Por: Gabriela Jiménez Ramírez.-
(Caracas, 8 de febrero de 2026).- La inteligencia artificial ha experimentado una evolución notable desde su concepción en los años 50, logrando realizar tareas cognitivas que antes eran exclusivas de los seres vivos.
Según un artículo publicado en El País de España, este progreso se debe a la confluencia de algoritmos avanzados, mayor capacidad de cómputo y el acceso a grandes volúmenes de datos. Esto ha posibilitado que modelos como ChatGPT y Gemini trabajen con el lenguaje, desarrollen código y ejecuten tareas complejas con sorprendente eficacia.
Uno de los hallazgos más destacados es que las máquinas pueden aprender de manera diferente a los humanos. En lugar de ser programadas con reglas específicas, los sistemas de aprendizaje automático se entrenan a partir de ejemplos, lo que les permite descubrir patrones y reglas por sí mismos.
Este proceso ha llevado a la aparición de habilidades emergentes en los modelos de lenguaje, donde la simple tarea de predecir la siguiente palabra ha demostrado contener capacidades complejas, como la comprensión del sarcasmo y el contexto.
Sin embargo, la forma en que las IA aprenden es más similar a un proceso evolutivo que al aprendizaje humano. A diferencia de los niños, que pueden aprender con pocos ejemplos, las IA requieren millones de datos para desarrollar sus habilidades.
Este proceso, descrito como una «evolución cutre», implica ajustes lentos y repetitivos que, a pesar de su desorden, resultan en la adquisición de capacidades complejas.
François Chollet, un destacado investigador en IA, sugiere que estamos en la era de la automatización cognitiva, donde las máquinas pueden realizar tareas cognitivas a gran escala, aunque carecen de la autonomía cognitiva que caracteriza a la inteligencia humana.
La IA actual opera de manera más intuitiva que racional. Funciona más como el Sistema 1 del pensamiento humano, que es rápido y automático, en lugar del Sistema 2, que es deliberado y racional. Esto ha llevado a la innovación en la búsqueda de modelos que incorporen razonamiento, ya que la deducción y la lógica son áreas donde la IA aún presenta debilidades.
No obstante, algunos investigadores señalan que los humanos también operamos a través de patrones, similar a cómo la inteligencia artificial (IA) los captura para realizar tareas como escribir, traducir y dibujar.
Esto plantea la inquietante pregunta sobre cuántas de nuestras habilidades, que consideramos únicas, son en realidad automáticas y basadas en atajos cognitivos. A lo largo de la historia, la ciencia ha desafiado nuestra percepción de excepcionalidad, desde Galileo hasta Darwin, y ahora la IA sugiere que incluso nuestras capacidades más personales pueden ser replicadas a gran escala.
Aunque el futuro de estas tecnologías es incierto, el hecho de que los algoritmos ya estén aprendiendo a leer, escribir y razonar es un desarrollo extraordinario que podría transformar nuestras vidas de manera significativa.
Este artículo lo analizamos junto a nuestros estudiantes de la carrera de Inteligencia Artificial de la Universidad Nacional de las Ciencias Dr. Humberto Fernández-Morán donde abordamos como, la Inteligencia Artificial, desde sus inicios, arrastra sesgos y plantea profundos desafíos éticos.
Es precisamente por estas razones que esta carrera forma parte esencial de nuestro programa educativo. Es necesario formar a futuros profesionales con la capacidad no solo de desarrollar tecnologías inteligentes sino también de hacerlo bajo principios éticos que democratizan su uso.
Así, se busca poner estas herramientas al servicio del bienestar colectivo y evitar que sean utilizadas como mecanismos de dominación.
#CienciaParaLaVida
