los préstamos preautorizados que te aparecen en la aplicación de tu banco. La única diferencia es que la tecnología de OpenAI tiene un método de aprendizaje y generación de respuestas diferente al de los citados con anterioridad.  

"La inteligencia artificial tiene muchas capas. Lo más básico —y que ya está en el día a día desde hace años— es lo que haces todos los días con Netflix: le das un registro de lo que ves y le dices si te ha gustado o no. Y, en base a esos datos, te hace nuevas recomendaciones", ejemplifica Ignasi Viladesau, director de inversiones de MyInvestor. 

"La inteligencia artificial a veces suena a coches que van volando por el cielo. Pero no, hay trozos que ya están en nuestras vidas. Esa función de Netflix, aunque no lo sepamos, es inteligencia artificial. Es un algoritmo que aprende", describe Viladesau.

El ingeniero de formación explica las diferentes capas de la IA y cómo estas se aplican para mejorar la cartera de productos de empresas ya establecidas.

IA de aprendizaje supervisado

La inteligencia artificial de aprendizaje supervisado es un algoritmo que clasifica datos que previamente tiene categorizados. Puede identificar cuáles tienen una relación y destacarlos sobre el conjunto de datos. Pero previamente tú le has dado la solución al problema que se le plantea.

Por ejemplo, un correo electrónico spam. El algoritmo que filtra este tipo de correos en tu bandeja de entrada previamente 'ha aprendido' una serie de características que describirían a un correo de estafa o promoción. En cuanto te llega un email, el algoritmo identifica si cumple o no con estas características y lo deja pasar a tu bandeja de entrada o lo envía a la carpeta 'Spam' directamente.

"Coges a un niño y le enseñas un gato y le dices que es un gato. Y le enseñas un perro y le dices que es un perro. Se lo enseñas muchas veces y al final el niño dice: 'vale, esto es un perro, esto es un gato'. Esto es supervisado, que le das la solución. Se parece mucho a lo que hace Netflix. Sabe lo que te gusta porque tú le has dicho 'sí' o 'no'. Y con eso te hace recomendaciones", explica.

IA de aprendizaje no supervisado

La inteligencia artificial de aprendizaje no supervisado, sin embargo, lo que hace es que 'adivina o encuentra' patrones en un conjunto de datos. Es decir, no sabe cuál es la solución, pero por la similitud o conexiones entre los datos infiere cuál debería ser la respuesta correcta.

"El lenguaje no supervisado se usa en las elecciones, por ejemplo. Le das al algoritmo un montón de datos y tiene que clasificarlos. El algoritmo empieza a ver qué coincide y decide que, si eres hispano y mujer, vas a votar Hillary Clinton. Y si eres blanco y de baja educación, vas a votar Donald Trump. Pero tú no le das las soluciones. Le das los datos y el algoritmo los clasifica", ejemplifica.

IA de lenguaje de refuerzo

"Luego hay otra frontera. Está el lenguaje de refuerzo (reinforcement learning) y el lenguaje natural (natural language processing)", introduce Viladesau.

La inteligencia artificial de lenguaje de refuerzo es la IA que aprende de forma automática por 'terapia de choque' —inspirada en la psicología conductista—. Lo que hace es que, por el resultado de sus acciones y las recompensas que recibe, va aprendiendo si está bien o si está mal lo que está haciendo.

"El aprendizaje de refuerzo es lo que conocemos como los coches que se conducen solos, que no aprenden de los datos, si no de las experiencias. Es decir, si el coche va conduciendo y choca, tiene una mala experiencia. Y no tiene por qué ser fatal, pero es posiblemente el ejemplo más claro", cuenta el director de inversiones de MyInvestor.

IA de lenguaje natural

Por último, ChatGPT, el mejor ejemplo de inteligencia artificial de lenguaje natural. El procesamiento de lenguajes naturales es un campo de estudio que analiza las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano —la capacidad de la IA y la lingüística—. 

"El NLP es el lenguaje natural, aprender de cómo hablamos los humanos. Esto es lo más complicado, porque nosotros podemos hablar y nos entendemos por contexto o experiencia, pero un algoritmo no. Lo que es bastante revolucionario de ChatGPT es que está pasando algunas fronteras que llegan al usuario", reconoce Viladesau. 

El algoritmo está lejos de ser perfecto, porque se corrige a sí mismo incluso buenas respuestas. Pero sigue siendo una prueba de cuánto podría cambiar nuestra vida si la IA se actualizase en tiempo real con datos fiables, un buen equipo humano detrás, y se aplicara a las interacciones en las que se pueda procesar información —para asesorar, estudiar o simplificar tareas de análisis, por ejemplo—. 

De ahí que empresas como Microsoft o Alphabet —matriz de Google— no hayan tardado en anunciar sus propias soluciones de IA con lenguaje natural: Copilot y Bard.