La IA ya no es un tema exclusivo de expertos en informática: su impacto en la educación, la comunicación y el empleo la convierte en un pilar de la alfabetización digital. Comprender modelos de IA, junto con los principios del machine learning y el PLN, no solo enriquece nuestra visión tecnológica, sino que también potencia habilidades como el análisis crítico, la creatividad y la capacidad de interactuar con sistemas inteligentes.

La IA surgió formalmente en la Conferencia de Dartmouth (1956), donde se acuñó el término. En la década de 1950, científicos destacados como Alan Turing y John McCarthy comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran simular la inteligencia humana. Turing, con su famosa "máquina de Turing" y el test que lleva su nombre, sentó las bases para imaginar computadoras capaces de pensar. Sin embargo, fue en la década de 1990, con el auge de Internet y la disponibilidad masiva de datos, cuando el machine learning comenzó a destacar gracias a algoritmos como las redes neuronales. Por su parte, uno de los componentes clave para la eclosión actual de sistemas basados en texto es el llamado procesamiento natural del lenguaje (PNL), cuyas raíces se remontan a los años 1950 con traductores automáticos rudimentarios. El PLN evolucionó con las técnicas de deep learning en los años 2010, permitiendo avances como los chatbots o los sistemas de traducción en tiempo real.

La IA no es una entidad única, sino un conjunto de enfoques técnicos diseñados para resolver problemas específicos. Por ejemplo:

• Sistemas expertos: Imitan el razonamiento de profesionales (por ejemplo, diagnóstico médico en apps como Ada).
• Robots autónomos: Aprenden mediante sensores y algoritmos (por ejemplo, las aspiradoras iRobot).
• IA generativa: Crea contenido original (por ejemplo, imágenes con DALL-E o música con Sono).
  Cada modelo se adapta a necesidades concretas, desde optimizar procesos industriales hasta mejorar la accesibilidad en la educación (por ejemplo, traducción en tiempo real para estudiantes sordos).

¿Cómo aprende una IA?

Diseñar arquitecturas de aprendizaje para entrenar modelos de IA es un subcampo de la ingeniería dedicada a la inteligencia artificial. Habitualmente, el conjunto de técnicas y marcos teóricos que facilitan el aprendizaje de una máquina se conoce con el anglicismo machine learning, un desarrollo que permite a las máquinas aprender patrones a partir de datos, sin programación explícita. Por ejemplo, un modelo de machine learning puede predecir el rendimiento académico de un estudiante analizando su historial de estudios, hábitos y participación en el aula. Por su parte, el PLN combina lingüística, informática y estadística para que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano. Su aplicación en la educación incluye:

• Corrección automática: Herramientas como Grammarly detectan errores gramaticales y sugieren mejoras.
• Traducción en tiempo real: Apps como Google Translate permiten que los estudiantes accedan a recursos en múltiples idiomas.
• Chatbots educativos: Asistentes como Duolingo usan PLN para simular conversaciones y practicar idiomas.

Ambos campos son pilares para el desarrollo de la IA aplicada a la educación, la salud y la industria, y su estudio fomenta competencias digitales y lingüísticas esenciales.