Inteligencia artificial: ¿Qué es? ¿Para qué sirve?

Inteligencia Artificial. Ya está entre nosotros, ¿no? Dejó de ser esa cosa de las películas o de un futuro lejano. Lo que arrancó como una idea allá por el siglo XX, hoy, es una tecnología que está cambiando las reglas de juego. Si nos ponemos a pensar en ello, básicamente es lograr que las máquinas hagan cosas que antes solo podíamos hacer los humanos. Que aprendan solas, que entiendan lo que decimos, que manejen robots… La realidad es que se metió de lleno en cómo funcionan las empresas, la economía y hasta nuestra vida de todos los días.

Así que no queda otra que arremangarse y entender bien de qué va esto. Ver cómo le podemos sacar el jugo en las empresas argentinas, y también tener claros los pros y contras que trae.

Entendiendo el ABC: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Para ponerlo simple: la IA es darle “cabeza” a una máquina. Que pueda hacer tareas que normalmente necesitan nuestra inteligencia. Hablamos de aprender con la experiencia, de razonar para resolver un problema complejo, de darse cuenta de lo que pasa alrededor, de entender una charla normal. ¿Magia? No, para nada. Detrás hay algoritmos, modelos matemáticos bastante complejos, que les permiten procesar una cantidad enorme de datos. Con eso, encuentran patrones –a veces cosas que ni nosotros vemos–, toman decisiones y, lo más interesante, van mejorando solas, se van puliendo con el tiempo.

Ahora, ojo, no toda la IA es la misma. Hay distintos tipos de inteligencia artificial, según qué tan avanzadas estén. 

• Por un lado, está la IA “estrecha” o “débil”. Es la que usamos todos los días casi sin pensar: la que responde en Siri o Alexa, la que clava la recomendación justa en Netflix, los chatbots que salvan las papas con consultas básicas. Son buenos para lo suyo, una tarea específica, y listo. No tienen conciencia ni nada parecido. 
• Después, está el sueño, la meta… la IA “general” o “fuerte”. Esa sería una IA como nosotros, digamos, capaz de entender, aprender y usar su “bocho” para cualquier cosa que se le cruce. Que razone, resuelva problemas nuevos, decida, se adapte… Esa todavía está en el horno, falta bastante para verla.

Los subtipos de inteligencia artificial

Detrás del término “inteligencia artificial” hay toda una familia de tecnologías que la hacen posible. Estos son algunos de sus subtipos más importantes, ya presentes en el día a día y resolviendo problemas concretos en tiempo real.

• El aprendizaje automático (machine learning, que le dicen) es el corazón de mucho de esto. Son los algoritmos que dejan que las máquinas aprendan de los datos sin tener que programarles cada paso. Lo vemos en el reconocimiento de voz, cuando el banco detecta un fraude, en las recomendaciones personalizadas. 
• Otro sector importante es el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Es cómo logramos que las máquinas entiendan y usen nuestro idioma. Gracias a eso funcionan los traductores automáticos, el análisis de qué opina la gente en redes, o los chatbots que ya pueden mantener una conversación bastante decente. 
• La visión por computadora les da “ojos” a las máquinas para que interpreten imágenes, videos. Fundamental para el reconocimiento facial, los autos que (algún día) se manejarán solos por acá, o para controlar la calidad en una fábrica. 
• Y por supuesto, la robótica, que junta todo esto con hardware y electrónica para crear máquinas que no solo piensan, sino que actúan en el mundo real, se adaptan a lo que pasa y aprenden haciendo.

La pregunta del millón: ¿Para qué sirve la IA en la práctica?

Al final del día, la pregunta es para qué sirve la inteligencia artificial en nuestro trabajo, en la empresa. Y la verdad, las aplicaciones de la inteligencia artificial son un montón y siguen apareciendo más. 

• En la industria, se usa para ajustar la producción, hacerla más eficiente. 
• En salud, es una ayuda gigante para detectar enfermedades antes de tiempo analizando estudios. 
• En el mundo de las finanzas, es clave para detectar fraudes o analizar riesgos mucho mejor. 
• En educación, se empiezan a ver programas que se adaptan a cada chico. 
• Y en transporte, bueno, desde los vehículos autónomos hasta sistemas que optimizan las rutas de reparto para no perder tiempo ni plata.

Los ejemplos concretos están por todos lados. Los chatbots en las webs o WhatsApp. Esos sistemas de recomendación de Mercado Libre o Spotify que parecen adivinar qué queremos. Los autos autónomos de afuera (Waymo, Tesla…), que aunque acá todavía falta, marcan las posibilidades. O en diagnóstico médico, sistemas que ayudan a los médicos a encontrar datos en radiografías o análisis de piel con una precisión que impresiona.

Los distintos “sabores”: Tipos de IA que hay que conocer

Si nos metemos un poquito en la cocina, ¿cómo hacen esto? Hay distintos enfoques, distintas formas en que estos tipos de inteligencia artificial aprenden y toman decisiones. Algunos sistemas, los más viejos quizás, se basan en reglas fijas que les ponemos nosotros. Siguen instrucciones: “si pasa A, hacé B”. Son predecibles. Ahí están los “sistemas expertos” (que imitan a un especialista en algo puntual) o los “árboles de decisión” (para clasificar o decidir siguiendo pasos lógicos).

