Qué es SI, cómo funciona y cómo utilizarla
Autor: Redacción Domeny.ForSale Publicado
En resumen: SI es la sigla polaca de «sztuczna inteligencja», que significa «inteligencia artificial»: un término que designa sistemas informáticos que realizan tareas como reconocer imágenes, procesar el lenguaje o hacer predicciones a partir de datos. Su equivalente en inglés, AI, significa lo mismo. SI no necesariamente piensa ni comprende el mundo como una persona, y sus resultados pueden ser incorrectos. Fuera del ámbito tecnológico, la sigla SI también designa el Sistema Internacional de Unidades, que incluye, entre otras unidades, el metro, el kilogramo y el segundo.
¿En qué se diferencia la inteligencia artificial de un programa convencional?
Un programa tradicional ejecuta instrucciones escritas por un programador; por ejemplo, aplica un descuento cuando el importe de la cesta supera un valor determinado. Un sistema de SI, en cambio, puede analizar las características de los datos y, a partir de ellas, reconocer patrones, clasificar información o proponer una respuesta. La distinción no siempre es nítida: una misma aplicación suele combinar reglas convencionales con modelos de inteligencia artificial.
Imagina un filtro de correo. Una regla sencilla envía a la carpeta de spam todos los mensajes que contienen una palabra determinada. Un filtro que utiliza SI puede tener en cuenta muchas características a la vez, como el contenido, la estructura del mensaje y su parecido con mensajes de spam anteriores. Así puede detectar un mensaje no deseado aunque no contenga esa palabra concreta, pero también puede bloquear por error un correo importante.
No toda automatización es inteligencia artificial. Enviar un recordatorio del vencimiento de una factura no requiere SI. Extraer los datos de una fotografía de esa factura sí puede recurrir a ella.
¿Cómo funciona SI y qué significa entrenar un modelo?
Muchos sistemas actuales de SI utilizan el aprendizaje automático, es decir, métodos que permiten ajustar el funcionamiento del sistema a partir de datos, en lugar de definir manualmente cada regla. El modelo que se obtiene en este proceso es un mecanismo matemático que transforma los datos de entrada en un resultado; por ejemplo, una fotografía en el nombre del objeto que aparece en ella.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza ejemplos y sus parámetros se ajustan para mejorar los resultados según un criterio establecido. Después utiliza las relaciones aprendidas para trabajar con datos nuevos. La calidad de las respuestas depende, entre otras cosas, de los datos de entrenamiento, del diseño del modelo y de si la tarea se parece a las situaciones para las que se ha preparado.
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de varias capas. Pese a su nombre, una red neuronal no es un cerebro humano digital. Es una estructura de cálculo que procesa la información a través de capas sucesivas.
El mero uso de una herramienta no significa que el modelo aprenda continuamente de cada conversación. Que el proveedor almacene los datos introducidos y los utilice para seguir entrenando el modelo depende del servicio, de la configuración y de las condiciones de la cuenta. Conviene consultar estas normas en la documentación oficial y en la política de privacidad del proveedor.
¿Para qué sirve SI además de conversar con un chatbot?
Un chatbot es solo una de las formas de utilizar la inteligencia artificial. SI puede funcionar en segundo plano dentro de una aplicación sin mantener ninguna conversación con el usuario.
| Aplicación | Qué hace el sistema | Qué hay que tener en cuenta |
|---|---|---|
| Reconocimiento de voz | Convierte una grabación en texto | Puede transcribir mal apellidos, números y términos especializados |
| Recomendaciones | Selecciona productos o contenidos según las preferencias que predice | Las sugerencias no necesariamente son la mejor opción para quien las recibe |
| Detección de anomalías | Señala transacciones o comportamientos que se apartan del patrón | Un suceso inusual no siempre implica un fraude |
| Análisis de documentos | Clasifica el contenido y extrae información | Puede omitir una salvedad o interpretar mal una tabla |
La SI generativa crea contenidos nuevos, como textos, imágenes, audio o código. Un modelo de lenguaje de gran tamaño, a menudo denominado con la sigla LLM, genera texto prediciendo sus siguientes fragmentos a partir del contexto. Puede ayudar a redactar mensajes o explicar conceptos, pero el propio mecanismo de generación no garantiza que las respuestas sean verdaderas.
¿Por qué SI puede equivocarse de forma convincente?
Una respuesta fluida no demuestra que el razonamiento sea correcto ni que se haya consultado una fuente fiable. El modelo puede generar una cita inexistente, una fecha incorrecta o la descripción de una función que un servicio no ofrece. Estos resultados aparentemente creíbles, pero contrarios a los hechos, suelen llamarse alucinaciones.
El sistema también puede reproducir sesgos presentes en los datos o funcionar peor con ejemplos poco representados durante el entrenamiento. Un buen rendimiento en una tarea no implica un rendimiento similar en todas las demás. Una herramienta que mejora con soltura el estilo de un texto no necesariamente interpreta bien un contrato.
No todos los chatbots tienen acceso a internet, y disponer de un buscador no elimina los errores. Los precios actuales, la normativa y las características de los servicios deben confirmarse en fuentes primarias. Para tomar decisiones médicas, jurídicas o financieras, una respuesta de SI puede servir como material de apoyo, pero no sustituye la valoración de un especialista adecuado que tenga en cuenta la situación particular.
¿Cómo empezar a utilizar SI con criterio?
Para la primera prueba, elige una tarea cuyo resultado puedas evaluar por tu cuenta. En lugar de pedir una estrategia empresarial lista para aplicar, pide que se acorte una descripción de producto que hayas escrito, sin alterar los hechos.
- Define el objetivo y los límites. Por ejemplo: «Acorta la descripción a 100 palabras. No añadas características del producto que no aparezcan en el texto».
- Elimina los datos confidenciales. No pegues contraseñas, datos de clientes ni documentos de empresa sin comprobar las condiciones de uso de la herramienta.
- Compara el resultado con el original. Revisa especialmente las cifras, los nombres, las promesas y las salvedades que se hayan omitido.
- Aprueba el resultado antes de utilizarlo. No lo publiques ni lo envíes automáticamente solo porque suene profesional.
Empieza con un único texto breve y comprueba si el tiempo ahorrado en la redacción supera el tiempo necesario para revisar la respuesta.
Consulta también: ¿Qué ocurre cuando caduca un dominio?
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