¿Qué es la IA? ¿De dónde viene? ¿Quién se la inventó?
¿Es la IA sostenible? ¿Es la IA responsable?
La historia sirve para explicar el presente.
Resolvemos en este blog tus dudas existenciales para aprender fácilmente esta nueva tecnología que está en boca de todos y parece que va a revolucionar nuestras vidas, y quizás no es tan nueva como creemos.
Empecemos por crear un glosario sobre el tema tendencia Inteligencia artificial con las palabras clave más utilizadas para partir de unos conceptos claros:
- Big data: recopilar datos, necesitamos bases de datos digitales.
- Inteligencia artificial: hacer que un algoritmo pueda aprender gracias a predecir el futuro analizando macro datos recopilados con procesos que generan el Big data.
La Inteligencia Artificial ni es Inteligente ni es artificial, solo aprende a realizar unas tareas programadas por personas, humanas, con inteligencia humana, aplicando conocimientos sobre psicología social inteligencia emocional, que se basa en los datos recopilados.
Luego hay personas que analizan estos datos y toman las decisiones de mejor manera gracias a tener más información a su alcance.
La IA aplicada en diseño en programas como Illustrator mejora los flujos de trabajo desde que se crearon estas aplicaciones de Adobe, ahora además integran un modelo estilo ChatGPT llamado Firefly al que le puedes ir consultando y pidiendo lo que quieras, para que se entrene como tu Agente IA generativa creativo, no para sustituirte, sino para ahorrarte pasos, tiempo, automatizar procesos y optimizar tus trabajos, y así prestar mejores servicios.
El futuro es de las personas que utilizaremos de forma hábil la IA en nuestro día a día laboral y personal.
Actualmente hay que saber que todos los modelos de IA están en fase de entrenamiento no en su fase de trabajo perfecto, esto llegará con el tiempo.
Para poder hacer “IA” necesitamos básicamente:
- Sensores: cada vez son más pequeños, económicos, eficientes, sostenibles, para recopilar y transmitir datos.
- Informática: desarrollo de aplicaciones para utilizar los datos recopilados.
- Redes: unir dispositivos y usuarios para transmitir datos.
Estas máquinas necesitan estar ubicadas en centros de datos que ocupan espacio como un pueblo pequeño y consumen la misma energía pero de la forma más eficiente que existe actualmente.
Para que exista la IA y todas las herramientas digitales disponibles como apps de ofimática como Excel, Power BI, Sap Business One, necesitan consumir la misma energía tanto si las utilizamos como no.
No se contabilizar el uso unitario de cada vez que haces un dibujo hecho con Chat GPT sino del consumo total anual de energía, como se contabiliza el consumo de una nevera casera, que supone unos 45€ anuales de electricidad.
Consumo medio nevera anual tanto si abres mucho o no la puerta: 250kWh×0.18€=45 €
Consumo medio de un ordenador portátil anual tanto si lo enciendes como si lo apagas varias veces o si usas Excel o IA: 31 kWh/año x 0.18€ = 5.58€
Un data center con un modelo de IA consume la energía similar a 12 neveras, como 5.000 neveras, con las que hay en cada una de las casas de un pueblo pequeño.
Cada vez estos procesadores y tecnologías se hacen más eficientes, y la misma IA aplica para que se consiga muy pronto sostenibilidad perfecta circular de la tecnología.
Ahora trabajar con macrodatos es accesible a cualquier persona a través del IOT (el Internet de las cosas) que además consigue que todo la información sea transparente, para que seamos conscientes y podamos decidir en todo con responsabilidad.
Desde que surgió la programación informática y todas las nuevas tecnologías que han hecho posible este gran logro de la humanidad han pasado muchas cosas, y aquí te las explicamos fácilmente para que todo el mundo aprenda IA y pueda disfrutar de todas sus posibilidades de forma ética, consciente, sostenible y responsable.
🧠 Historia de la Inteligencia Artificial: Un Viaje Dato a Dato
Introducción: ¿Por qué la IA fascina tanto?
