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La inteligencia artificial, o IA, es una tecnología que permite a las máquinas aprender, analizar datos y resolver problemas de forma similar a una persona. A medida que la IA se vuelve cada vez más accesible, los ciberdelincuentes emplean formas más sofisticadas para engañar a sus víctimas. Apréndelo todo sobre la IA y fu funcionamiento. Después, utiliza una app de detección de amenazas con IA para mejorar tu seguridad digital en este nuevo y desafiante mundo.
La inteligencia artificial es un programa informático que simula la inteligencia humana para encontrar conexiones, completar tareas, resolver problemas, analizar resultados y crear contenido. La IA comprende todas las tecnologías que permiten a los equipos informáticos ejecutar una amplia variedad de tareas sofisticadas, como la percepción visual, la comprensión y traducción del lenguaje, el análisis de datos, la generación de recomendaciones, la planificación y mucho más.
«La IA no es solo una potente herramienta, sino que se está convirtiendo en una fuerza que cambia la forma en la que vemos el mundo. Sin embargo, a medida que se vuelva mejor, más inteligente, más realista y más accesible, la IA difuminará cada vez más la diferencia entre la verdad y el engaño, lo que provocará que sea más difícil saber lo que es real».
Antes de la IA, los ordenadores seguían unas instrucciones exactas que escribían los programadores y no eran capaces de gestionar excepciones ni situaciones nuevas. Sin embargo, la IA aprende de los datos y mejora su rendimiento en función de patrones y correcciones. Este proceso se conoce como aprendizaje automático.
La tecnología en la que se basa la IA es compleja, pero sus usos son más fáciles de comprender. Por ejemplo, en la navegación GPS, la IA puede encontrar la mejor ruta en tiempo real al tener en cuenta el tráfico y la disposición de las carreteras. De forma similar, los asistentes con IA como Siri pueden analizar los patrones del habla y reconocer tu forma única de expresarte.
La IA puede realizar tareas de forma similar a una persona con eficiencia, precisión y exhaustividad. Por este motivo, es una herramienta de un valor incalculable para los trabajadores que tienen que desempeñar tareas monótonas o con muchos datos.
La IA permite que las máquinas aprendan y mejoren. Su funcionamiento se basa en el aprendizaje de datos, la búsqueda de patrones y la adaptación gradual. En teoría, esto debería liberar a los trabajadores para que puedan realizar tareas que requieren mayor creatividad o están llenas de matices.
El objetivo de la IA es ayudar a las personas a tomar mejores decisiones con más rapidez. Se trata de aumentar la inteligencia y encontrar nuevas soluciones que puedan incluso salvar vidas, igual que cuando la IA detecta patrones en el historial de un paciente que puede que haya pasado por alto el médico.
Es posible que también hayas oído hablar de un concepto relacionado: el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es la capacidad de la IA de detectar patrones y cambiar sus parámetros internos en función de los datos nuevos que recibe. Es un subconjunto dentro de la IA, por lo que todo aprendizaje automático es IA. Sin embargo, no toda inteligencia artificial es aprendizaje automático.
La IA que completa tareas de forma similar a una persona (inteligencia artificial débil o IAD) ya existe. La IA que, en teoría, alcanza la comprensión del ser humano (inteligencia artificial general o IAG) todavía no está disponible.
La IA utiliza algoritmos para analizar conjuntos de datos grandes y complejos, y detectar patrones. En lugar de seguir instrucciones estrictas, los modelos de IA aprenden de los datos para realizar predicciones, sacar conclusiones, realizar tareas y mejorar con el tiempo. A pesar de que la IA puede reconocer conexiones y generar información, no «piensa» como un ser humano, simplemente identifica patrones estadísticos para generar resultados.
Además, para que una IA realice las mejores predicciones y tome las mejores decisiones es necesario entrenarla y proporcionarle conjuntos de datos relevantes.
