Este texto es un recorrido brutalmente honesto por la evolución de la inteligencia artificial. Vamos desde las ideas de Turing hasta ChatGPT, pasando por inviernos, promesas rotas, papers imposibles y modelos que hoy escriben, ven, escuchan y hasta flirtean. Spoiler: no todo fue brillante. Pero todo tiene sentido.

¿Qué tan vieja es la inteligencia artificial?

La próxima vez que escuches a alguien decir que la inteligencia artificial “acaba de nacer”, recuérdale que su acta de nacimiento tiene más de 70 años.

Todo comenzó con Alan Turing. Sí, el mismo que ayudó a descifrar los mensajes de los nazis con la máquina Enigma. Pero lo más relevante no fue su rol en la guerra, sino la pregunta que lanzó en 1950 y que sigue provocando vértigo: ¿pueden las máquinas pensar?

Esa pregunta detonó el famoso “Test de Turing”, como marca la Encyclopedia Britannica, una especie de juego de imitación que proponía lo siguiente: si tú chateas con una máquina y no te das cuenta de que no es humana, ¿eso la convierte en inteligente?

Hoy parece básico. Pero en ese entonces fue tan radical como decir que las computadoras podían tener alma.

Unos años después, en 1956, cuatro cerebritos se reunieron en Dartmouth College, en New Hampshire, para imaginar un futuro con máquinas inteligentes. Eran John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Y lo que armaron no fue un curso ni un hackathon. Fue una tormenta de ideas que fundó toda una disciplina.

McCarthy le puso nombre al bebé: “inteligencia artificial”. Nada de “cibernética”, ni “cerebros electrónicos”, ni “autómatas poéticos”. A lo seco. Inteligencia. Artificial.

Ese taller veraniego plantó las bases de todo lo que vino después: desde sistemas simbólicos hasta agentes autónomos.

Y como te explico más a fondo en esta guía completa sobre qué es inteligencia artificial, este no fue un “descubrimiento” aislado. Fue un punto de arranque que cambió la relación entre humanos y máquinas. Aunque no de inmediato.

¿Por qué se congeló todo por décadas?

Porque, como todo lo que promete demasiado… llega un momento en que no cumple.

Después de ese arranque lleno de promesas, vino la frustración. Entre 1974 y 1980, la IA vivió su primer “invierno”. Así le llamaron al colapso de expectativas, inversión y reputación del campo.

¿El culpable? Un informe demoledor del gobierno británico llamado Lighthill Report, que básicamente decía: “Esto no sirve para nada práctico”. Y tenía razón… en parte.

El profesor James Lighthill se quejaba de que los sistemas no podían manejar escenarios reales, solo problemas de juguete. Y que, para colmo, consumían un dineral. Como quien compra un coche deportivo que no arranca si hay baches.

El invierno fue tan frío que las agencias de financiamiento le cerraron la llave a todo lo que oliera a IA. Investigadores se replegaron. Empresas se alejaron. Y durante casi una década, la inteligencia artificial fue ese tema que nadie quería tocar en las conferencias.

Pero no todo fue en vano. Como ocurre en cada ciclo, el retroceso sembró el terreno para la siguiente ola.

Y aquí entra algo importante: las empresas que sobrevivieron fueron las que entendieron que la IA no era magia, sino estrategia.

Lo mismo aplica hoy.

Por eso, si estás leyendo esto como parte de un equipo, directiva o empresa que quiere entender en serio cómo usar la IA (sin repetir los errores del pasado), te recomiendo que vayas directo a mi taller de inteligencia artificial empresarial aplicada. Lo diseñé justo para quienes no quieren quedarse fuera de esta nueva ola… pero tampoco caer en la trampa del hype.

¿Cuándo volvió la fiesta? El renacimiento de los sistemas expertos

A inicios de los 80, cuando muchos daban por muerta la inteligencia artificial, apareció un tipo de software que prometía resucitarla: los sistemas expertos.

¿Qué hacían? Básicamente, imitaban la toma de decisiones de personas con experiencia en campos específicos. Como tener un médico digital que no duerme ni cobra guardias.

El más famoso fue MYCIN, creado en Stanford. Diagnosticaba infecciones y recomendaba antibióticos. Nunca se usó en hospitales, pero fue la primera vez que alguien dijo: “Ok, esto puede funcionar”.

Y funcionó. Tanto que Digital Equipment Corporation lanzó XCON, un sistema para configurar computadoras industriales, y se ahorraron millones de dólares en errores y tiempo. Según AskPromotheus, este tipo de herramientas impulsaron el regreso de las inversiones.

Japón también metió turbo: en 1982, anunció su proyecto de “Computadoras de Quinta Generación”. Querían máquinas inteligentes que razonaran como humanos. Y todos voltearon de nuevo.

El optimismo volvió. Pero como ya sabemos, con la IA todo exceso de fe trae factura.

¿Y cuándo se volvió a congelar todo?

1987.

Ese año explotó la burbuja de las máquinas LISP —las computadoras diseñadas exclusivamente para correr IA— y muchas empresas cerraron o se estrellaron contra sus propias expectativas.

Fue el segundo invierno de la inteligencia artificial. Y este dolió más. No solo porque la inversión se evaporó, sino porque la narrativa se quebró. Los sistemas expertos, tan prometedores al inicio, resultaron torpes para adaptarse a problemas nuevos. No aprendían. No generalizaban. Eran buenos para una sola cosa… y solo si no cambiaban las reglas.

Como explica LightsOnData, ese invierno fue un reset necesario. Porque forzó a los investigadores a dejar de lado la idea de que todo debía programarse con reglas explícitas. Y ahí nació un cambio brutal.

