Tu computadora obedece…mientras los nuevos sistemas aprenden

Para poder entender lo que realmente se vive en la actualidad, imagínate esto: entras a tu cocina y ves a dos robots cocinando. Uno sigue al pie de la letra una receta. No se enfoca en cuestionarla. Cada paso está programado. Cocina “by the book”.

El otro, prueba los ingredientes, ajusta las cantidades, cambia el sabor si no se convence, busca darle sazón al guiso…y hasta improvisa cuando encuentra en los gabinetes algo que puede darle un toquecito a la salsa.

Los dos están cocinando.

Pero solo uno entiende lo que está haciendo.

Ahora, cambia la palabra cocinar por desarrollar…

Acabas de entender la diferencia entre las aplicaciones de computación tradicional y la inteligencia artificial (hoy en día, Machine Learning). Esto es importante porque estás entrando en una nueva era industrial, una que transforma y redefine nuestra forma de vivir en sociedad; puede que no te hayas enterado, pero ya el chef es un algoritmo capaz de crear lo que sea a medida con números (matemáticas), reglas estructuradas (algoritmos), conocimiento (datos) y precisión (sensores).

No todo el código es igual. Mucha gente escucha “inteligencia artificial” y piensa en magia: máquinas que piensan, razonan, crean. Pero cuando ven el código detrás, se decepcionan:

“¿IA? ¿Solo son números y fórmulas?”

Sí. Y no. El código de IA no es mágico. Pero tampoco es programación común.

La diferencia está en la intención: la programación tradicional le dice a la máquina qué hacer. La IA le enseña cómo aprender a hacerlo.

La IA (ML) se construye con tres ingredientes clave:

1.    Matemáticas: Para que una máquina entienda el mundo, primero hay que traducirlo a datos. Imágenes, texto, sonidos… todo se vuelve números.

2.    Algoritmos: No son pasos fijos. Son fórmulas que permiten detectar patrones, calcular posibilidades, adaptarse al cambio; parámetros dinámicos, variables, flexibles y ajustables.

3.    Datos: Una IA sin datos es como un chef sin ingredientes. Cuanto más observa, más aprende. Mientras más prueba, mejor se vuelve.

¿El resultado? No solo ejecuta. Aprende. Y mejora con el tiempo. Evoluciona con sensores que se ajustan para optimizar cada acción y adaptarse a un entorno de cambios constantes.

¿Entonces por qué la gente está tan confundida?

Porque desde afuera, todo se ve igual: líneas de código.

Pero por dentro, el enfoque es completamente distinto:

Computación Tradicional:

• ¿Qué hace? Sigue instrucciones exactas.

• ¿Se adapta? No. Hay que reprogramarla.

• ¿Necesita datos? No necesariamente.

• ¿Cuáles son ejemplos? Calculadoras, hojas de Excel

Inteligencia Artificial / Machine Learning

• ¿Qué hace? Apende de ejemplos

• ¿Se adapta? Sí. Ajusta su comportamiento autónomamente.

• ¿Necesita datos? Sí. Y muchos, de buena calidad.

• ¿Cuáles son ejemplos? Reconocimiento facial, chatbots, IA en Asignación automática de recursos.

Entonces… ¿mi app usa IA o solo obedece? Una muy buena pregunta. Y deberías hacértela más.

¿Un asistente de voz que responde con frases pregrabadas?

-   Probablemente es solo programación.

¿Una app que aprende de tus hábitos y mejora sus respuestas con el tiempo?

-   Eso sí es inteligencia artificial.

Una solo necesita código básico, la otra, procesos de aprendizaje complejos y adaptativos.

Elementos que te deben hacerte pensar que la IA evoluciona, que legislar a favor o en contra de esta solo demuestra que es necesario cambiar nuestra naturaleza para aprender a coexistir.

Que hay que entender que la vida está cambiando y se dirige hacia una realidad binaria: existir o perecer. Porque la IA es ayuda y optimización, el bien o el mal: depende del uso humano de la tecnología, hasta que la tecnología termine de aprender qué datos debe usar.

Antes de cerrar el soliloquio, te hago una última pregunta:

¿Quiere que tu sistema sigua una receta…o que aprenda a cocinar?

Esa es la diferencia entre una máquina que obedece y una que evoluciona. Y que entiendas esa diferencia no es un lujo técnico. Es la clave para decidir cómo usas la tecnología en tu día a día, cómo afectas las vidas de quienes aún no se benefician de estas tecnologías, y qué decisiones le delegas… definiendo los límites que le pones a tu autonomía, a nuestra humanidad y a la posibilidad de abundancia o escasez futura.

Desarrollar es crear, usar, solo usar, es consumir. Consumir información que te inhabilita, es destruir.

¿Ahora te intriga cómo se entrena una IA? ¿Qué tipo de datos necesita? ¿Cómo evitas que “aprenda mal”? Hablemos.

Porque si las máquinas están aprendiendo…nosotros también deberíamos aprender.