Tipos de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones

Desde hace años, la inteligencia artificial pasó de ser una promesa futurista a convertirse en una pieza fundamental de cara a la transformación digital. Sin embargo, aunque muchos no lo sepan, no toda la IA es igual. Por el contrario, existen diferentes tipos de inteligencia artificial, cada uno con diferentes funciones, riesgos y niveles de madurez tecnológica.

Para adentrarse en el mundo de la IA, el primer paso es conocer qué significa. Ante esto, la Cybersecurity & Infrastructure Security Agency (CISA) toma la definición utilizada en la Ley Nacional de Iniciativa de Inteligencia Artificial. La misma propone que se trata de un sistema basado en máquinas que, para un conjunto dado de objetivos definidos por humanos, puede realizar predicciones, recomendaciones o tomar decisiones que influyen en entornos reales o virtuales.

De esta manera, se afirma que los sistemas de IA utilizan información de máquinas y humanos con el propósito de percibir entornos reales y virtuales, abstraer dichas percepciones en modelos mediante análisis automatizado y utilizar la inferencia de modelos para formular opciones de información o acción.

El panorama del AI Index Report 2025

Hoy en día, la adopción de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un fenómeno global liderado por el sector empresarial. Grandes corporaciones de todo el mundo están incorporando soluciones de IA a un ritmo acelerado.

Tal es el avance que, según el informe AI Index 2025 de Stanford,, tras años de adopción lenta, “la adopción empresarial se aceleró significativamente en 2024″ y la IA ha pasado de los márgenes a convertirse en un impulsor central del valor empresarial”.

En otras palabras, lo que antes era una tecnología experimental ahora ocupa un lugar protagonista en la creación de valor de negocio a nivel mundial. Esta tendencia se refleja en datos concretos sobre el uso de IA en las organizaciones.

Encuestas recientes -compartidas por el estudio- revelan que “el 78% de las organizaciones reportó usar IA en 2024, frente al 55% el año anterior”. Este notable salto en un solo año ilustra cómo la IA ha dejado de ser exclusiva de unas pocas empresas pioneras para integrarse en la mayoría de las compañías.

Detrás de estas cifras subyace la proliferación de herramientas de IA más accesibles y eficaces, así como una mayor conciencia de los beneficios que aportan en productividad y eficiencia dentro de las operaciones empresariales.

Un caso destacado de esta rápida adopción es el de la IA generativa, cuya utilización explotó en el último año. Según el mismo informe, “el número de encuestados que informó usar IA generativa en al menos una función empresarial más que se duplicó: del 33% en 2023 al 71% el año pasado”.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial según su capacidad cognitiva?

Una de las clasificaciones más comunes sobre la IA tiene que ver con las capacidades cognitivas. En este sentido, existen tres tipos de inteligencia artificial:

• IA estrecha (Artificial Narrow Intelligence, ANI): Es la forma más común y la única que existe en funcionamiento real hoy en día. Está diseñada para cumplir tareas muy específicas con un nivel de eficiencia incluso superior al humano, pero sin entender el contexto de lo que hace ni ser capaz de operar fuera del marco para el que fue entrenada.
• IA general (Artificial General Intelligence, AGI): Es un nivel hipotético de desarrollo en el que podría realizar cualquier tarea cognitiva que una persona es capaz de hacer. No se limita a una sola tarea, sino que podría aprender, razonar, adaptarse a contextos nuevos y transferir conocimiento de una disciplina a otra, con un entendimiento autónomo del entorno.
• IA superinteligente (Artificial Superintelligence, ASI): Es un concepto todavía más teórico que plantea que no solo iguala, sino que supera las capacidades intelectuales humanas en todos los dominios. Esto incluye las dimensiones de creatividad, análisis, razonamiento lógico, resolución de problemas, empatía, toma de decisiones éticas, etc.

¿Qué diferencias existen entre IA estrecha, general y superinteligente?