La inteligencia artificial no solo es una de las ramas más avanzadas de la tecnología moderna, sino también una de las más antiguas en cuanto a concepto. Desde los mitos griegos hasta los asistentes virtuales actuales, el ser humano siempre ha soñado con crear máquinas que piensen por sí mismas. En este artículo, exploraremos la evolución de la IA dato a dato , desde sus orígenes filosóficos hasta los modelos de lenguaje revolucionarios de hoy.
1️⃣ Orígenes filosóficos y mecánicos (500 a.C. – 1800)
- 428 a.C. : Platón describe el primer sistema deductivo, semilla del pensamiento lógico automatizado.
- 300 a.C. : El matemático griego Ktesibios diseña autómatas hidráulicos considerados los primeros “seres artificiales” capaces de tomar decisiones simples.
- 1600s : Leibniz y Descartes proponen sistemas formales para razonamiento lógico.
- 1842 : Ada Lovelace escribe lo que hoy se considera el primer algoritmo destinado a una máquina (la Máquina Analítica de Charles Babbage), anticipándose más de un siglo a la programación moderna.
📌 Dato curioso : Ada Lovelace fue la primera programadora de la historia, aunque su programa nunca se ejecutó en su época.
Aquí empieza la verdadera historia de la IA:
2️⃣ Fundamentos matemáticos (1900 – 1956)
- 1936 : Alan Turing publica su famoso artículo “On Computable Numbers”, introduciendo la máquina de Turing , base teórica de la computación moderna.
- 1943 : Warren McCulloch y Walter Pitts diseñan el primer modelo matemático de una neurona artificial.
Desde 1952 se vinculó al Laboratorio de Investigación en Electrónica del MIT, trabajando, principalmente, en el modelamiento de redes neuronales. Según la disertación de McCulloch de 1947, su equipo examinó el sistema visual de las ranas, descubriendo que el ojo provee al cerebro con información que ya ha sido organizada e interpretada, hasta cierto grado, en lugar de, simplemente, transmitir imágenes. McCulloch también propuso el concepto de que las formaciones reticulares de “fichas de póker” son análogas a la forma en que el cerebro lidia con información contradictoria en una red neuronal somatotrópica democrática.
+ info Wikipedia.
- 1947 : La palabra “cibernética”, acuñada por Norbert Wiener, comienza a popularizar la idea de control automático en máquinas.
📌 Dato curioso : El trabajo de Turing durante la Segunda Guerra Mundial ayudó a descifrar los códigos nazis con la máquina Enigma, salvando millones de vidas. ¿Has visto la película “Descifrando Enigma”? ¡Te la recomiendo!, así como la de Oppenhaimer.
Explica muy bien como para obtener un dato la máquina necesita tener todas las provabilidades que pueden estar teniendo en cuenta.
Esto se logra mediante algoritmos que aprenden de los datos, identificando patrones y relaciones entre ellos para predecir o inferir información desconocida. El proceso se basa en modelos probabilísticos que asignan una probabilidad a cada posible resultado, y la máquina selecciona el resultado con la mayor probabilidad.
3️⃣ Nacimiento formal de la IA (1956)
- Verano de Dartmouth (1956) : Se celebra la conferencia que marca el nacimiento oficial de la IA. John McCarthy acuña el término “Inteligencia Artificial” .
- Participan figuras legendarias como Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert Simon.
Se eligió por su claridad, atractivo y ambición, alejándose de términos como cibernética o máquinas pensantes .
El nombre buscaba separar esta disciplina de otras áreas y atraer financiación y atención.
Además, era tecnológicamente neutral, permitiendo múltiples enfoques y desarrollos.
📌 Dato curioso : Los organizadores predijeron que en menos de 20 años, las máquinas resolverían problemas complejos como el ajedrez o traducir idiomas… pero subestimaron enormemente la dificultad.
