11 tipos de inteligencia artificial: capacidades, funciones y ejemplos

Desde avances médicos para mejorar los diagnósticos, hasta motores gráficos que generan imágenes a nuestro antojo, vivimos un momento en el que la inteligencia artificial (IA) no deja de sorprender.

De acuerdo con datos de McKinsey, el 7 de cada 10 empresas alrededor del mundo están usando IA en al menos una función comercial. Para las personas, esto es aún mayor: una encuesta de Exploding Topics, el 75% de las personas usa la IA al menos una vez por semana, y más de un tercio la usa a diario.

Incluso el comercio electrónico se ve beneficiado, ya que ahora es posible, por ejemplo, recomendar productos de manera personalizada y aumentar el ticket promedio con inteligencia artificial.

En este artículo te diremos cuáles son los tipos de inteligencia artificial y cómo se clasifican. ¡Acompáñanos! 🚀

Tipos de inteligencia artificial

Existen tres grandes grupos dentro de los cuales es posible clasificar los diferentes tipos de inteligencia artificial:

• Tipos de IA según sus capacidades: esta clasificación analiza el alcance de su razonamiento y procesamiento de información, y espera que la IA evolucionará a medida que mejore su capacidad de resolver problemas.
• Tipos de IA según su funcionamiento: es también llamada clasificación de Arend Hintze, porque fue este profesor de la universidad de Michigan quien la planteó. Describe el nivel de complejidad con el que un sistema percibe su entorno y toma decisiones. Es muy aceptada en la actualidad y se centra en ámbitos reales.
• Tipos de IA según aprendizaje y procesamiento: cómo adquieren nuevos conocimientos y la forma en la que deciden cómo encontrar un resultado.

Además, también existe una clasificación según los autores Stuart Russell y Peter Norvig, que implica una forma de entender el campo de la Inteligencia Artificial. A diferencia de los demás enfoques, basados en los tipos de IA, este marca la filosofía detrás de cada sistema.

Ninguno de estos grupos es excluyente entre sí, ya que un mismo sistema de inteligencia artificial puede pertenecer a diferentes tipos de IA si lo clasificamos por sus funciones o por cómo procesa las decisiones que toma para mostrarnos sus respuestas.

ChatGPT, por ejemplo, es una IA débil según sus capacidades, una IA de teoría de la mente según sus funciones y una IA de machine learning y deep learning según su aprendizaje y procesamiento.

¡Veamos cada tipo de IA para que entiendas mejor a qué nos referimos!

Tipos de IA según sus capacidades

Inteligencia artificial estrecha

La inteligencia artificial estrecha es aquella que solo puede realizar una tarea específica —o un grupo limitado de tareas— de manera inteligente. No puede salirse de la tarea para la que fue entrenada ni razonar como un humano

Es también llamada ANI (Artificial Narrow Intelligence, por sus siglas en inglés) o IA débil. Casi todas las aplicaciones de IA en la vida cotidiana entran en esta clasificación.

Ejemplos de IA estrecha

• ChatGPT, que responde preguntas y redacta textos, pero no entiende lo que dice ni resuelve problemas fuera del lenguaje.
• Una app que sustituye a un jugador real en un juego de mesa
• La función de detección de sonrisas en la cámara de tu celular
• En e-commerce: la extensión o API en una tienda online que realiza sugerencias de compra con base en la navegación del potencial cliente.

Inteligencia Artificial General

También llamada AGI (Artificial General Intelligence, por sus siglas en inglés), es una IA que realiza cualquier tarea intelectual con de la misma forma que un humano. Al imitar hasta las funciones cerebrales más complejas, puede aprender y realizar nuevas tareas sin necesidad de que haya una persona entrenándola previamente.

Este tipo de IA todavía no existe para el uso de la población en general, pero en la actualidad se investiga activamente.

Ejemplos de IA general

• La IA DeepMind, creada por Google, tiene el propósito de analizar cantidades impresionantes de datos y encontrar soluciones creativas e inteligentes a problemas de gran escala, como el calentamiento global.
• En e-commerce: en el futuro, las AGI podrían convertirse en asistentes multipropósito que se queden a cargo de tu tienda online y sean capaces de analizar las ventas para decirte cómo mejorar tu inventario, usar sin ayuda una aplicación para hacer catálogos digitales o incluso administrar áreas de tu negocio.

Inteligencia Artificial Superior

La inteligencia artificial superior es un modelo estrictamente teórico que plantea hacia donde podrían evolucionar las capacidades de la IA. En este punto, los sistemas que superarían a la inteligencia humana y podría razonar, aprender, resolver problemas complejos, tomar decisiones y, por supuesto, comunicarse de manera espontánea con humanos.

También llamada ASI (Artificial Super Intelligence o Super Inteligencia Artificial), esta IA no solo entenderá los sentimientos y la experiencia humana: en teoría, la superará ampliamente en todos los campos. Sin embargo, hoy es solo un concepto, sin evidencia práctica

Ejemplos de IA superior

• En e-commerce: en un escenario hipotético, una “Súper IA” podría administrar de manera autónoma toda una cadena de suministro, optimizando inventario, logística y sostenibilidad a niveles imposibles para los humanos.

