Tipos de inteligencia artificial: clasificación y ejemplos

Los tipos de inteligencia artificial se agrupan con tres criterios: su capacidad, su uso de la memoria y el resultado que producen. Con el primer criterio hay IA estrecha, IA general y superinteligencia. Según IBM, solo la IA estrecha existe hoy; las otras dos siguen siendo teóricas.

Por qué no hay una sola lista de tipos de IA

La pregunta «¿cuántos tipos de inteligencia artificial hay?» tiene varias respuestas correctas. Cada respuesta depende del criterio que se use para ordenar los sistemas. Por ejemplo, un asistente de voz y un generador de imágenes comparten grupo si se mira su capacidad. Sin embargo, quedan separados si se mira lo que producen.

En esta guía se repasan tres criterios útiles para el público general. Además, se incluye el marco de la OCDE, pensado para gobiernos y empresas que necesitan describir un sistema concreto. Si buscas primero la definición de la IA y sus efectos, revisa qué implica la inteligencia artificial.

Tipos de inteligencia artificial según su capacidad

El primer criterio compara la IA con la inteligencia humana. Según la guía de IBM sobre los tipos de inteligencia artificial, hay tres niveles.

IA estrecha o débil. La IA estrecha resuelve tareas concretas y no sale de ese terreno. IBM la presenta como la única IA que existe hoy. Además, cita como ejemplos a Siri, Alexa, IBM Watson y ChatGPT. Es decir, incluso los chatbots más conocidos entran en esta categoría.

IA general o fuerte. La IA general podría aplicar lo aprendido a tareas y contextos nuevos sin que una persona la vuelva a entrenar. Por ahora es un objetivo teórico. El debate sobre si llegará se trata en si la IA alcanzará el nivel de la inteligencia humana.

Superinteligencia. La superinteligencia superaría las capacidades cognitivas humanas. También es teórica. Por eso conviene desconfiar de cualquier producto que se anuncie como «IA general» o «superinteligente».

Cuatro tipos de IA según cómo usan la memoria

El segundo criterio mira el funcionamiento interno. IBM distingue cuatro tipos y los conecta con los niveles anteriores. Así, los dos primeros forman parte de la IA estrecha. En cambio, los dos últimos pertenecen a la IA general y a la superinteligencia.

Máquinas reactivas. Una máquina reactiva no tiene memoria y trabaja solo con los datos del momento. El ejemplo clásico es Deep Blue, el computador de ajedrez de IBM. Según la historia de Deep Blue publicada por IBM, el sistema venció a Garri Kaspárov en mayo de 1997. Fue en la revancha, jugada en Nueva York, y el marcador final quedó 3,5 a 2,5.

Memoria limitada. Un sistema con memoria limitada usa datos recientes durante un tiempo, pero no guarda un archivo permanente de experiencias. IBM incluye aquí a las herramientas de IA generativa, a los asistentes virtuales y a los vehículos autónomos.

Teoría de la mente. Este tipo entendería los pensamientos y las emociones de otras personas. Sin embargo, IBM aclara que la IA emocional actual todavía no comprende los sentimientos humanos.

IA autoconsciente. La IA autoconsciente conocería sus propios estados internos. Es estrictamente teórica, y la pregunta de fondo se analiza en si es posible que la IA tenga conciencia.

IA predictiva e IA generativa: la clasificación por resultados

El tercer criterio es el más práctico para una empresa, porque se fija en lo que entrega el sistema. La introducción al aprendizaje automático de Google separa los modelos que hacen predicciones de los que generan contenido.

Por un lado, la IA predictiva estima un número o una categoría. Así, calcula el precio de una vivienda o decide si un correo es basura. Por otro lado, la IA generativa crea contenido nuevo a partir de una instrucción. Ese contenido puede ser un texto, una imagen o un fragmento de código. Su funcionamiento se explica en cómo funciona la inteligencia artificial generativa.

Ambas familias se construyen, en general, con aprendizaje automático. Por eso conviene distinguir ese término de la IA en su conjunto, como explica la guía sobre IA y aprendizaje automático.

Cómo describe la OCDE un sistema de IA

Las tres clasificaciones anteriores sirven para entender la tecnología. En cambio, no bastan para valorar el riesgo de un sistema concreto. Por eso, la OCDE publicó en febrero de 2022 su marco para la clasificación de sistemas de IA.

El marco de la OCDE describe cada sistema con cinco dimensiones. Son personas y planeta, contexto económico, datos y entradas, modelo de IA, y tarea y resultado. Además, cada dimensión tiene sus propias propiedades para evaluar las implicaciones de política pública. Según la presentación del marco en OECD.AI, esto permite centrarse en riesgos típicos de la IA, como el sesgo, la explicabilidad y la robustez. Por ejemplo, un mismo modelo de lenguaje cambia de perfil si responde dudas de turistas o si filtra solicitudes de crédito.

Qué tipo de IA puede usar una empresa en Panamá

Una empresa en Panamá o en cualquier país de Latinoamérica trabaja hoy con IA estrecha. En concreto, usa sistemas de memoria limitada, predictivos o generativos, diseñados para una tarea definida. Un agente que contesta preguntas frecuentes en WhatsApp o un modelo que ordena facturas son buenos ejemplos.

Por lo tanto, la pregunta útil no es qué tipo de IA comprar. La pregunta útil es qué tarea resolver y con qué datos. Después conviene describir el sistema con las dimensiones de la OCDE. Es decir, quién lo usa, a quién afecta, qué datos recibe y qué decide. Si quieres aterrizar ese análisis, conoce nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas en Panamá.