Los primeros pasos (décadas de 1940–1950)
El inicio de la IA está ligado a la obra de Alan Turing, quien en 1950 planteó la pregunta “¿Pueden pensar las máquinas?” en su célebre artículo “Computing Machinery and Intelligence” y propuso el conocido “Test de Turing”.
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron el primer modelo matemático de neurona artificial. A comienzos de los años 50, los programas pioneros surgieron: Christopher Strachey (1951) y Arthur Samuel (1952) desarrollaron programas para jugar damas, capaces de aprender.
Nacimiento del campo (1956)
El término “Inteligencia Artificial” fue acuñado en 1956 por John McCarthy durante el taller de Dartmouth, considerado el acta fundacional de la disciplina. Allí participaron figuras como Marvin Minsky, Claude Shannon, Allen Newell y Herbert Simon, y se sentaron las bases de la IA simbólica y los sistemas expertos.
Primeros éxitos y primeras crisis
En 1956, el programa Logic Theorist automatizó razonamiento lógico. En los 60 y 70 florecieron los sistemas expertos y los chatbots (ELIZA, 1966). Sin embargo, la sobreexpectativa llevó a las primeras “IA Winters” en los 70 y finales de los 80, épocas de recortes drásticos en financiamiento e interés académico .
Renacimiento y explosión tecnológica (2012–2020s)
El resurgir llegó con el avance del aprendizaje profundo (“deep learning”). En 2012, la red AlexNet plantó cara en ImageNet, ampliando las posibilidades de esta tecnología . A principios de los años 2000, surgieron productos cotidianos como asistentes virtuales y coches autónomos. En 2016, el programa AlphaGo derrotó al campeón mundial de Go, y en 2022 nació ChatGPT, alcanzando 100 millones de usuarios en apenas dos meses .
⚡ IA Hoy: Innovación, retos y aplicaciones
Inversión y potencia computacional
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Meta planea construir centros de datos colosales (Prometheus y Hyperion) en 2026, con capacidad de varios gigavatios para alcanzar la “inteligencia general”.
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China destina cerca de USD 100 000 M en IA como estrategia nacional.
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Alemania y la UE buscan que la IA impacte un 10 % del PIB en 2030, invirtiendo en “gigafábricas” de procesamiento y computación cuántica .
Avances tecnológicos recientes
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Nvidia sorprendió en GTC 2025 con sus chips Blackwell Ultra y Rubin, orientados a IA multimodal y robótica avanzada.
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Google presentó soluciones como Weather Lab para mejorar predicción de ciclones y Gemini Robotics para IA aplicada a robots.
Tendencias para 2025
Según Microsoft, la IA agentiva (agentes autónomos) se integrará en la vida diaria laboral y doméstica. Habrá incremento de modelos especializados, mayor autonomía y adopción en sectores como salud, clima, educación y finanzas.
Desafíos éticos y de gobernanza
El crecimiento explosivo de la IA exige nuevas regulaciones. Expertos plantean supervisión similar a la investigación biológica para prevenir riesgos de sistemas superinteligentes (AGI). Además, la equidad de datos, la transparencia y la responsabilidad en el uso de la IA son temas clave en la agenda actual .
| Periodo | Características |
|---|---|
| 1950–1970 | Primeros programas, nacimiento del campo. |
| 1970–2000 | Ciclos de auge y sequía («IA Winter»). |
| 2012–presente | Deep learning, asistencia virtual, IA generativa. |
| 2025 | IA autónoma, inversión masiva, data centers de escala y regulación urgente. |
La IA ha recorrido un camino prodigioso: comenzó como una pregunta filosófica, creció entre avances y retrocesos, y hoy es un motor fundamental en tecnología, ciencia, economía y política global.
El futuro demandará equilibrio: innovación al servicio de las sociedades, con control, ética y sostenibilidad.