Te dejamos algunos conceptos clave que nos ayudan a explicar el funcionamiento de la IA:
El aprendizaje automático imita el proceso de reconocimiento de patrones de una persona, pero va un paso más allá, porque mejora tareas como la detección del fraude. Permite analizar el comportamiento de las personas con mucho detalle, por lo que detecta anomalías al instante teniendo en cuenta diversos factores, incluidos detalles imprevistos, como el tiempo que hacía durante un pico de ventas. El aprendizaje profundo, un subconjunto aún más avanzado del aprendizaje automático, mejora este proceso mediante el uso de redes neuronales que detectan patrones complejos.
Los sistemas expertos son programas de IA diseñados para imitar la toma de decisiones de una persona en campos especializados. Mediante el uso de reglas predefinidas y bases de conocimientos, facilitan soluciones en ámbitos como el diagnóstico médico, el análisis financiero y la ciberseguridad. A diferencia del aprendizaje automático, los sistemas expertos se basan en una lógica estructurada, y no en el autoaprendizaje.
El procesamiento del lenguaje natural permite que la IA comprenda textos y cómo hablan las personas. El habla es especialmente difícil para las máquinas porque la misma palabra puede significar algo completamente distinto en función de la entonación, la parte del discurso, el énfasis, el acento, la situación, el estado de ánimo del hablante o la relación que tiene con la persona que le está escuchando. Después de escuchar a alguien o recibir entrenamiento durante el tiempo suficiente, una IA puede gestionar todos estos matices.
La visión artificial permite que la IA reconozca objetos e interprete información visual a partir de imágenes o vídeo. Mediante el análisis de fotografías o un metraje transmitido en directo, la IA es capaz de «ver» lo que está ocurriendo y reaccionar ante ello. Puede incluso detectar expresiones faciales e interpretar emociones, algo que tiene profundas repercusiones en los ámbitos de la seguridad, la sanidad y la tecnología de conducción autónoma.
La robótica con inteligencia artificial permite mejorar la precisión y la eficiencia en ámbitos como la cirugía, la fabricación, la agricultura e incluso la limpieza del hogar. Los robots con IA son capaces de adaptarse a obstáculos mediante algoritmos avanzados y optimizar su rendimiento en tiempo real.
La IA generativa permite a las máquinas crear contenido, como texto, imágenes, música o código. Los modelos de IA pueden generar resultados muy realistas y de gran creatividad mediante el aprendizaje de patrones de enormes conjuntos de datos. Estos sistemas se utilizan mucho en asistentes de escritura, herramientas de diseño e incluso tecnología deepfake.
Un ejemplo de lo que puede crear el generador de imágenes con inteligencia artificial Leonardo cuando se le pregunta qué es la inteligencia artificial
La IA obtiene información de los datos que recibe, que son de distintos tipos en función del modelo de aprendizaje empleado. Por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje (LLM) utilizan un gran almacén de libros, sitios web, publicaciones en redes sociales, foros y documentos técnicos. Los modelos de visión artificial utilizan imágenes y vídeos, que a veces incluyen etiquetas para que sea más fácil reconocer el movimiento y la distancia. Los modelos de aprendizaje por refuerzo aprenden mediante un proceso de ensayo y error, durante el cual interactúan con entornos y reciben correcciones en forma de sanciones o recompensas.
La IA aprende gracias a una amplia variedad de técnicas, cada una de ellas con un propósito específico. Se puede entrenar para reconocer patrones concretos, para analizar datos con el fin de encontrar conexiones y para aprender de sus propios errores.
Estos son algunos métodos que se usan para entrenar los distintos modelos de IA:
El aprendizaje supervisado permite entrenar la IA con ejemplos etiquetados. Por ejemplo, si le enseñas a una IA muchas imágenes y especificas cuál de ellas contiene tumores, la IA puede aprender a reconocerlos en otras imágenes.
Con el aprendizaje no supervisado, la IA busca patrones por su cuenta. Por ejemplo, en el caso de la detección del fraude, la IA analiza tus hábitos de gasto, es decir, lo que compras y cuándo lo compras, y te envía una alerta si hay algún movimiento inusual.
El aprendizaje semisupervisado combina ambos enfoques. La IA comienza con una pequeña cantidad de datos etiquetados como guía y luego clasifica un conjunto mucho mayor de datos sin etiquetar en función de lo que ha aprendido.
