La evolución de la inteligencia artificial (IA) abarca múltiples décadas, con avances significativos en tecnología y aplicaciones. En este contexto, nos encontramos en un punto de quiebre en la forma como la humanidad se adaptará al uso de la IA Generativa. Es importante conocer más de cerca las consideraciones básicas de la IA, y no quedarnos simplemente en lo superficial. La IA no reemplazará al ser humano en el corto plazo, sin embargo es una obligación prepararnos y aprender a utilizar de forma oportuna la tecnología. A continuación se detallan las fases principales de esta evolución, un timeline que contiene hitos importantes que han permitido una evolución de la tecnología, con ejemplos empresariales concretos, avances tecnológicos cruciales y enlaces para mayor referencia, siendo un punto de partida para sumergirnos en esta amplia plataforma de conocimiento.
Evolución de la IA
Primeros Conceptos y Fundamentos (1940s-1950s)
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts publican un artículo sobre redes neuronales, sentando las bases teóricas de la IA. Este hito se complementa con la invención del transistor en 1947 por John Bardeen, Walter Brattain y William Shockley, que revolucionó la electrónica y la computación. En 1950, Alan Turing introduce el “Test de Turing” en su artículo “Computing Machinery and Intelligence”, proponiendo un criterio para determinar si una máquina puede pensar.
El Nacimiento de la IA (1956-1970s)
En 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizan la conferencia de Dartmouth donde se acuña el término “inteligencia artificial”. Dos años más tarde, John McCarthy desarrolla el lenguaje de programación LISP, fundamental para la investigación en IA. En 1965, Gordon Moore observa que el número de transistores en un chip se duplica aproximadamente cada dos años, mejorando la capacidad de procesamiento. Un año después, Joseph Weizenbaum crea ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural, simulando una conversación humana.
El Invierno de la IA y las Primeras Aplicaciones (1970s-1980s)
Durante los 1970s, el optimismo inicial se desvanece debido a los limitados avances, resultando en un periodo de menor financiamiento e interés conocido como el ‘Invierno de la IA’. En 1980, se desarrollan sistemas expertos como XCON de Digital Equipment Corporation, que ayudan a revivir el interés en la IA. Dos años más tarde, Cray Inc. lanza el Cray-1, uno de los primeros supercomputadores que aumenta la capacidad de procesamiento disponible para la investigación en IA.
El Resurgimiento y el Avance del Aprendizaje Automático (1990s-2000s)
En los 1990s, NVIDIA introduce las unidades de procesamiento gráfico (GPU) que se utilizan para acelerar el procesamiento de algoritmos de IA. En 1997, Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando el potencial de la IA en juegos estratégicos. Dos años después, se funda Google, que invierte fuertemente en el desarrollo de tecnologías de IA para mejorar su motor de búsqueda y otros servicios.
El Auge del Big Data y el Deep Learning (2010s)
En 2012, AlexNet, una red neuronal convolucional profunda desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, gana la competición ImageNet, popularizando el uso de redes neuronales profundas para el reconocimiento de imágenes. La empresa OpenIA inicia operaciones en 2015 como una organización sin fines de lucro y cuyo objetivo era el de investigar y desarrollar la inteligencia artificial de manera responsable. En 2016, AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, un juego de mesa extremadamente complejo, marcando un hito en el aprendizaje reforzado. En 2019 OpenIA se convirtió en una empresa híbrida (con fines lucrativos), contando con varios inversores como Microsoft.
IA en la Vida Cotidiana y Avances Recientes (2020s)
En 2020, la IA se integra en aplicaciones cotidianas como asistentes virtuales (Alexa, Siri) y vehículos autónomos. Durante los 2020s, empresas como Amazon, Google y Microsoft desarrollan plataformas de computación en la nube, ofreciendo acceso a recursos de procesamiento escalables. En 2022, Claude, desarrollado por Anthropic, emerge como una IA avanzada enfocada en la seguridad y alineación ética. En 2023, la Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) de OpenAI demuestra capacidades avanzadas en procesamiento de lenguaje natural, generación de texto y asistencia en tareas complejas. Ese mismo año, Google presenta BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) y lanza Gemini (Diciembre 2023), una suite de modelos de IA generativa que compiten con los desarrollos de OpenAI. El 13 mayo 2024, OpenIA lanza GPT-4o, por la CTO Mira Murati en una presentación en vivo, mostrando capacidades mejoradas de procesamiento de textos, imágenes y audio, admitiendo de forma nativo voz a voz permitiendo una respuesta casi instantánea incorporando capacidades multimodales, interacción en tiempo real y personalización. Microsoft presenta Copilot+PC (Basado en GPT) el 20 mayo 2024 , mostrando una interfaz universal, memoria y contexto, con un razonamiento ejecutor, basados en NPUs (Neural Process Units), y muestra la funcionalidad Recall la cual de forma local guarda las acciones del usuario (snapshot) con el fin de recomendar acciones futuras.
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IA Generativa: Tecnologías como GPT-4 y GPT-4o de OpenAI, junto con modelos de Google como BART y Gemini, están revolucionando la generación de contenido, ofreciendo capacidades avanzadas en procesamiento de lenguaje natural, creación de texto y asistencia automatizada en tareas complejas.
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Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales: El aprendizaje profundo sigue siendo un pilar fundamental, con aplicaciones que van desde el reconocimiento de imágenes y voz hasta la conducción autónoma y el diagnóstico médico.
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Seguridad y Ética en IA: Con el crecimiento de la IA, la seguridad y la ética se han convertido en prioridades. Iniciativas como las de Anthropic con Claude están enfocadas en desarrollar IA segura y alineada éticamente.
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Computación en la Nube y Edge Computing: La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real está siendo impulsada por la computación en la nube y el edge computing, permitiendo una IA más accesible y eficiente.
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Automatización y Asistentes Virtuales: Asistentes virtuales como Alexa, Siri y Google Assistant están cada vez más integrados en la vida cotidiana, mejorando la productividad y ofreciendo experiencias personalizadas.
Consejos para Aprovechar las Tendencias de la IA
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Mantente Actualizado: La IA evoluciona rápidamente. Mantente informado sobre las últimas investigaciones y desarrollos para aprovechar nuevas oportunidades y tecnologías emergentes.
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Incorpora la IA en tu Negocio: Identifica áreas dentro de tu empresa donde la IA pueda mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Desde chatbots hasta análisis predictivo, las aplicaciones son diversas.
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Fomenta la Ética y la Seguridad: Desarrolla e implementa soluciones de IA de manera responsable. Prioriza la transparencia, la equidad y la seguridad para ganar la confianza de los usuarios y cumplir con las normativas.
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Invierte en Capacitación y Talento: La demanda de profesionales en IA sigue creciendo. Invierte en la formación de tus empleados y en la atracción de talento especializado para mantenerse competitivo en el mercado.
La inteligencia artificial no solo está transformando industrias sino también creando nuevas posibilidades para el futuro. Al adoptar y adaptar estas tendencias, estarás bien posicionado para aprovechar las oportunidades que la IA tiene para ofrecer.E
