El Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, proporciona una definición más precisa de la inteligencia artificial (en adelante, “IA”). Según este reglamento, la IA se describe como un sistema basado en máquinas diseñado para operar con distintos niveles de autonomía y adaptarse tras su implementación. Estos sistemas procesan la información de entrada para inferir la mejor manera de generar resultados, ya sea en forma de predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones, que pueden influir en entornos físicos y virtuales.
¿Cuándo surgió la inteligencia artificial?
Los primeros indicios de la IA se remontan a la llegada de la informática electrónica, con referencias como la famosa pregunta “Can machines think?”. Fue en 1950 cuando Alan Turing marcó un hito con la publicación de Computing Machinery and Intelligence, considerado uno de los primeros textos fundamentales en la evolución de la inteligencia artificial.
Uno de los hechos más destacados en la historia de la inteligencia artificial tuvo lugar en 1997, cuando Deep Blue, el sistema desarrollado por IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un antes y un después en la capacidad de las máquinas para competir en tareas cognitivas complejas.
Otro avance significativo en la evolución del concepto de inteligencia artificial ocurrió en 2004, cuando John McCarthy, considerado uno de los padres fundadores de la IA, publicó un artículo en el que ofreció una definición más formal y estructurada del término, consolidando las bases para su estudio y desarrollo.
No obstante, a pesar de estos avances, no fue hasta 2023 cuando la IA experimentó un cambio significativo en su rendimiento gracias a los grandes modelos lingüísticos. Estas innovaciones introdujeron nuevas prácticas en la IA generativa, destacando la capacidad de preentrenar modelos para realizar tareas complejas con un nivel de precisión y adaptabilidad sin precedentes.
¿Qué tipos de sistemas de inteligencia artificial existen actualmente?
En la actualidad, encontramos una amplia variedad de sistemas de inteligencia artificial según la funcionalidad:
- Sistemas de IA interactiva: Estos sistemas están diseñados para simular la interacción humana y son capaces de realizar múltiples tareas a la vez. Se basan en la idea de que la inteligencia humana se expresa a través de conexiones complejas a varios niveles. Ejemplos comunes incluyen asistentes virtuales como Siri, Alexa, Google Assistant y Cortana de Microsoft.
- Sistemas de IA funcional: Este tipo de IA es capaz de abordar problemas o desafíos específicos, pero no tiene la capacidad de aprender de experiencias pasadas. Un claro ejemplo es Deep Blue de IBM, que se destacó en el ajedrez, pero no adquirió conocimientos para mejorar sus estrategias de juego en el futuro.
- Sistemas de IA analíticos: Estos sistemas se especializan en el análisis de datos, predicción de patrones, optimización de indicadores y mejora de procesos, todo con mínima intervención humana. Son fundamentales para la toma de decisiones en áreas como la economía, la salud y la logística.
- Sistemas de IA textual: Este campo de la IA se dedica a dotar a las máquinas de la capacidad para comprender, procesar y generar lenguaje humano. Un ejemplo destacado es DeepL, una herramienta capaz de comprender y traducir textos en lenguaje humano con alta precisión.
- Sistemas de IA visual: Utilizan tecnologías avanzadas para permitir a las máquinas reconocer imágenes, clasificar objetos y seguir movimientos. Un ejemplo claro de esta categoría es Google Lens, que permite realizar búsquedas visuales mediante el reconocimiento de imágenes y objetos en el entorno.
- Sistemas de IA generativa: Son los más avanzados en la actualidad, capaces de crear contenido e ideas, como conversaciones, historias, imágenes y videos. Estos sistemas tienen la capacidad de aprender del lenguaje humano y reutilizar ese conocimiento para resolver nuevos problemas. Un ejemplo destacado es ChatGPT.
Agrupaciones legales de la IA en la actualidad
A pesar de todo esto, cuando se clasifican según su funcionalidad, los sistemas de IA también se agrupan según el nivel de riesgo en el marco del Reglamento (UE) 2024/1689. Esta clasificación distingue entre sistemas de riesgo inaceptable, alto riesgo, riesgo de confusión y riesgo mínimo. A medida que los sistemas de inteligencia artificial evolucionan, el control sobre los datos que regulan se vuelve cada vez más difuso. Por esta razón, el objetivo principal del Reglamento de IA es promover el desarrollo y la implementación responsable de estos sistemas.
Es importante recordar que no se puede confiar completamente en la inteligencia artificial. Por ello, se recomienda aplicar una adecuación legal y tecnológica apropiada para garantizar su uso ético y seguro.
Ante los complejos desafíos que plantean los sistemas de inteligencia artificial, Delvy se compromete a proporcionarte una asesoría integral a lo largo de todo el proceso de implementación, utilización o cesión de sistemas de IA a fin de garantizar una mayor seguridad jurídica.
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