Con el aprendizaje por refuerzo la IA aprende mediante un proceso de ensayo y error. El aprendizaje se realiza mediante la predicción de resultados, la toma de decisiones y el ajuste cuando se producen errores, un proceso similar al de una persona que aprende de la experiencia.
El aprendizaje profundo imita la forma en que el cerebro humano procesa la información con redes neuronales artificiales. Mediante el análisis de amplios conjuntos de datos, el aprendizaje profundo permite que la IA complete tareas complejas como el reconocimiento facial, la comprensión del habla y la conducción de vehículos.
Existen muchos tipos de IA y muchas maneras de clasificarlos, pero algunos de los tipos de tecnología de inteligencia artificial más conocidos son la IA generativa (como Dall-E y ChatGPT), la IA de procesamiento del lenguaje natural, la IA de robótica y la IA de visión artificial.
A continuación, te mostramos algunos ejemplos de tipo de inteligencia artificial:
La IA generativa genera contenido escrito, de vídeo o de audio en función del contenido que se le ha mostrado previamente. Algunos ejemplos populares son ChatGPT y Dall-E.
La IA de memoria limitada almacena un pequeño conjunto de datos relacionados con la tarea que intenta completar, que puede ser hablar con el usuario o mantener una distancia segura con el resto de vehículos de la carretera.
El procesamiento del lenguaje natural tiene como objetivo entender el lenguaje humano, tanto escrito como hablado. Permite que una IA reconozca la intención del hablante y mantenga conversaciones fluidas.
La visión artificial no solo se usa para el reconocimiento facial. Las apps de ejercicio pueden usarla para analizar el ejercicio y corregirlo si no se hace bien.
La IA de robótica se usa en diversos ámbitos, como el transporte, la fabricación y la cirugía.
Los chatbots como Google Gemini, Character AI, Snapchat AI y ChatGPT son ejemplos de IA de memoria limitada. Además, son ejemplos de IA generativa y utilizan procesamiento del lenguaje natural. Dall-E es una IA generativa que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para interpretar las descripciones escritas de los usuarios y convertirlas en imágenes. Los vehículos autónomos son un tipo de IA de robótica que emplea visión artificial, memoria limitada y aprendizaje por refuerzo.
Las nuevas tecnologías y aplicaciones con IA suelen emplear varios tipos de inteligencia artificial a la vez para distintos fines.
Un ejemplo de cómo una IA de memoria limitada como ChatGPT puede generar una imagen con la pregunta de qué es la inteligencia artificial
Principalmente, la IA se utiliza para mejorar la productividad y las capacidades de resolución de problemas de los trabajadores. Sirve de asistente durante tareas monótonas, complejas y difíciles que para las personas pueden resultar pesadas. Puede servir incluso para encontrar soluciones innovadoras que supongan un avance positivo e importante en muchas profesiones.
Aunque a la IA le queda mucho para tener criterio propio, sí que puede completar algunas tareas mejor que una persona. Sus propuestas creativas pueden dar una nueva perspectiva e inspirar a los trabajadores a abordar sus obligaciones de una forma nueva y explorar otras opciones.
Algunos usos de la inteligencia artificial son extravagantes e incluso por puro entretenimiento. Voice.ai, por ejemplo, te permite hablar con la voz de algunos famosos. En general, Voice.ai es seguro, aunque haya cierta preocupación por el uso de la tecnología para crear «deepfakes».
A continuación, te presentamos algunos usos comunes de la inteligencia artificial:
Con automatización nos referimos a cuando una máquina puede realizar una tarea compleja y repetitiva de forma autónoma. La IA puede incluso adaptarse cuando se encuentra con un obstáculo o una excepción, de forma que no tenga que intervenir una persona.
En el ámbito de la fabricación, pueden salir mal muchas cosas. Por ejemplo, un panel de metal podría no colocarse centrado en un espacio de trabajo y eso desencadenara una sucesión de acontecimientos que podrían ser peligrosos. Un robot con IA puede gestionar este tipo de situaciones sin problemas, volver a centrar el panel de metal y seguir como si no hubiera pasado nada.
