¿Qué IA elegir?: tipos, diferencias y aplicaciones

Pese a que las primeras inteligencias artificiales son de la década de los 50, en los últimos años ha permeado en la sociedad para dejar de ser un concepto futurista y convertirse en una herramienta esencial en el día a día de muchos. Sin embargo, no todas las IA son iguales y esto es especialmente importante a la hora de elegir las más indicadas para cada propósito. Dependiendo de su capacidad, funcionalidad y aplicación, existen distintos tipos que se adaptan a necesidades específicas.

Entender los distintos tipos de inteligencia artificial tiene implicaciones prácticas para empresas y emprendedores. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede optimizar campañas de marketing o gestión de recursos, mientras que la visión por computadora mejora la seguridad mediante reconocimiento facial (Zhang et al., 2022; Li et al., 2023).

Clasificación por capacidad y funcionalidad

Una de las formas más comunes de categorizar la inteligencia artificial es según su capacidad de realizar tareas, que incluye tres tipos: la IA estrecha, la IA general y la superinteligencia. No obstante, tan solo la primera es común a día de hoy (Zhang et al., 2022), mientras que la segunda, que igualaría al cerebro humano en cualquier ámbito, está en desarrollo y aún requiere de avances en varias áreas y la tercera, que lo superaría, es tan solo teórica (Wang et al., 2023) .

La funcionalidad, es decir, cómo procesa la información y toma decisiones, es otra forma de clasificar las IA. Existen tres sistemas principales: reactivos, sin memoria ni capacidad de aprendizaje, como el clásico Deep Blue que venció Garry Kasparov en 1997 (Russell & Norvig, 2021), con memoria limitada, que sí utilizan datos históricos para mejorar su rendimiento y se usan, por ejemplo, en vehículos autónomos para recopilan información y tomar decisiones en tiempo real, y la teoría de la mente, que serán en teoría capaces de entender emociones, creencias e intenciones humanas y se espera que tengan gran potencial en atención al cliente o la educación (Huang et al. 2022).

Clasificación por tecnología

La IA también se categoriza según la tecnología que utiliza, principalmente:

1. Aprendizaje automático (machine learning), que puede ser supervisado, entrenado con datos previamente etiquetados, no supervisado, para la identificación de patrones en datos sin etiquetas y muy útil en segmentación de mercados e identificación de microtendencias, y por refuerzo, referido a sistemas que aprenden mediante prueba y error, como los algoritmos que juegan videojuegos (Goodfellow et al., 2016).
2. Redes neuronales (deep learning), inspiradas en el cerebro humano para procesar información en capas. Se usan en reconocimiento facial y asistentes virtuales (LeCun et al., 2015).
3. Procesamiento del lenguaje natural (NLP en inglés), para entender y generar lenguaje humano, como los chatbots y traductores automáticos (Zhang et al., 2022).
4. Visión por computadora, que enseña a las máquinas a interpretar imágenes y videos y se usa en diagnósticos médicos y vehículos autónomos (Li et al., 2023).
5. Sistemas expertos, que emulan la toma de decisiones de un experto humano en áreas específicas, como el diagnóstico médico (Russell & Norvig, 2021).
6. Robótica inteligente, la cual combina IA con hardware para realizar tareas físicas, como los robots en almacenes (Huang et al., 2022).

¿Qué tipo de IA elegir?

La mayoría de las inteligencias artificiales modernas combinan varias tecnologías, integrando múltiples enfoques para lograr resultados más robustos y precisos. Esto les permite abordar problemas complejos al aplicar las fortalezas específicas de cada tecnología. Así llegamos a la clasificación según su propósito, cuya aplicación puede ofrecer grandes ventajas en diversas industrias:

1. IA descriptiva: se enfoca en analizar datos históricos para entender qué ha sucedido. Es ideal para generar informes y visualizaciones que resuman el rendimiento pasado. Se utiliza para analizar ventas mensuales e identificar tendencias estacionales, así como para mostrar métricas clave, como el tráfico web o la eficiencia operativa. También es útil en logística, para analizar rutas de entrega e identificar cuellos de botella (Russell & Norvig, 2021).
2. IA diagnóstica: identifica las causas detrás de un evento o problema. En el sector salud, por ejemplo, se utiliza para analizar síntomas y datos clínicos a fin de diagnosticar enfermedades (Topol, 2019). En el ámbito empresarial, se usa también en análisis de campañas y resultados de ventas, y en la industria manufacturera se emplea para detectar las causas de fallos en equipos y mejorar la eficiencia de producción (Li et al., 2023).
3. IA predictiva: utiliza datos históricos para predecir resultados futuros. Se emplea en el pronóstico de fluctuaciones de mercado o identificación de riesgos crediticios, para predecir la demanda de productos y ajustar inventarios o anticipar picos de consumo y optimizar la distribución de recursos (Huang et al., 2022).
4. IA prescriptiva: no solo predice resultados, sino que también recomienda acciones para optimizarlos. En la cadena de suministro, puede sugerir rutas de entrega más eficientes o ajustes en los niveles de inventario. En el ámbito de los negocios, ayuda a tomar decisiones estratégicas o a asignar presupuestos entre diferentes canales para maximizar el retorno de inversión; y en salud, puede recomendar tratamientos personalizados según el historial médico (Wang et al., 2023).
5. IA cognitiva: combina análisis de datos con capacidades avanzadas de comprensión contextual. En el sector educativo, se utiliza para crear sistemas de tutoría inteligente que se adapten a las necesidades del estudiante, y en los negocios, los asistentes virtuales mejoran la atención y satisfacción del cliente. También es clave en la industria del entretenimiento, donde los sistemas de recomendación personalizan la experiencia del usuario en función de sus preferencias (LeCun et al., 2015).

Conclusión

Comprender las diferencias entre distintos tipos de IA es clave para aprovechar al máximo esta tecnología y mantenerse competitivo en un mercado cada vez más digitalizado. Elegir el tipo de IA adecuado depende de los objetivos. Para entender el pasado, la IA descriptiva es la mejor aliada, y la predictiva para anticipar el futuro. Para optimizar decisiones en tiempo real, la prescriptiva es la mejor opción. En cualquier caso, combinar estas herramientas puede transformar la forma de analizar datos, interactuar con clientes y tomar decisiones. La clave está en alinear la tecnología con las necesidades específicas de cada uno. 

Referencias

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

Huang, M. H., Rust, R. T., & Maksimovic, V. (2022). The feeling economy: How artificial intelligence is creating the era of empathy. Journal of Business Research, 139, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.09.045

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539

Li, J., Zhang, Y., & Chen, X. (2023). Artificial intelligence in supply chain management: A review and future directions. International Journal of Production Economics, 245, 108405. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108405

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

Topol, E. J. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Basic Books.

Wang, Y., Zhang, W., & Liu, H. (2023). Towards artificial general intelligence: Challenges and opportunities. Nature Machine Intelligence, 5(3), 123-135. https://doi.org/10.1038/s42256-023-00612-8Zhang, X., Li, Y., & Wang, Z. (2022). Machine learning in e-commerce: A comprehensive review. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102742. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102742