Tipos de IA según su funcionamiento

El profesor Arend Hintze, de la Universidad Estatal de Míchigan, propuso en su investigación una de las clasificaciones más conocidas para entender cómo funcionan los distintos tipos de inteligencia artificial. Su objetivo era mostrar hasta dónde pueden llegar las máquinas en términos de aprender, recordar y relacionarse con los humanos.

Según su propuesta, los sistemas de IA se dividen en cuatro niveles:

IA reactivas

Son los sistemas más elementales: su comportamiento es generar una respuesta a un estímulo. Es decir, no tienen memoria ni aprenden de la experiencia.

Ejemplos de IA reactivas

• AlphaGo: un programa de computadora diseñado por Google para ganar en el juego de tablero GO.
• Deep Blue, la supercomputadora de IBM que venció a Garry Kasparov en ajedrez.
• Chatbots de respuestas preprogramadas, que devuelven siempre la misma respuesta a la misma pregunta en un e-commerce.

IA de memoria limitada

Los sistemas de memoria limitada sí pueden almacenar experiencias pasadas. Sin embargo, únicamente pueden hacerlo de manera limitada, en períodos cortos, para realizar acciones con base en el aprendizaje generado en el momento de la acción.

Ejemplos de IA de memoria limitada

• Siri, Alexa o Google Assistant: reconocen comandos de voz y ajustan sus respuestas según lo que dijiste antes en la misma conversación. No construyen una memoria a largo plazo de todo lo que hablaste, pero sí utilizan el contexto reciente para darte una respuesta coherente.
• Recomendadores como Netflix o Spotify: guardan tu historial de reproducciones para sugerir contenido afín a tus gustos. Cada interacción (dar “me gusta”, saltar una canción, terminar una serie) alimenta el sistema para mejorar la próxima recomendación.
• Chatbots con IA en e-commerce: en vez de responder como un FAQ programado, procesan las preguntas del cliente en tiempo real y pueden reformular respuestas. Usan el historial de la conversación actual y datos previos (como productos vistos o pedidos) para dar recomendaciones más útiles, aunque no aprenden de manera permanente como una persona.

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Teoría de la mente

Este tipo de sistemas, que todavía no fueron desarrollados, contarán con una IA capaz de entender toda clase de emociones humanas, pero además, aprender a interactuar con ellas, tal y como lo harían humanos al conocer a una persona nueva.

De lograrlo, estaríamos hablando, por ejemplo, de asistentes capaces de guiar las compras online de tus clientes, brindando atención en tiempo real o hasta experiencias personalizadas y recomendaciones de acuerdo a la personalidad —y hasta el humor— de cada comprador.

Ejemplos de teoría de la mente

La robot Sophia es un ejemplo de este tipo de IA que todavía no está disponible para el uso general: es un humanoide que representa un intento mediático y técnico de acercarse a una IA social avanzada.

Aunque no posee teoría de la mente en sentido real, simula comportamientos que apuntan hacia ese objetivo. Sophia ofrece un vistazo (limitado y más visual que técnico) de lo que podría llegar a lograrse con la teoría de la mente.

Autoconciencia

Las máquinas y sistemas de IA con autoconciencia contarán con un nivel avanzado de conocimiento, pensamiento propio, sentimientos y conciencia de su existencia.

Actualmente, este tipo de inteligencia artificial existe solo en teoría y ya hay un debate ético acerca de los beneficios y responsabilidades que la creación de algo de este nivel podría traer para la humanidad.

De ser creada una inteligencia así, podría tomar el papel de un colaborador dentro de tu empresa, con su propio punto de vista y visión de negocio, dispuesto a apoyarte en todo momento.

Tipos de IA según su aprendizaje y procesamiento

Otra forma de clasificar la IA es observar cómo aprende y procesa la información para tomar decisiones.

IA con base en reglas

Este tipo de IA funciona con base en instrucciones ya definidas por el programador: “si pasa A, entonces haz B”. No aprende fuera de esas reglas, lo que la vuelve muy predecible. Sin embargo, entre más reglas se apliquen al sistema, más compleja será la capacidad del mismo para enfrentar un problema.

• Ejemplo: un semáforo inteligente que cambia según un sensor de paso.
• En e-commerce: sistemas de pago con reglas antifraude que verifican datos básicos (IP, coincidencia de tarjeta, geolocalización) antes de aprobar una compra.

IA con árboles de decisión

Analiza información a través de múltiples caminos posibles. Cada decisión abre una nueva rama, lo que permite evaluar diferentes escenarios. “Si encuentro este dato, entonces, busco esta opción, pero si no la encuentro, entonces hago esto”, sería una manera simple de entenderlo.

Los avances en machine learning apoyan este tipo de IA para encontrar datos específicos dentro de gigantescas fuentes de información.