Más allá de sus nombres, estos tres tipos de inteligencia artificial cuentan con distintos niveles de inteligencia, capacidades de aprendizaje, autonomías y estados de desarrollo. A continuación, un resumen de las principales diferencias entre ellos, de acuerdo con GeeksforGeeks:

Tipo de IA	Nivel de Inteligencia	Capacidad de Aprendizaje	Autonomía	Estado de Desarrollo
IA Estrecha (ANI)	Limitada a tareas específicas	Aprende con datos en dominios concretos	Muy baja (depende de programación y datos)	En uso actualmente
IA General (AGI)	Equivalente al ser humano	Aprende, razona y transfiere conocimientos	Alta (capaz de adaptarse y tomar decisiones)	Todavía en desarrollo
IA Superinteligente (ASI)	Superior a la inteligencia humana	Aprende de forma autónoma y mejora por sí sola	Completa (decisiones independientes complejas)	Futuro hipotético

¿Cómo se clasifican los tipos de inteligencia artificial según su comportamiento y autonomía?

Por otro lado, también se pueden distinguir otros cuatro tipos de inteligencia artificial a partir de su comportamiento. Esto es, la forma en que la IA procesa la información, aprende de los datos y responde a los estímulos. Tal como indica Syracuse University, estos son:

• Máquinas reactivas: Es el nivel más básico, responde a entradas específicas con resultados predeterminados sin capacidad de almacenar datos ni aprender de experiencias pasadas. Están diseñadas para reaccionar en tiempo real y, dado que no mejoran ni se adaptan con el tiempo, suelen considerarse la base de los sistemas de IA más avanzados.
• IA de memoria limitada: Es el tipo de IA que puede almacenar y utilizar datos históricos para mejorar sus predicciones de rendimiento a lo largo del tiempo. Es más avanzada porque aprende de la experiencia y, dado que se construye con memoria limitada durante su fase de desarrollo, no siempre puede continuar su aprendizaje una vez implementada.
• IA de teoría de la mente: Es una etapa futura de la IA que busca comprender y responder a los pensamientos y emociones humanas. Mientras los sistemas actuales funcionan con base en comandos y datos, estos tienen la capacidad de interpretar señales emocionales y ajustar sus respuestas en consecuencia.
• IA autoconsciente: Este concepto solo existe en la ciencia ficción y en debate teóricos, y representa una etapa en la que las máquinas poseen consciencia y autoconsciencia. Si bien podría revolucionar distintos sectores, este potencial conlleva importantes preocupaciones, ya que podría hacer que la IA actúe de forma contraria a los intereses humanos.

Con respecto a la autonomía, un artículo académico de University of Washington propone otros cinco tipos de inteligencia artificial en función del rol que un usuario puede asumir al interactuar con la tecnología. Los niveles son:

1. Usuario como operador: La IA actúa como una herramienta operada de forma directa por el usuario. El control recae en la persona, que planifica, decide y ejecuta, mientras que el sistema solo responde a comandos explícitos.
2. Usuario como colaborador: La IA funciona como un colaborador junto con el usuario. Ambos participan en la toma de decisiones y planificación, y el flujo de trabajo se construye a partir de una interacción constante y dinámica.
3. Usuario como consultor: La IA toma la iniciativa, ejecuta tareas y propone estrategias, mientras que el usuario funciona como un consultor. El humano ya no decide cada paso, pero sí puede intervenir para ofrecer retroalimentación, ajustar preferencias o corregir el rumbo.
4. Usuario como aprobador: La IA tiene un alto grado de autonomía y posiciona al usuario como aprobador. Los sistemas operan a partir de criterios predefinidos, pero requieren autorización humana para ejecutar acciones sensibles o ambiguas.
5. Usuario como observador: La IA actúa de forma autónoma, mientras que la persona supervisa de forma pasiva, con la posibilidad de intervenir solo en caso de emergencia. De esta manera, la supervisión humana existe, pero la toma de decisiones es delegada casi por completo.

¿Qué aplicaciones prácticas tienen los distintos tipos de inteligencia artificial en su empresa?

En la actualidad, la IA estrecha domina en el entorno empresarial. Sin embargo, el tipo de IA a implementar depende del objetivo del negocio, el volumen de datos disponible y la infraestructura tecnológica existente.