Pero hoy, casi todo pasa por el aprendizaje automático. Que la máquina aprenda sola de los datos. Y acá hay sabores: 

• El supervisado (se le dan ejemplos con la respuesta correcta, como mails marcados como spam, para que aprenda a clasificar, o datos de casas con precios para que aprenda a predecir valores -eso es regresión). 
• El no supervisado (se le dan datos crudos y tiene que encontrar patrones sola, como agrupar clientes por cómo compran -clustering- o simplificar datos muy complejos). 
• El aprendizaje por refuerzo, donde la IA aprende a prueba y error, buscando una recompensa (como un robot aprendiendo a caminar).
• Y claro, están las redes neuronales artificiales. Intentan copiar un poco cómo funciona nuestro cerebro, con nodos conectados. Hay simples como los “perceptrones”, y más complejas como las CNN (buenísimas para imágenes, para reconocer objetos) y las RNN (para secuencias, como texto o predicciones, porque tienen memoria y recuerdan lo anterior; se usan para traducir o generar texto).

La cocina interna: ¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Entonces, resumiendo, ¿cómo funciona la inteligencia artificial puertas adentro? No hay magia. Todo empieza con datos. Montañas de datos. Con eso se entrenan modelos usando algoritmos que buscan patrones. Una vez entrenada, la IA puede hacer predicciones o tomar decisiones con datos nuevos. Y lo bueno es que puede seguir adaptándose y mejorando con más experiencia. El aprendizaje automático es el ejemplo perfecto: mejora sola, sin que nadie la toque.

El balance: Pros y Contras de la Inteligencia artificial

Como todo lo potente, esto tiene su lado A y su lado B. Analizar las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial es algo que tenemos que hacer sí o sí como gestores. Lo bueno es bastante obvio: automatiza tareas pesadas, libera gente, puede bajar costos. Mejora la eficiencia una barbaridad, procesando datos a una velocidad impensable. Permite tomar decisiones con más fundamento, basadas en análisis profundos. Y es un motor de innovación. Abre puertas a cosas nuevas.

Pero… y acá vienen las desventajas de la inteligencia artificial, que no son para tomar a la ligera. El tema del desempleo por la automatización es real, nos guste o no, y nos obliga a pensar en reconvertir gente. Los sesgos son otro problema: si la IA aprende de datos que ya están torcidos por prejuicios, los va a repetir y amplificar. Peligroso. La privacidad de los datos que manejan estos sistemas es todo un tema. Y ni hablar de las cuestiones éticas: para qué usamos esto, quién es responsable, qué límites ponemos… Discusiones que recién empiezan.

Un ejemplo práctico: La inteligencia articifial de Google

Si buscamos herramientas para empezar, Google tiene varias cosas. Gemini (antes Bard) para charlar, pedirle textos, respuestas. En Workspace (Docs, Gmail) hay funciones que ayudan a escribir. Y para los que programan, Google Cloud tiene APIs para todo: lenguaje, visión, aprendizaje automático. Muchas se pueden probar gratis.

Para probar sin gastar: Opciones de IA gratuitas

Y hablando de gratis, hay varias IA interesantes para curiosear sin poner un peso. ChatGPT gratis, un clásico para escribir o investigar. Gemini de Google también. DALL·E para jugar a crear imágenes a partir de texto. DeepL, que traduce muy bien. DeepSeek, que ayuda con documentos o código… Sirven para empezar a entender de qué va la cosa.

La IA en el día a día laboral: Sus aplicaciones

Ahora, volviendo al mundo del trabajo. ¿Qué aplicaciones de la inteligencia artificial vemos ahí? Claramente, en automatizar procesos. Sacar de encima tareas repetitivas, analizar datos a lo bestia para sacar conclusiones útiles. También para mejorar la toma de decisiones, anticipando tendencias o asignando recursos de forma más inteligente. Y se empieza a ver en personalizar la experiencia del empleado, con capacitaciones a medida o chatbots internos para dudas rápidas.

La IA y Nosotros: Impacto en el trabajo, el desempeño y RRHH

La IA, sin dudas, se está volviendo un soporte clave en el trabajo. ¿Cómo ayuda concretamente? Primero, aumenta la productividad. Libera a la gente de lo monótono para que piense, cree, haga cosas de más valor. Segundo, puede mejorar la calidad del laburo, encontrando errores o patrones que a ojo se escapan. Tercero, aunque asuste, también crea nuevos trabajos ligados a ella misma: desarrolladores, analistas de datos, gente que la entrene, que la controle.

¿Y cambia cómo trabajamos? Totalmente. Impacta en las habilidades que necesitamos: pensar críticamente, resolver problemas complejos, ser creativos, saber moverse con la tecnología… es por ahí. Modifica la organización, porque cada vez más laburamos codo a codo con sistemas inteligentes. Y esto grita: capacitación, recapacitación, aprendizaje continuo. No queda otra que adaptarse.

Y para nosotros, en Recursos Humanos, ¿qué significa? También nos cambia el panorama. En reclutamiento, ayuda a filtrar pilas de CVs, a encontrar candidatos más rápido. En selección, permite usar pruebas online más objetivas, o chatbots para el primer contacto. Para desarrollar talento, puede identificar qué necesita aprender cada uno y sugerirle cursos. Y en gestión del desempeño, facilita tener data más objetiva y dar feedback más seguido y útil.

Para cerrar:

La inteligencia artificial ya se instaló. Es una herramienta con un potencial tremendo para cambiar cómo trabajamos, para mejor. Claro que trae desafíos grandes: el trabajo, los sesgos, la ética… tenemos que estar atentos y manejarlo bien. Pero si la entendemos y la usamos con cabeza, las oportunidades para ser más eficientes, más innovadores y para crear un futuro laboral mejor, son enormes. Nos toca a nosotros, desde la gestión, pilotear esta transformación.