LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

TECNOLOGÍA

PRESENTACIÓN

Resumen

Contextualiza tu tema con un subtítulo

Título 1

Esto es un párrafo listo para contener creatividad, experiencias e historias geniales.

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Título 1

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comenzó en la década de 1950. Desde sus inicios teóricos hasta los revolucionarios sistemas generativos actuales

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Clasificación por capacidades (Nivel de inteligencia) Esta es la clasificación más habitual: [1]

• IA Estrecha o Débil (ANI): También conocida como Artificial Narrow Intelligence, es el único tipo de IA que existe hoy en día. Está diseñada y entrenada para realizar tareas específicas o resolver problemas muy concretos (por ejemplo, ChatGPT o los asistentes virtuales como Siri y Alexa). [1, 2]
• IA General o Fuerte (AGI): También llamada Artificial General Intelligence. Es una IA teórica que igualaría o superaría la inteligencia humana, pudiendo entender, aprender y aplicar conocimientos en cualquier campo o situación, tal como lo haría una persona. [1]
• Superinteligencia Artificial (ASI):

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Clasificación por funcionalidad (Cómo operan) Describe cómo reacciona el sistema y procesa la información: [1, 2]

• Máquinas reactivas: Son los sistemas más básicos. Analizan el presente y reaccionan a él sin tener memoria ni capacidad para aprender de experiencias pasadas. Un ejemplo clásico es el superordenador Deep Blue de IBM. [1, 2, 3, 4, 5]
• Memoria limitada: Pueden almacenar datos históricos y utilizarlos para tomar decisiones o mejorar sus respuestas. En este grupo se incluyen los vehículos autónomos y muchos de los chatbots actuales. [1, 2, 3, 4, 5]
• Teoría de la mente: Nivel teórico en el que la IA sería capaz de comprender las emociones, creencias, intenciones y procesos de pensamiento de los seres humanos. [1, 2]
• Autoconciencia: La fase máxima y teórica, donde la máquina tendría conciencia de su propia existencia, sentimientos y pensamientos

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centra en modelos más pequeños, eficientes y modulares, la automatización inteligente y la integración de IA en infraestructuras críticas

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la vulnerabilidad de los sistemas ante ciberataques (manipulación y envenenamiento de datos), el uso malintencionado para crear fraudes o phishing, y los riesgos éticos como el sesgo algorítmico y la creación de deepfakes

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recopilación masiva, uso no consentido y filtración de datos sensibles

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1. Perfiles Técnicos (Desarrollo y datos) Son los encargados de crear, entrenar y mantener los modelos de lenguaje o algoritmos.

• Ingeniero de IA (AI Engineer): Desarrolla soluciones conectando modelos de lenguaje (LLMs) con bases de datos y sistemas en la nube.
• Ingeniero de Machine Learning: Diseña los algoritmos que permiten a las máquinas aprender de forma autónoma.
• Científico de Datos (Data Scientist): Analiza y extrae valor de grandes volúmenes de datos utilizando lenguajes como Python

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2. Perfiles Humanistas y de Criterio (Ética y contenido) Puestos donde se requiere supervisión humana, ya que la IA aún carece de empatía, ética o capacidad de asumir responsabilidades. [1]

• Ingeniero de Prompts (Prompt Engineer): Especialista en diseñar las instrucciones precisas para que las IA generativas ofrezcan los mejores resultados. [1, 2]
• Auditor de IA / Especialista en Ética: Evalúa los modelos para evitar sesgos, valida el cumplimiento legal y garantiza un uso responsable. [1]
• Entrenador de IA: Ajusta y guía los modelos utilizando los datos internos de una empresa. [1]

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