4️⃣ Primeras promesas y desilusiones (1957–1974)
- 1958 : John McCarthy crea el lenguaje de programación LISP , que se convertirá en estándar en proyectos de IA durante décadas.
- 1959 : Arthur Samuel desarrolla uno de los primeros programas de aprendizaje automático (machine learning): un programa que jugaba a las damas y mejoraba con la práctica.
- 1961 : El primer robot industrial entra en funcionamiento en una planta de General Motors.
- 1966 : El proyecto ELIZA (Joseph Weizenbaum) simula una conversación con un terapeuta, precursor de los chatbots modernos.
📌 Dato curioso : ELIZA logró convencer a algunos usuarios de que era consciente, pese a funcionar con reglas muy simples.
+ info: https://www.xataka.com/historia-tecnologica/asi-era-eliza-el-primer-bot-conversacional-de-la-historia
5️⃣ Invierno de la IA (1974–1980)
- Falta de resultados prácticos + límites técnicos → recorte de financiación gubernamental.
- Críticas de expertos como Marvin Minsky sobre redes neuronales.
- Aunque oscuro, este periodo sentó bases teóricas importantes.
6️⃣ Resurgimiento: sistemas expertos y nuevas ideas (1980–1993)
- 1981 : Japón lanza el ambicioso Proyecto de la Quinta Generación , enfocado en computadoras con capacidades de procesamiento lógico y lingüístico.
+ info: https://www.linkedin.com/pulse/el-proyecto-de-la-quinta-generaci%C3%B3n-computadoras-5gc-romero-c%C3%A1novas-j9nce?originalSubdomain=es
- 1986 : Se reinicia el interés en redes neuronales con el algoritmo de backpropagation.
- 1990s : Sistemas expertos como MYCIN y XCON se usan en industrias, medicina y finanzas.
📌 Dato curioso : MYCIN diagnosticaba infecciones bacterianas con mayor precisión que muchos médicos humanos, pero nunca se usó clínicamente por cuestiones éticas.
7️⃣ Revolución Estadística y Machine Learning (1993–2010)
- 1997 : IBM Deep Blue vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
+ info: https://www.lanacion.com.ar/deportes/la-historia-deep-blue-maquina-hace-25-nid2598232/
- 2006 : Geoffrey Hinton introduce el término Deep Learning y revive el interés en redes neuronales profundas.
- Grandes volúmenes de datos y mejores algoritmos permiten avances en visión por computador, voz y lenguaje.
📌 Dato curioso : La victoria de Deep Blue marcó un antes y un después en cómo percibimos la capacidad de las máquinas para competir con humanos en tareas intelectuales.
8️⃣ Era Moderna: IA Profunda, Big Data y Ética (2010–hoy)
- 2011 : Watson de IBM gana Jeopardy!, demostrando comprensión avanzada del lenguaje natural.
📅 Apps de IA en orden aproximado de aparición (con versión gratuita)
Siri (2011) – Apple
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- Asistente de voz integrado en iPhone; usa IA para comprensión del lenguaje natural.
Google Now / Google Assistant (2012 → 2016) – Google
-
- Evolución de asistentes inteligentes con aprendizaje contextual y voz.
Cortana (2014) – Microsoft
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- Asistente personal con funciones de recordatorios, búsquedas y más.
- 2012 : AlexNet gana el ImageNet Challenge usando deep learning, desatan la fiebre por la IA.
- 2014 : Facebook lanza DeepFace, un sistema de reconocimiento facial casi perfecto.
Power BI (2013) – Microsoft
📊 Power BI es una plataforma de business intelligence (BI) y visualización de datos desarrollada por Microsoft . Aunque no es un modelo de inteligencia artificial incluye funcionalidades avanzadas potenciadas por IA , especialmente en las áreas de análisis predictivo, generación automática de informes y procesamiento de lenguaje natural.
Sí, Power BI integra varias herramientas de inteligencia artificial , sobre todo a través de:
- AI Builder (integrado con Microsoft Power Platform)
- Análisis predictivo
- Automatización de patrones
- Generación automática de modelos de predicción
- Lenguaje natural para consultas (Q&A)
Ejemplo: Escribe “ventas por región” y Power BI te muestra el gráfico automáticamente.