Según datos de ALLTIPLY, los sectores en los que más se implementa la IA son el tecnológico (75%), el de los servicios financieros (68%) y el de la salud urbana (55%). Por el contrario, la agricultura (18%), la construcción (22%) y la educación (25%) son los que registraron un menor porcentaje de adopción.

En cuanto a las aplicaciones de los tipos de inteligencia artificial dentro de una empresa, Enterprise Technology Association aporta un total de 25 ejemplos:

• Atención al cliente: Los chatbots de IA y asistentes virtuales pueden gestionar las consultas de los clientes, reducir los tiempos de respuesta y mejorar la satisfacción del cliente.
• Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de IA pueden predecir fallas del equipo antes de que ocurran.
• Detección y prevención de fraudes: La IA puede analizar patrones de transacciones en tiempo real para identificar y prevenir actividades fraudulentas.
• Marketing personalizado: La IA puede analizar datos de los clientes y ofrecer mensajes de marketing personalizados.
• Optimización de la cadena de suministro: La IA puede pronosticar la demanda, optimizar los niveles de inventario y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.
• Recursos humanos y adquisición de talento: La IA para ayudar en la selección de currículos mediante la comparación de candidatos y el análisis predictivo.
• Trading financiero: Los algoritmos de IA pueden servir para trading de alta frecuencia mediante el análisis de datos del mercado.
• Diagnóstico de atención médica: La IA puede ayudar en la detección temprana de enfermedades y en planes de tratamiento personalizados.
• Creación de contenido: La IA generativa puede crear contenido de marketing, artículos e incluso código.
• Reconocimiento de voz y traducción: La IA puede mejorar los servicios de reconocimiento de voz y traducción en tiempo real.
• Experiencia minorista: La IA se puede aplicar en pruebas virtuales, recomendaciones personalizadas y procesos de pago inteligentes.
• Vehículos autónomos: La IA puede mejorar la tecnología y la seguridad de los vehículos autónomos.
• Gestión inteligente de la energía: La IA en redes inteligentes puede mejorar la distribución predictiva de energía.
• Análisis de documentos legales: La IA puede revisar y analizar documentos legales con precisión y eficiencia.
• Optimización agrícola: LA IA se puede aplicar en el monitoreo de cultivos mediante el análisis predictivo de los impactos climáticos y la optimización de las prácticas agrícolas.
• Detección de amenazas de ciberseguridad: La IA se puede aplicar en la monitorización y detección en tiempo real de amenazas de ciberseguridad.
• Análisis del sentimiento del cliente: La IA puede analizar los comentarios de los clientes y los datos de las redes sociales para información sobre el sentimiento del cliente.
• Asistentes personales virtuales: Los asistentes virtuales de IA pueden administrar horarios, correos electrónicos y tareas.
• Análisis del mercado inmobiliario: La IA puede analizar las tendencias y valoraciones del mercado inmobiliario.
• Fabricación inteligente: La IA y la robótica pueden automatizar los procesos de fabricación para aumentar la eficiencia y reducir los errores humanos.
• Optimización del comercio electrónico: La IA puede establecer precios dinámicos, gestionar el inventario y brindar experiencias de compra personalizadas.
• Aplicaciones de aprendizaje de idiomas: La IA puede personalizar las experiencias de aprendizaje de idiomas.
• Descubrimiento y desarrollo de fármacos: La IA puede analizar datos biológicos y simular interacciones farmacológicas.
• Sistemas activados por voz: La IA se puede aplicar en sistemas activados por voz para la automatización y el control de edificios.
• Creación artística: La IA generativa puede crear arte, música y diseños para abrir nuevas vías de creatividad y expresión.

¿Qué riesgos éticos y estratégicos plantea cada tipo de inteligencia artificial?

Además de ventajas, la implementación de cada uno de los tipos de inteligencia artificial conlleva ciertos riesgos. Uno de ellos es la transparencia y explicabilidad, ya que muchos sistemas funcionan sin que los usuarios puedan auditar cómo llegaron a una conclusión. Otro desafío está relacionado con los sesgos algorítmicos. Esto significa que si los datos con los que se entrena una IA están sesgados, se perpetuarán los mismos sesgos.