Las personas pueden cansarse o encontrarse mal, y eso puede provocar errores de cálculo, errores ortográficos, datos incorrectos y otro tipo de errores. Incluso bien descansada y concentrada, una persona puede distraerse fácilmente y cometer un error.
Pero la IA nunca se cansa ni se distrae. Por ejemplo, en el caso de las cirugías, un robot con IA puede ejecutar movimientos superprecisos durante mucho tiempo.
La IA puede mejorar la experiencia de los clientes al poder personalizar automáticamente el contenido que estos ven. Por ejemplo, puede predecir los programas que te gustan en función de diversas características, descubrir conexiones e incluso, en ocasiones, observar similitudes que tú nunca detectarías. Estas recomendaciones personalizadas te permiten dar con tu próximo programa favorito de una forma más rápida. Netflix y YouTube ya emplean este tipo de inteligencia artificial.
La IA mejora la seguridad gracias a la supervisión en tiempo real, la detección de amenazas de malware y la prevención frente al fraude. Gracias al aprendizaje profundo, la IA es capaz de reconocer inmediatamente anomalías en un sistema, en el contenido de una cámara de seguridad o en una cuenta bancaria, y enviar una alerta. A partir de ahí, una persona puede investigar el caso y detectar infracciones de seguridad y transacciones fraudulentas de una forma mucho más rápida. Los dispositivos de IoT son cada vez más populares, y esto hace que los dispositivos de seguridad con IA sean cada vez más necesarios.
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La inteligencia artificial no necesita dormir ni tomarse descansos. Esto permite ofrecer servicios de forma ininterrumpida, lo que mejora el servicio de atención al cliente y permite a las empresas entregar productos o prestar servicios de forma continuada. Los chatbots con inteligencia artificial que aplican el procesamiento del lenguaje natural ya son una herramienta bastante común en todo tipo de organizaciones, desde aerolíneas hasta hospitales.
El análisis de datos acelerado aprovecha la potencia de las GPU con IA para ejecutar análisis muy complejos de conjuntos de datos enormes. Esto permite ejecutar numerosos procesos a la vez, lo que transforma completamente la forma en que se desempeñan determinadas tareas, como el análisis de mercados de valores (en el ámbito de las finanzas), la secuenciación de genomas (en la sanidad) y la supervisión del estado de los equipos (en el caso de la fabricación).
La IA tiene a su espalda una larga historia. Hace menos de un siglo, algunos escritores de ciencia ficción, periodistas especuladores y otros expertos ya imaginaban lo que sería hablar con los ordenadores. Ahora, es una realidad. Conozcamos la trayectoria de la inteligencia artificial y cómo hemos llegado hasta aquí:
Algunas cosas que una vez nos parecieron una fantasía, como que las máquinas conversaran con las personas, ahora son algo bastante común en nuestro día a día. ¿Cuál de tus sueños será el próximo que se haga realidad?
Todos los tipos de IA que se mencionan en este artículo pueden realizar tareas como una persona, por lo que representan un ejemplo de inteligencia artificial débil (IAD). Todavía no hemos llegado a la etapa de inteligencia artificial general (IAG), en la que las máquinas podrían tener el entendimiento del ser humano o trasladar sus conocimientos de una situación a otra.
Algunos científicos de datos como Ray Kurzweil creen que llegaremos a esa fase en las próximas décadas. Geoffrey Hinton, otro intelectual líder en el ámbito de la inteligencia artificial, especula con que la IA se parecerá todavía más a las personas en su forma de comunicarse, algo que transformará de forma positiva el mundo. Los más optimistas creen que el objetivo de la IA es ayudar, sin importar quién la use, y que la humanidad podrá disfrutar de un agradable asistente supereficiente con inteligencia artificial en la era de la Web 3.0.