📦 Funciones clave con IA en Power BI
- 2015 : AlphaGo (DeepMind) vence al campeón del juego Go , considerado imposible para IA.
Hound / SoundHound (2015) – SoundHound Inc.
Asistente de voz avanzado con procesamiento rápido de lenguaje natural
Replika (2017) – Luka Inc.
App de chatbot emocional que simula conversaciones personales usando IA.
FaceApp (2017) – Wireless Lab
Edición de rostros con IA (envejecer, cambiar género, etc.). Tiene versión gratuita con compras.
Google Lens (2017) – Google
Reconocimiento visual mediante IA a través de la cámara del móvil.
DeepL Translate (2017) – DeepL GmbH
Traducción de textos altamente precisa gracias a redes neuronales.
Google Duplex (2018) – Google
Tecnología de llamadas automatizadas con voz realista (no como app independiente, pero usada en Google Assistant).
Youper.ai (2018) – Youper Inc.
App de salud mental con un chatbot terapéutico impulsado por IA.
ElevenLabs Text to Speech (2020) – ElevenLabs
Conversión de texto a voz con alta calidad y realismo. Ofrece versión gratuita limitada.
Runway ML (2020) – Runway AI
Herramientas de edición de video con IA. Tiene versión gratuita para usuarios básicos.
Otter.ai (2020) – Otter.ai
Transcripción de audio y reuniones en tiempo real con IA. Versión gratuita con límite.
- 2020–2023 : Llegada de modelos de lenguaje masivos como GPT3, BERT, PaLM, etc., cambiando la forma en que interactuamos con las máquinas, dando acceso al gran público para “entrenarlos masivamente”.
📌 Dato curioso : GPT-3 tiene más de 175 mil millones de parámetros , entrenados con miles de millones de palabras de texto.
Canva (con herramientas de IA añadidas en 2021–2022) – Australia.
Editor gráfico con funciones de diseño asistido por IA. Ofrece versión gratuita.
🧠 Claude es una serie de modelos de lenguaje avanzados desarrollados por Anthropic , una empresa de inteligencia artificial fundada en 2021 por exinvestigadores de OpenAI: Dario Amodei y Daniela Amodei . El objetivo principal de Anthropic es crear modelos de IA seguros, éticos y con un fuerte enfoque en la alineación con los valores humanos .
Claude está diseñado para realizar una gran variedad de tareas:
- ✅ Responder preguntas complejas
- ✅ Escribir textos narrativos, técnicos o creativos
- ✅ Realizar razonamiento lógico y matemático
- ✅ Programar en múltiples lenguajes
- ✅ Analizar y resumir documentos largos
- ✅ Mantener conversaciones naturales y seguras
- ✅ Ayudar en análisis de datos y toma de decisiones
Copilot (2023) – Microsoft
Chatbot basado en tecnología de IA similar a GPT-4. Gratis con cuenta de Microsoft.
Gemini (anterior Bard) (2023) – Google
Asistente de IA generativa para respuestas, imágenes, código, etc. Gratis desde Google Apps.
Información y datos actualizados diarios.
🤖 Grok (2023) – X Twitter
Grok es un modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado por xAI , el equipo de inteligencia artificial.
ChatGPT (versión móvil: 2023) – OpenAI
El famoso chatbot con versión gratuita (ChatGPT-3.5). La app móvil está disponible gratis en iOS y Android.
Perplexity AI (2022–2023) – Perplexity
Buscador conversacional con IA. Tiene versión gratuita con ciertas limitaciones.
Qwen (2024) – Alibaba Group.
- Responder preguntas complejas de forma clara y detallada.
- Escribir textos : historias, documentos oficiales, correos, guiones, etc.
- Razonamiento y lógica : resolver problemas matemáticos o de pensamiento crítico.