Al mismo tiempo, aunque la IA crea nuevas oportunidades, también reemplaza tareas humanas, por lo que la pérdida de empleos es uno de los riesgos más preocupantes en distintos sectores. Por último, cabe destacar que, si bien puede ayudar a las empresas desde diversas perspectivas, también se puede hacer un uso malicioso de la IA.

Los mayores RIESGOS de la Inteligencia Artificial

Según los resultados de una encuesta realizada por AIPRM, la seguridad y la privacidad de los datos (35.9%) son las principales preocupaciones de la implementación de la IA, seguido por la necesidad de capacidades técnicas para utilizarla de manera eficiente (30.8%). En el otro extremo, poco más de una de cada diez personas cree que la IA no tiene ningún inconveniente potencial (12.4%).

¿Qué tipo de IA debería considerar su organización en este momento?

Elegir cuál de los tipos de inteligencia artificial adoptar no es una decisión fácil. Para hacerlo, es importante considerar factores como la madurez digital de una empresa, su industria y sus objetivos, entre otras cosas.

Por lo general, para las empresas que se encuentran en una etapa inicial de digitalización, es recomendable empezar con la automatización de tareas o asistentes conversacionales. Por su parte, aquellas que tienen un alto volumen de datos pueden beneficiarse de modelos predictivos o de análisis de sentimientos. En cambio, las compañías que tienen una necesidad de personalización masiva deberían explorar los motores de recomendación y el procesamiento de lenguaje natural.

En cualquier caso, se tiene que evitar la incorporación de la IA como moda, sin tener una estrategia clara. La implementación de cualquiera de los tipos de inteligencia artificial debe estar acompañada de KPIs, capacitación interna y evaluación de riesgos.

En este sentido, Alexander Sukharevsky, Socio principal y colíder global de QuantumBlack, IA de McKinsey, afirma: “Una implementación eficaz de IA comienza con una alta dirección totalmente comprometida y, idealmente, una junta directiva comprometida. El instinto de muchas empresas es delegar la implementación al departamento de TI o digital, pero, una y otra vez, esto resulta ser una receta para el fracaso”. Además, remarca que “obtener un valor real de la IA requiere transformación, no solo nueva tecnología. Se trata de una gestión y movilización exitosas del cambio, por lo que el liderazgo de la alta dirección es esencial.

Avances técnicos recientes en el desarrollo de la IA

La rápida evolución de la IA no solo se refleja en su adopción, sino también en avances técnicos significativos logrados en poco tiempo. La eficiencia y la potencia de los modelos de IA han mejorado drásticamente. Por ejemplo, “el costo de inferencia de un sistema con el desempeño de GPT-3.5 se redujo más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024”, afirma el estudio AI Index Report 2025.

Asimismo, los modelos base actuales logran resultados que antes requerían un tamaño mucho mayor: “En 2022, el modelo más pequeño que superó el 60% en MMLU fue PaLM, con 540 mil millones de parámetros. Para 2024, Phi-3-mini de Microsoft, con solo 3.8 mil millones de parámetros, alcanzó el mismo umbral: el equivalente a una reducción de 142 veces en dos años”.

Estos hitos técnicos indican que los investigadores están encontrando maneras más eficientes de entrenar IA, haciendo posible alcanzar altos niveles de rendimiento con modelos más ligeros y menos costosos, lo cual reduce las barreras de entrada para desarrollar y utilizar IA avanzada.

Sin embargo, persisten limitaciones en áreas clave como el razonamiento complejo. Incluso con las mejoras recientes, “los modelos de IA sobresalen en tareas como los problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero aún tienen dificultades con pruebas de razonamiento complejo como PlanBench. A menudo no logran resolver de forma confiable tareas lógicas incluso cuando existen soluciones demostrablemente correctas, lo que limita su eficacia en entornos de alta exigencia donde la precisión es crítica”, resalta la investigación.

Esto señala que, pese al impresionante progreso en otros frentes, la capacidad de las IA para encadenar razonamientos abstractos o realizar planificaciones lógicas de varios pasos sigue siendo un desafío abierto.