No obstante, no todo el mundo es tan optimista con el futuro de la inteligencia artificial. Al igual que cualquier otra tecnología, se puede utilizar de forma malintencionada. Por ejemplo, la IA ya está introduciendo sesgos humanos en los algoritmos de empleo y el reconocimiento facial. De forma similar, la IA ha comenzado a sustituir algunos trabajos creativos, robando así oportunidades a diseñadores, escritores y otro tipo de profesionales que trabajan con el conocimiento. Algunas personas temen que la llegada de la IA pueda generar desempleo a gran escala a corto o largo plazo.
Para otras personas, la fantasía de que la IA nos salve de nosotros mismos parece más lejos que nunca.
Pero no todo es negativo. Douglas Eck, de Google, cree que la IA tiene el potencial para convertirse en una herramienta creativa que ofrezca nuevas posibilidades a los artistas en lugar de reemplazarlos. Para bien o para mal, ya estamos aprendiendo a integrar poco a poco la inteligencia artificial en nuestras vidas.
Por ahora, lo más importante es prestar atención a los riesgos de ciberseguridad que presenta la inteligencia artificial. Muchas tecnologías emergentes pueden caer en manos de hackers, y tenemos constancia de que se han usado algunos modelos de IA generativa como ChatGPT para desarrollar amenazas, como troyanos de acceso remoto (RAT).
Lo bueno es que, normalmente, estas amenazas repiten tendencias conocidas: vínculos peligrosos, estafas con anuncios y tecnología deepfake. Sin embargo, aunque los tipos de amenazas pueden no ser totalmente novedosos, la eficiencia con la que se pueden ejecutar ahora estos ataques sí que representa un peligro, algo que podría tener repercusiones catastróficas como robos de identidad, fraudes financieros y estafas de phishing a una escala mayor.
Aunque se puede utilizar IA en ataques de ingeniería social, (todavía) no permite crear malware «a la carta». No obstante, la IA puede ser cada vez más peligrosa, y por motivos que aún no podemos prever. Es fundamental conocer los riesgos de ciberseguridad actuales, como la falsificación, los riesgos de seguridad del Internet de las cosas y el seguimiento web, para poder entender los nuevos desarrollos con la mayor agilidad posible.
Siempre es buena idea refrescar lo que sabes sobre ciberseguridad. Empieza por consultar nuestra guía de comprobación de seguridad en sitios web para mejorar tu capacidad a la hora de detectar sitios web peligrosos. Mantente al día sobre los avances de tus apps y servicios favoritos a la hora de implementar inteligencia artificial y toma medidas para eliminar permisos si el uso que hacen de la IA te preocupa. Por ejemplo, puedes eliminar My AI de Snapchat.
El aumento de la ciberdelincuencia ha hecho que los Gobiernos desplieguen normativas sobre inteligencia artificial. Por ejemplo, los usos de la IA que representan un elevado riesgo en el ámbito médico deben cumplir unas estrictas directrices en la UE.
También se tiene en cuenta la ética de la IA en el lugar de trabajo. Por ejemplo, en algunos casos se ha observado que la IA perpetúa prácticas de contratación discriminatorias, porque los datos que se introdujeron en su momento en el modelo de entrenamiento eran discriminatorios. Además, también está la preocupación de que la IA no pueda explicar debidamente su razonamiento a la hora de tomar algunas decisiones. ¿Qué ocurre si la IA decide favorecer a un empleado en lugar de a otro y no puede explicar por qué lo ha hecho?
Los usuarios de la inteligencia artificial deben estar protegidos. Deben poder confiar en que sus datos personales no se van a recopilar y compartir, y en que la inteligencia artificial no va a repetir lo que contaron en un entorno de confianza. Además, como ya dijimos antes, los usuarios deberían conocer el razonamiento que impulsa a la IA a decir y hacer según qué cosas. Para abordar este tipo de inquietudes, el Gobierno de EE. UU. ha elaborado una Carta de Derechos en relación con la IA.
La IA impulsa los procesos de los que suele encargarse el ser humano y solo estamos empezando a conocer su verdadero potencial. A medida que evoluciona el panorama de la inteligencia artificial, es posible que resulte difícil mantenerse al día con las nuevas amenazas de ciberseguridad.
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