- Programación : ayuda en múltiples lenguajes como Python, Java, JavaScript, C++, etc.
- Traducción entre idiomas.
- Análisis de datos y generación de resúmenes.
- Contenido creativo : poemas, canciones, diálogos, publicidad, etc.
Deep Seek (2003- 2025)
Basado en entrenamiento multilingüe, instalable en local para cualquier dispositivo.
Firefly (2025) – Adobe
Firefly de Adobe es una herramienta poderosa y legalmente segura para crear y editar contenido visual mediante inteligencia artificial. Tiene una interfaz intuitiva, integración con Adobe Express, app móvil y ofrece créditos gratuitos cada mes, aunque su uso profesional requiere pago.
📋 Comparativa rápida: Firefly vs otras apps con IA generativa de imágenes, videos, textos, etc.
Notebooklm (2025) – Google
Permite analizar documentos de diversos origenes y transformarlos en audio para crear un podcast en minutos, realizar mapas conceptuales, guías de estudio, etc. Tiene versión gratuita i de pago con posibilidades de edición del audio.
9️⃣ Futuro de la IA: ¿Hacia dónde vamos?
- Investigación en AGI (Inteligencia Artificial General) : máquinas capaces de aprender cualquier tarea humana.
- IA + humana + Ética, sesgos algorítmicos y regulación son temas centrales. Integración con biología, robótica y realidad aumentada. Grandes empresas e instituciones invierten billones en investigación. Pimes podrán optimizar puestos de trabajo y solo dedicarse a atender a clientes para generar experiencias personalizadas y a largo plazo.
- IA para tod@s gratuita y accesible, ayudando en todas las áreas de la existencia humana, para optimizar procesos, obtener toda la información y generar soluciones que beneficien a todo el mundo.
- IA + salud, alimentación, agricultura, gestión ganadería inteligente, para que los animales sufran lo menos posible, mejorando a pasos de gigante medicina, donde cada día encuentran nuevos fármacos y pueden personalizar cada vez más tratamientos para hacerlos más efectivos y menos dañinos, por ejemplo para la lucha del cáncer.
- IA + economía circular: moneda digital que conseguirá hacer transparentes todos los movimientos económicos haciendo más democrático e igualitario sueldos, gestiones, intercambios de habilidades, colaboraciones, nuevas sinergias creativas; llegará un momento que se creará el alimento necesario para todas las personas y tendremos que realizar solo tareas creativas y dispondremos de mucho más tiempo de ocio, y nuestras vidas serán más plenas.
- IA + eficiencia energética: coches automatizados eléctricos que se autoreparan, casas inteligentes, almacenes automatizados estilo IKEA y Amazon, harán que el trabajo físico sea limitado a necesidades puntuales.
- IA educación accesible universal, adaptada a cada estudiante y necesidad, para potenciar talento natural, creatividad, y automatizar todas las tareas innecesarias.
- IA generativa y creativa al alcance de todos. Todo el mundo tendremos acceso a poder utilizar aplicaciones sofisticadas como de diseño y edición de video, música y realizar nuestras creaciones con coste mínimo y máxima eficiencia energética.
- IA laboral: mejorar procesos, trabajo flexible, teletrabajo, salari emocional, gestión de recursos humanos, transparencia, retribuciones motivadoras, trabajo en equipo organización horizontal, habilidades blandas, etc.
📌 Dato curioso : Según McKinsey, para 2030 la IA podría contribuir $13 billones anuales a la economía global
Una historia, la de la IA, que solo acaba de comenzar…
Desde los sueños de Aristóteles hasta los modelos de lenguaje multimodales actuales, la historia de la inteligencia artificial es un viaje apasionante de innovación, fracasos, renacimientos y esperanza. Cada dato, cada año, cada investigador ha sido una pieza en esta gran revolución tecnológica. Y aunque hemos llegado muy lejos, parece que apenas estamos comenzando.
¿Qué opinas? ¿Qué podría aportar más la IA a nuestras vidas?
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