Si debemos presentar la inteligencia artificial (IA), se trata por una parte de una disciplina y de capacidades cognitivas e intelectuales encarnadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos para realizar ciertas tareas con una forma de inteligencia que se asemeja a la de los humanos. Esta es una definición entre las muchas que existen, ya que se puede decir que la complejidad de la IA es comparable a la de la naturaleza humana.

Esto significa que, al igual que con los humanos, no hay unicidad en la definición o en los tipos de IA. Sin embargo, es posible comprenderla con ciertos pasos, comenzando por el "procesamiento del lenguaje natural", es decir, la forma de transmitir información. En segundo lugar, se refiere a la manera de representar y almacenar los conocimientos comprendidos y adquiridos, luego la forma de internalizarlos y aprovecharlos en respuesta a una pregunta.

Hacer tangible lo intangible es una tarea posible gracias al ser humano, que plantea dos preguntas esenciales: ¿cómo lo hace y por qué le importa hacerlo? La IA, que está en el centro de todas las conversaciones del momento y que también constituye el objetivo de todas las estrategias informáticas, está viviendo actualmente su edad de oro.

Con un ritmo de evolución muy rápido en este campo, las estrategias de innovación que eligen un enfoque de código abierto son aclamadas, ya que permiten beneficiarse de la agilidad y la transparencia en los usos relacionados con la IA. El código abierto, como han comprendido la mayoría de los editores de software de este ecosistema, es el medio para materializar la IA. Hoy en día, las comunidades de código abierto son el punto de partida de la innovación, especialmente en el campo de la IA.

Podemos afirmar completamente que la IA está redefiniendo el uso de la informática tradicional, como una tecnología que, por primera vez en mucho tiempo, estimula la innovación, genera debates sobre su campo de aplicación y empuja siempre más lejos las fronteras. Nos enfrentamos a una conclusión importante, después de las muchas etapas alcanzadas durante los últimos veinte años: ahora es posible liberar todo el poder de la IA.

Este poder, precisamente, depende directamente de aquel que los actores de TI atribuyen a la IA, según su posición en el mercado. Gartner describe la IA como teniendo "el potencial de aportar un inmenso valor añadido a las empresas al permitirles aumentar su productividad, mejorar su toma de decisiones y generar nuevas oportunidades de crecimiento e innovación", con una salvedad: que algunas empresas restringen el uso de la IA a un solo tipo de tarea, con el fin de limitar su alcance. No hay duda de que la inteligencia artificial es un activo importante para hacer evolucionar las industrias y los gobiernos, ya sea en el análisis de datos, la detección y prevención del fraude, pasando por avances importantes en el campo de la salud.

La IA generativa es el concepto que ha causado más revuelo, en la era del acceso a la información, como una tecnología capaz de crear nuevos contenidos a partir de modelos de Deep Learning entrenados con grandes conjuntos de datos. Este tipo de modelos de IA se aprovechan para generar nuevos datos, a diferencia de los modelos de IA discriminante, que permiten clasificar los datos según sus diferencias. Se utilizan entonces para crear texto, imágenes y código, con por ejemplo chatbots, la creación y edición de imágenes, la ayuda en la creación de código de software y la investigación científica.

Las empresas necesitan, por parte de los editores de software, soluciones para desplegar diariamente las tecnologías de IA generativa (proponiendo por ejemplo un análisis o incluso una remediación inteligente de las plataformas para los administradores de sistemas, generando código en modo asistido para los desarrolladores, etc.). Los editores deben mantener el control de principio a fin sobre estas tecnologías.

Una de las grandes ventajas aquí es dominar todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático, como un LLM, preparando el conjunto de datos, entrenando el modelo con científicos de datos, haciéndolo evolucionar a escala con operadores, y finalizando la implementación en producción dentro de aplicaciones empresariales.

No solo los usuarios se ven afectados por la inteligencia artificial: también es el caso de las empresas, algunas de las cuales eligen una estrategia de transformación digital y cultural como línea directriz única para sus proyectos futuros. El riesgo para aquellas que se niegan a subirse al tren es quedarse atrás. Es indispensable lograr evolucionar al mismo tiempo que la IA para esperar liberar todo su potencial.