¿Qué vino después? El auge del aprendizaje automático

Los años 90 fueron discretos, pero clave. Dejó de hablarse tanto de “inteligencia artificial” y se puso de moda otro término: machine learning.

Ya no se trataba de decirle a la máquina qué hacer. Se trataba de darle datos… y dejarla aprender.

Ese cambio fue sutil, pero revolucionario.

Ya no queríamos que una IA recitara reglas. Queríamos que encontrara patrones por sí sola. Como una especie de Sherlock Holmes digital, pero sin monóculo ni pipa.

Uno de los hitos más ruidosos fue en 1997, cuando Deep Blue de IBM le ganó una partida de ajedrez al campeón mundial Garry Kasparov. No fue magia. Fue cálculo, estrategia y procesamiento masivo. Pero marcó algo: las máquinas podían superar a los humanos en tareas antes impensables.

Del aprendizaje al “aprendizaje profundo”

A partir de los 2000, otro término se coló a las conversaciones técnicas (y a los pitches de startup): deep learning.

¿Qué significa?

Básicamente, redes neuronales más profundas, más grandes y con más capas que un pastel de boda. Esto permitió que la inteligencia artificial empezara a reconocer imágenes, traducir textos, y hasta anticiparse a lo que vas a escribir (como estás viendo ahora).

Geoffrey Hinton, uno de los pioneros, fue quien rescató el concepto en 2006. Y como documenta MassBio, lo que cambió no fue solo el algoritmo, sino que ya teníamos lo que antes no existía:

• Poder de cómputo.
• Montañas de datos.
• Y tarjetas gráficas (GPU) baratas que aceleraban el entrenamiento.

Ahí arrancó una nueva era.

Una en la que la inteligencia artificial dejó de ser promesa… y se volvió producto.

Y con eso, también llegaron nuevos errores.

Errores que siguen repitiéndose hoy: modelos mal entrenados, sesgos en los datos, interpretaciones exageradas, y aplicaciones que parecen futuristas pero fallan en lo básico.

Por eso, si te interesa usar IA sin caer en los mismos errores históricos, te recomiendo este artículo: Cómo evitar errores con IA. No solo te ahorra tiempo. Te ahorra pena.

¿Qué rayos pasó con los transformers? ¿Y por qué la inteligencia artificial nunca volvió a ser igual?

En 2017, un grupo de investigadores de Google publicó un paper con un título que parecía sacado de un cómic de superhéroes: Attention is all you need.

Y sí. Tenían razón.

Hasta ese momento, las redes neuronales para texto dependían de estructuras complicadas como las LSTM o RNN. Pero los transformers —como los de este paper— usaban un mecanismo de atención que permitía entender relaciones entre palabras sin necesidad de seguir el orden secuencial. Resultado: más rapidez, más precisión y más escala.

Ese artículo cambió el juego. Y no es exageración. Como explica el resumen técnico publicado por Hugging Face, este modelo fue la semilla de casi todos los LLMs modernos.

Poco después llegó BERT, de Google. Y luego GPT, de OpenAI.

GPT: del 1 al infinito

• GPT-1 (2018): tenía 117 millones de parámetros y fue la primera demostración de que se podía preentrenar un modelo y luego afinarlo.
• GPT-2 (2019): ya generaba texto coherente y fluido. Y causó miedo: OpenAI no lo publicó completo de inmediato porque temían usos maliciosos.
• GPT-3 (2020): con 175 mil millones de parámetros, ya no era solo un modelo. Era una bestia capaz de hacer resúmenes, escribir código, responder preguntas técnicas y filosofar… todo mal, pero con mucha confianza.
• ChatGPT (2022): el giro no fue técnico, fue de interfaz. Conectaron GPT-3.5 a una conversación amigable y todo explotó. Fue la app con crecimiento más rápido en la historia: 100 millones de usuarios en 2 meses, como menciona Search Engine Journal.

Y luego vino el salto.

GPT-4 trajo multimodalidad: puedes enviarle imágenes, gráficos, texto, hasta fotos de tu refri y te da ideas para cocinar.

GPT-5 (2025) fue más silencioso, pero más elegante. Incluye un enrutador interno que decide si la tarea requiere velocidad o razonamiento profundo. Como si tuviera un mini jefe de operaciones adentro.

¿Y ahora qué? Modelos que escuchan, ven y actúan. Todo a la vez.

La nueva ola no solo genera texto. También interpreta imágenes, reproduce voces, edita videos y responde en tiempo real.

Ejemplo: GPT-4o, lanzado este año, no solo responde preguntas. Puede tener una conversación por voz contigo, identificar objetos que le muestres en cámara y hasta detectar tu tono emocional. Sí, lo que parecía ciencia ficción hace cinco años, hoy está gratis en tu celular.

Pero esto también viene con riesgos. Y grandes.

Como explicamos en el análisis sobre sextorsión con IA, el poder de estas herramientas no siempre se usa para bien. Deepfakes, estafas automatizadas, bots románticos que manipulan y chantajean… la inteligencia artificial también tiene su lado oscuro.

Y por eso, más que impresionarte con lo que puede hacer, el reto real es saber cómo protegerte y cómo usarla con criterio.

¿Qué lecciones nos deja toda esta historia?

• Que la IA no es nueva. Solo que ahora sí funciona.
• Que cada ola de hype ha traído innovación… y decepción.
• Que el tamaño del modelo importa, pero la arquitectura importa más.
• Que no necesitas programar para aprovecharla. Pero sí necesitas estrategia.

Porque la inteligencia artificial no vino a reemplazarte.

Vino a preguntarte si tienes algo irremplazable.

Si puedes convertir tu conocimiento en ventaja.
Tu experiencia en criterio.
Tu creatividad en diferencial.

Y si no estás en ese camino, no es tarde. Pero tampoco hay tiempo que perder.

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