Inteligencia artificial: qué es, hitos recientes y riesgos actuales

A finales de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT y, en apenas dos meses, la herramienta superó los 100 millones de usuarios. Ese hito convirtió a la inteligencia artificial en un fenómeno cotidiano y desató una ola de entusiasmo por sistemas que escriben, responden preguntas y generan imágenes con un nivel que muchos compararon, al principio, con el humano.

La inteligencia artificial, según la definición que la Comisión Mundial de Ética del Conocimiento Científico y la Tecnología de la UNESCO adoptó en 2019, es un campo de máquinas capaces de imitar funciones como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la interacción lingüística. No se trata de un único programa, sino de una disciplina amplia que abarca desde asistentes de voz hasta motores de ajedrez.

En el uso diario, la IA aparece en traductores como Google Translate o DeepL, en los sistemas de recomendación de plataformas digitales, en vehículos autónomos como el Autopilot de Tesla y en chatbots como Gemini, Grok, Claude o LLaMA. También se emplea en medicina para asistir en diagnósticos, resumir historiales clínicos y apoyar el descubrimiento de fármacos, aunque la Organización Mundial de la Salud ha advertido que su uso clínico requiere marcos sólidos de gobernanza y supervisión.

La inteligencia artificial generativa representa el avance más visible de los últimos años. Estos sistemas producen texto, imágenes, audio, vídeo o código a partir de indicaciones llamadas prompts. Una encuesta global de McKinsey de 2024 señaló que el 65 % de las organizaciones encuestadas ya usaba regularmente IA generativa, casi el doble que diez meses antes, y que algunas unidades de negocio empezaban a registrar beneficios materiales en costes e ingresos.

En 2025, la atención del sector se desplazó hacia los agentes de IA, sistemas diseñados para ejecutar tareas complejas con mayor autonomía. En mayo de ese año, Microsoft presentó su visión de una "web agéntica" basada en estándares que permitieran colaborar entre agentes de distintos proveedores y conservar mejor el contexto de las interacciones.

El crecimiento no está exento de tensión. Los deepfakes, vídeos e imágenes generados por IA que muestran a personas realizando acciones que nunca ocurrieron, se han convertido en un foco de desinformación y deterioro de la confianza digital. Paralelamente, los centros de datos necesarios para entrenar y ejecutar estos modelos han elevado el consumo energético y despertado críticas por su impacto ambiental.

La regulación avanza. En Europa, el EU AI Act y la creación de la AESIA, la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial, reflejan que la gobernanza de la IA ya no es opcional. La OCDE también ha fijado principios para una IA fiable, con énfasis en transparencia, trazabilidad y respeto a los derechos fundamentales.

Más allá de las herramientas actuales, la comunidad científica discute la llamada inteligencia artificial general, un sistema capaz de aprender, razonar y resolver cualquier tarea cognitiva humana sin estar diseñado específicamente para cada una. El reto central es la alineación: garantizar que un sistema tan capaz actúe de acuerdo con los valores e intereses humanos. Como advierten muchos investigadores, una IA más poderosa no es automáticamente más segura ni más fácil de controlar.