Tipos de inteligencia artificial: clasificación, ejemplos reales y aplicaciones
SOBRE
diciembre de 2025
La inteligencia artificial (IA) a día de hoy se ha convertido en una herramienta cotidiana imprescindible para empresas de todos los sectores. Desde asistentes virtuales, chatbot, agentes hasta sistemas que diagnostican enfermedades o redactan código, la IA está presente en más lugares de los que imaginamos.
Sin embargo, cuando se habla de "inteligencia artificial", muchas veces se hace de forma genérica, pero existen distintos tipos de IA que dependen de:
Nivel de autonomía
Capacidad de aprendizaje
Aplicación práctica
Entender estas diferencias es clave para tomar decisiones estratégicas en cualquier proyecto de transformación.
IA débil (narrow AI): la más extendida hoy
La mayoría de soluciones que utilizamos hoy en nuestras empresas y a nivel personal se enmarcan en la llamada IA débil o narrow AI, que quiere decir que son sistemas diseñados para realizar una única tarea concreta a un nivel de rendimiento muy alto, pero sin capacidad para adaptarse fuera de su dominio.
Ejemplos reales:
Google Maps utiliza IA para predecir duración del viaje y sugerir las rutas más óptimas.
Siri o Alexa entienden las órdenes de voz y responden en lenguaje natural, pero no razonan más allá de lo programado.
Chatbots bancarios como los de BBVA resuelven dudas sobre sus productos financieros, pero no pueden mantener una conversación productiva fuera de ese contexto.
Estas herramientas son muy efectivas para ese tipo de uso porque están alimentadas con grandes cantidades de datos específicos. Pero su “inteligencia” está limitada: no pueden resolver problemas nuevos, entender más allá del contexto que tienen o tomar decisiones fuera de su campo.
IA general (AGI): una meta aún lejana.
La IA general o Artificial General Intelligence (AGI) es el tipo de IA que es capaz de comprender, razonar y resolver tareas cognitiva que podría realizar cualquier ser humano. Es decir, no estaría especializada en una sola tarea, sino que tendría una inteligencia flexible a cualquier contexto.
Estado actual de la AGI: AGI
Ninguna empresa ha logrado desarrollar una AGI 100% real. Sin embargo, compañías como OpenAI (creadora de ChatGPT), Anthropic y DeepMind (filial de Google) están trabajando para ello. DeepMind, por ejemplo, ha lanzado modelos como Gemini, que integran texto, imagen y código, y buscan crecer hacia un sistema que aprenda de forma más generalista.
Y, aunque los modelos actuales como GPT-4 o Claude pueden parecer "inteligentes", siguen siendo IAs muy avanzadas, sin conciencia, sensibilidad y comprensión real del mundo.
Riesgos y debate ético de la AGI:
La posible llegada de una AGI en pocos años, ha generado un intenso debate social y ético. Organizaciones como el Future of Life Institute o el Center for Humane Technology alertan sobre la necesidad de regulaciones y protocolos de control, dado el poder potencial de este tipo de entornos.
IA superinteligente: un concepto más teórico que real
Y aquí viene lo más interesante: La IA superinteligente, una hipótesis que plantea que, en algún momento, una IA podría superar ampliamente la inteligencia humana en todos los ámbitos: creatividad, razonamiento, empatía, etc.
El término fue creado por el filósofo Nick Bostrom, autor del libro Superintelligence, donde narra los posibles escenarios en los que una IA mucho más inteligente que los humanos podría actuar por su cuenta, y provocar consecuencias imprevisibles.
Hoy por hoy, esta idea sigue siendo una especulación. Aunque algunos líderes tecnológicos como Elon Musk o Sam Altman han expresado su preocupación, no existe evidencia técnica de que estemos cerca de ello (por ahora).
Clasificación funcional: reactiva, con memoria, con teoría de la mente y autoconsciente
Además de clasificarse por nivel de inteligencia, la IA también se puede categorizar por su capacidad de aprendizaje:
Sistemas reactivos
Son los más básicos. No tienen memoria ni capacidad de aprendizaje. Solo responden a estímulos del momento.Ejemplo: Deep Blue, el ordenador de IBM que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997. Solo calculaba jugadas posibles en el momento.
Sistemas con memoria limitada
Pueden aprender de datos recientes y utilizarlos para tomar decisiones.Ejemplo: Los coches autónomos de Tesla que analizan el entorno en tiempo real y reaccionan en función de sus experiencias previas.
Teoría de la mente (futura)
Sería una IA capaz de entender y comprender emociones humanas, intencione y pensamientos. Esto aún no existe, pero investigaciones en IA emocional, como las de Affectiva (empresa especializada en análisis facial emocional), apuntan en esa dirección.
Autoconsciente (hipotética)
La más avanzada: una IA consciente de sí misma, con emociones, subjetividad y autopercepción. No hay ningún desarrollo técnico que lo permita hoy. Es una hipótesis filosófica, de ciencia ficción, no tecnológica.
¿Y los modelos generativos como ChatGPT o Gemini?
Los modelos como ChatGPT, Gemini (Google) o Claude (Anthropic) están entrenados con cantidades enormes de texto y utilizan técnicas como el aprendizaje profundo para generar respuestas coherentes.
Y, aunque pueden mantener conversaciones y resolver tareas complejas, no tienen comprensión de lo que dicen. Lo que hacen es imitar el lenguaje, pero no entienden lo que están diciendo. Esto los hace muy útiles, pero con muchas limitaciones en razonamiento profundo o sentido común.
Conclusión: entender los tipos de IA es clave para aplicarla con criterio
Es importante conocer que no todas las IAs son iguales ni sirven para cualquier campo. Mientras que la IA débil está transformando empresas en todos los sectores, la IA general y la superinteligencia aún pertenecen al terreno de la investigación o la especulación.
Para las compañías que quieren implantar la IA en sus equipos, lo más importante es comprender el tipo de inteligencia que quieren integrar. Solo así podrán alinear expectativas, medir riesgos y aprovechar el valor de esta tecnología.
