Cuando Spotify te “recomienda” canciones, cuando Google Maps recalcula la ruta para evitar atascos o cuando abres Instagram y lo que ves en tu feed son los temas de actualidad. Casi parece que las aplicaciones están leyendo nuestra mente en tiempo real para saber lo que necesitamos o queremos. Pero aunque parece magia, detrás de todo esto hay algoritmos de inteligencia artificial trabajando a toda velocidad para analizar tus hábitos y crear predicciones en milésimas de segundo.
Todo esto parece muy técnico, pero entender cómo funcionan los algoritmos de IA, qué datos usan y cómo los procesan, es necesario para poder sacarles partido a estas herramientas, y, de paso, abrir la puerta a oportunidades profesionales en un mercado donde la IA es actualmente la reina.
¿Qué es un algoritmo en inteligencia artificial?
Un algoritmo se puede definir como un conjunto ordenado y definido de operaciones que transforman unos datos iniciales en un resultado concreto. Pero cuando hablamos de algoritmos de inteligencia artificial, este proceso incluye un componente de aprendizaje: el propio sistema evalúa su desempeño, detecta dónde falla y reajusta internamente los cálculos para mejorar con cada nueva tanda de información, tal como explican desde Microsoft.
Es decir, un algoritmo de IA no necesita que un programador vuelva a tocar código cada vez que cambian los datos, porque se vuelve a optimizar de forma casi automática.
Cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial
Los algoritmos de IA funcionan procesando grandes cantidades de datos para encontrar combinaciones, patrones y relaciones entre sí, aprendiendo constantemente de sí mismos. En general, funcionan siguiendo estos pasos:
- Recogida de datos. El sistema recopila toda la información relevante para la tarea: textos, números o imágenes, según el caso. Cuanto más variados y recientes sean los datos, mejor aprenderá el modelo, porque tendrá ejemplos suficientes para cubrir situaciones distintas.
- Preparación y limpieza. Los datos suelen llegar con errores, valores que faltan o formatos mezclados. El equipo de datos depura registros duplicados, corrige valores erróneos y convierte todos los campos al mismo formato. Esto evita que el entrenamiento se base en información confusa o mal clasificada.
- Entrenamiento. El algoritmo analiza los datos, compara sus predicciones con los resultados reales y ajusta sus parámetros para reducir el error. El ajuste se repite miles de veces hasta alcanzar una precisión aceptable.
- Validación. El modelo procesa un conjunto nuevo de datos —no utilizado en la fase anterior— para demostrar que generaliza bien (es decir, no se limita a memorizar sino que aprende). Métricas como precisión o recall indican si el rendimiento cumple los requisitos.
- Aprendizaje continuo. El modelo se integra en la aplicación final y empieza a generar respuestas en tiempo real. Cuando aparecen datos recientes o cambian las condiciones, el sistema vuelve a entrenar el algoritmo y mantiene su nivel de acierto.
Tipos de algoritmos de inteligencia artificial
Los algoritmos de inteligencia artificial se dividen en varias “familias”. Cada grupo procesa datos de forma distinta, aprende a su ritmo y funciona mejor en unos problemas que en otros. Como explican desde Iberdrola, estos son los tipos de algoritmos de IA más utilizados en la actualidad:
Aprendizaje automático (machine learning)
El aprendizaje automático reúne modelos de inteligencia artificial que se entrenan con datos y afinan sus predicciones con la práctica. Dentro de esta familia hay cuatro enfoques principales:
- Supervisado. Trabaja con datos ya etiquetados. El modelo procesa las entradas, compara su respuesta con la etiqueta correcta y ajusta sus números para clavar la siguiente predicción. Por ejemplo, e-mails “spam” o “no spam”.
- No supervisado. Funciona sin etiquetas. El sistema examina las características de cada dato y agrupa los que comparten rasgos. Cuando una tienda online puede segmentar clientes en “compras mensuales” o “compras por rebajas”.
