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La pregunta “¿cuántas IAs existen?” tiene dos respuestas distintas:
Desde lo técnico → No hay un número exacto de inteligencias artificiales, porque cada modelo entrenado (como ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, MidJourney, etc.) cuenta como una IA distinta. Hay miles de modelos en el mundo, desde los más pequeños de uso académico hasta los grandes modelos comerciales.
Desde lo conceptual → Se pueden clasificar en tipos de IA según su capacidad, uso o nivel de autonomía.
Clasificación:
IA Estrecha (ANI – Artificial Narrow Intelligence)
Especializada en una única tarea o conjunto limitado de tareas. Es la inteligencia artificial que encontramos hoy en la mayoría de aplicaciones. Ejemplos: ChatGPT (texto), MidJourney (imágenes), DeepL (traducción), Siri o Alexa (asistentes virtuales).
IA General (AGI – Artificial General Intelligence)
Capaz de razonar, aprender y adaptarse como un humano en cualquier área del conocimiento. Este tipo de IA aún no existe, pero es objeto de investigación avanzada y representa el siguiente salto evolutivo de la inteligencia artificial.
IA Superinteligente (ASI – Artificial Super Intelligence)
Se trata de una IA que superaría la inteligencia humana en todos los aspectos: creatividad, ciencia, resolución de problemas y toma de decisiones complejas. Por ahora es teórica, pero es considerada un objetivo a largo plazo en la comunidad científica.
IA Reactiva
Responde únicamente a estímulos actuales, sin memoria ni aprendizaje previo. Ejemplo: antiguos programas de ajedrez como Deep Blue.
IA con Memoria Limitada
Puede aprender de datos pasados y utilizarlos para tomar mejores decisiones en el futuro. Ejemplo: autos autónomos de Tesla que analizan rutas y comportamientos del tráfico.
IA con Teoría de la Mente (en desarrollo)
Será capaz de entender emociones, intenciones y pensamientos de los humanos, lo que permitirá interacciones más naturales y personalizadas.
IA Autoconsciente (hipotética)
Tendría conciencia propia, autogestión y la capacidad de evaluar sus decisiones de manera autónoma. Por ahora es un concepto teórico de la ciencia ficción y la investigación avanzada.
IA Generativa
Crea contenido nuevo: texto, imágenes, música, video o incluso código. Ejemplos: ChatGPT, MidJourney, Runway, Sora.
IA Predictiva
Predice resultados a partir de datos históricos y patrones. Ejemplos: modelos de predicción climática, financieros o de diagnóstico médico.
IA Conversacional
Diseñada para interactuar con humanos a través de lenguaje natural. Ejemplos: ChatGPT, Gemini, Siri.
IA de Automatización y Procesos
Automatiza tareas repetitivas o flujos de trabajo dentro de empresas. Ejemplos: RPA como UiPath, Automation Anywhere, Make o Zapier.
IA en Robótica
Se implementa en robots físicos que realizan tareas complejas de manera autónoma o semiautónoma. Ejemplos: Boston Dynamics, Optimus de Tesla.
IA en Visión Artificial
Capaz de analizar y reconocer imágenes, rostros u objetos, aplicable en seguridad, medicina y comercio. Ejemplos: sistemas de reconocimiento facial, diagnósticos médicos por imagen.
En resumen:
Existen miles de IAs en la práctica (cada modelo entrenado es una).
A nivel conceptual, se agrupan en ANI, AGI y ASI.
A nivel funcional, van desde IA reactiva hasta la teórica autoconsciente.
A nivel de aplicación, se dividen en generativas, predictivas, conversacionales, de procesos, robóticas y de visión.