• Ejemplo: un asistente virtual de banco que te lleva por un menú hasta resolver tu consulta.
• En e-commerce: minería de datos de compra que analiza múltiples factores de hábitos de los clientes, a fin de brindarte datos más precisos de tendencias que te ayuden a tomar mejores decisiones para resurtir tu inventario o qué promociones lanzar.

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Redes neuronales

Este tipo de inteligencia artificial imita de forma básica el cerebro humano: procesa estímulos en capas ocultas de procesamiento para generar una respuesta. A medida que el sistema evoluciona, la red neuronal recuerda respuestas anteriores y mejora la respuesta cuando recibe el mismo estímulo, ya sea dando más información o bien, respondiendo más rápido.

• Ejemplo cotidiano: el reconocimiento facial en un celular.
• En e-commerce: ChatGPT, que redacta descripciones de productos o genera ideas de campañas en redes para una tienda online, lo que ahorra tiempo y desbloquea la creatividad de los emprendedores.

Aprendizaje profundo

El siguiente paso de las redes neuronales es el deep learning o aprendizaje profundo. Este tipo de inteligencia artificial es una evolución de las redes neuronales, con más capas y mayor capacidad de cómputo. Permite reconocer patrones complejos y analizar volúmenes enormes de datos para resolver tareas más sofisticadas.

• Ejemplo: traductores automáticos que no solo convierten palabras, sino que entienden el contexto.
• En e-commerce: reconocimiento visual, ya sea para que una plataforma identifique la foto de un producto que viste en la calle y te lleve directamente a la página para comprarlo, o bien, te sugiera que lentes te conviene comprar simplemente al ver tu rostro.

Russell y Norvig: una clasificación filosófica de la inteligencia artificial

Además de las clasificaciones anteriores, los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig también elaboraron sus tipos de inteligencia artificial según su entendimiento, que reflejaron en el libro Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno.

En el trabajo, ellos no se enfocan en lo técnico, sino en la filosofía detrás de cada sistema: cómo piensa o actúa la IA en relación con el ser humano. Son cuatro tipos:

Sistemas que piensan como humanos

Copian los procesos que realiza el cerebro humano. Sus sistemas se basan en la imitación. Están inspirados en la psicología cognitiva y la neurociencia.

Un ejemplo claro de estos sistemas son las redes neuronales. En e-commerce, un sistema que piensa como humano es un algoritmo que intenta replicar cómo una persona compara productos antes de decidir qué comprar.

Sistemas que actúan como humanos

No intentan pensar como un humano, sino emular sus acciones. Su objetivo es desarrollar sistemas que ahorren el esfuerzo a las personas.

Su precisión se detecta con el famoso “test de Turing”, y cualquier robot industrial es un ejemplo claro de este tipo de inteligencia artificial.

Sistemas que piensan racionalmente

Los sistemas que piensan racionalmente se centran en la lógica y la toma de decisiones óptimas. Analizan información, razonan y dan la solución más adecuada.

Un gran ejemplo son los sistemas expertos, utilizados en campos como la medicina o la tecnología para diagnosticar enfermedades.

Sistemas que actúan racionalmente

Los sistemas que actúan racionalmente son aquellos que operan con el objetivo de lograr la mejor acción posible para alcanzar una meta. Al basarse en principios de racionalidad, pueden percibir su entorno, procesar esas percepciones y responder o actuar racionalmente, como lo haría cualquier persona.

Por ejemplo, un robot aspiradora que busca la ruta más eficiente para limpiar. En e-commerce, una IA de este tipo sería un sistema de pricing dinámico que ajusta precios en tiempo real según demanda, competencia y disponibilidad de stock.

Otros enfoques y aplicaciones de la inteligencia artificial

Además de las clasificaciones más utilizadas (por capacidades, funcionamiento y procesamiento), existen otros enfoques que suelen aparecer en estudios y artículos especializados. No son “tipos” de IA en sentido estricto, sino aplicaciones o ramas de la disciplina que muestran cómo se implementa en la práctica.

• Sistemas expertos: son programas diseñados para imitar la toma de decisiones de un especialista humano en un área concreta, como medicina, finanzas o logística. Funcionan con una gran base de conocimiento y reglas que les permiten recomendar o diagnosticar.
• Robótica e IA: la robótica combina hardware con algoritmos de IA para que los robots realicen tareas de forma autónoma, eficiente y repetitiva.
• Agentes inteligentes: son sistemas capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar para lograr objetivos concretos. Pueden ser simples (un bot de búsqueda) o complejos (vehículos autónomos).

Ahora ya conoces cuáles son los tipos de inteligencia artificial, ejemplos de cómo se usan actualmente y cómo ayudan ahora o podrían hacerlo en el futuro dentro del e-commerce.

En América Latina, el mercado de inteligencia artificial crecerá de USD 4.710 millones en 2024 a USD 30.200 millones en 2033, con un crecimiento anual compuesto del 22,9%, según datos de IMARC Group.

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