- Aprendizaje por refuerzo. Un programa (llamado agente) toma una acción en un entorno, recibe una señal de recompensa si lo hace bien o una penalización si se equivoca, y ajusta sus decisiones para obtener cada vez más recompensa. Por ejemplo, el piloto automático de un coche que quiere aparcar de forma segura.
- Deep Learning. Usa redes neuronales con muchas capas que procesan la información paso a paso, cada capa aprende rasgos más complejos que la anterior. Al pasar miles de ejemplos (fotos, audio, texto), el modelo ajusta millones de parámetros hasta reconocer patrones muy sutiles. Por ejemplo, cuando en Netflix aparece “Porque has visto…” y te recomienda una serie, intentando predecir los títulos que más posibilidades tienen de engancharte.
Redes neuronales artificiales
Estas redes imitan de manera muy simplificada la estructura del cerebro humano y la comunicación entre neuronas. Procesan datos paso a paso y afinan millones de parámetros hasta reducir el error. Se dividen en dos tipos principales:
- Feed-forward. La información entra por la capa de entrada, pasa en línea recta por una o varias capas ocultas y sale como predicción final, no hay retroceso de datos. Suele usarse para tareas claras de clasificación o estimación.
- Retropropagación. Tras obtener la predicción, el sistema compara el resultado con la respuesta correcta, calcula el error y lo envía hacia atrás capa por capa para ajustar los pesos. Al repetir este proceso con miles de ejemplos, la red baja el error y mejora el acierto.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
El NLP enseña a los ordenadores a leer, escribir y entender el idioma. Gracias a millones de frases de entrenamiento, detecta patrones gramaticales, entiende el significado según el contexto y convierte texto o voz en datos. Por ejemplo, cuando estás escribiendo y te sugiere la siguiente palabra o cuando YouTube genera subtítulos de vídeos al instante.
Modelos de inteligencia artificial en la vida real
Ya hemos mencionado algunos ejemplos donde los algoritmos de IA están en acciones tan cotidianas como ver series o hacer scroll en cualquier red social. Hoy en día es difícil entender el mundo sin todo lo que aporta la inteligencia artificial, y cada vez llega más lejos y a más ámbitos. Estos son algunos modelos de IA en la vida real que ya están cambiando el mundo:
- Enfermedades autoinmunes. La Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) participó en la creación del software médico Capillary.io, que facilita el diagnóstico de enfermedades autoinmunes como la esclerodermia.
- Fármacos. El modelo de Google DeepMind, AlphaFold 3, puede predecir cómo encajan entre sí proteínas, ADN y compuestos químicos, con el doble de precisión que los métodos tradicionales. Especialmente utilizado por los equipos de biotecnología para el proceso de crear nuevos fármacos.
- Detección de incendios. Como explican desde el Foro Económico Mundial, el sistema Pano AI puede vigilar los bosques y montes en busca de columnas de humo para detectar incendios antes de que se propaguen.
- Agricultura. El sistema See & Spray de Blue River es capaz de detectar las malas hierbas de los cultivos y activar rociadores solo donde hacen falta. Además, permite reducir entre un 90-95% la cantidad de herbicidas o pesticidas que se pulverizan sobre el cultivo, como explican desde La Asociación de Fabricantes y Distribuidores.
Usamos la IA constantemente (aún sin darnos cuenta), por eso es importante entender cómo funcionan estos algoritmos que básicamente tienen la capacidad de influir en qué invertiremos las próximas horas de nuestras vidas (si al final aceptamos esa recomendación de serie o película).
Y este mismo poder es el por qué cada vez más las empresas valoran conocimientos de inteligencia artificial y cómo está cambiando el paradigma profesional. Porque si sabes cómo funcionan los algoritmos, cómo se entrenan y se miden, puedes optimizar campañas, mejorar la gestión, anticipar la demanda y estar al día con lo que los clientes buscan cada vez más. Para desarrollar este tipo de habilidades altamente demandadas, un Máster de Inteligencia Artificial que tenga analítica avanzada aplicada, como el de IFFE, puede ser el camino más directo para dar el salto profesional.