Los avances en técnicas como chain-of-thought han mejorado algo este desempeño, pero resolver problemas que requieren raciocinio riguroso continúa fuera del alcance de los sistemas actuales en muchos casos, especialmente cuando se trata de situaciones novedosas o de alto riesgo.

En paralelo, nacieron agentes autónomos de IA con resultados prometedores en la realización de tareas complejas de forma más automatizada. Un claro ejemplo es que “los agentes de IA ya igualan la pericia humana en ciertas tareas, como escribir kernels Triton, mientras ofrecen resultados más rápidos y a menor costo”.

Esto sugiere que estamos empezando a ver sistemas de IA capaces de operar con cierto grado de autonomía y especialización, afrontando labores técnicas de alto nivel (por ejemplo, programación especializada) de manera eficiente.

Si bien en escenarios de larga duración el desempeño humano sigue superando al de la máquina, estos agentes de IA han demostrado superar a expertos humanos en plazos cortos y ejecutan trabajos específicos con gran velocidad, lo que allana el camino para futuras aplicaciones donde la IA actúe como un colaborador autónomo en diversos dominios profesionales.

¿Cómo evoluciona la clasificación de la IA con el avance de la tecnología?

Las clasificaciones actuales para definir los tipos de inteligencia artificial podrían quedar obsoletas en pocos años. A medida que la IA converge con otras tecnologías con IoT, computación cuántica o edge computing, se acelerará la evolución de los sistemas inteligentes hacia formas más autónomas, contextuales y adaptativas.

En esta línea, Artificiality Institute señala que la evolución de modelos aislados a sistemas integrados apunta hacia una inteligencia artificial cada vez más social. Por ejemplo, experimentos recientes demuestran que los agentes de IA desarrollan protocolos de comunicación y participan en formas básicas de coordinación para resolver tareas complejas en entornos compartidos.

De esta manera, a medida que la IA asume tareas más complejas, tendrá más dificultades para resolverlas por sí sola, al punto de que su desarrollo puede ser social. Esto no sucederá porque se la diseñe de esa manera, sino porque la interacción social proporciona soluciones eficientes en términos computacionales a problemas complejos.

Ante esto, podrían ganar protagonismo las clasificaciones funcionales por sector, nivel de riesgo o tipo de dato procesado, por sobre los marcos conceptuales clásicos.

Preguntas frecuentes sobre tipos de inteligencia artificial

¿Cuáles son los ejemplos actuales más comunes de IA estrecha?

Los casos más comunes de IA estrecha incluyen chatbots, motores de recomendación, detección de fraude, sistemas de visión por computadora y asistentes virtuales. Estas soluciones usan machine learning supervisado y operan bajo tareas específicas sin transferir conocimiento.

¿Qué tan cerca estamos de lograr una IA general funcional?

Aunque hay avances en modelos multimodales y aprendizaje de transferencia, la IA general aún está en fase experimental. Se estima que su desarrollo funcional podría tardar décadas debido a limitaciones en comprensión contextual, razonamiento autónomo y adaptabilidad abierta.

¿Cuál es la relación entre tipos de IA y algoritmos como machine learning?

Machine learning y deep learning son técnicas clave que habilitan el funcionamiento de la IA estrecha. En una IA general o superinteligente, se requerirán arquitecturas más complejas que integren múltiples paradigmas de aprendizaje, razonamiento simbólico y computación cognitiva.

¿Qué tecnologías complementan a cada tipo de IA según su uso?

La IA estrecha se potencia con big data, cloud computing y APIs. La IA general requerirá integración con edge computing, IoT y computación cuántica. Para escenarios de IA superinteligente, se proyecta la necesidad de sistemas autónomos descentralizados y redes neuronales evolutivas.

¿Cómo puede saber si un sistema utiliza IA explicable o no?

Un sistema usa IA explicable si permite rastrear cómo toma decisiones mediante técnicas como LIME, SHAP o árboles de decisión. Si los resultados no pueden ser interpretados por humanos, como en muchos modelos de redes neuronales profundas, se considera una “caja negra”.