Inteligencia Artificial
IA Aplicada
Resolución de Problemas
IA Aplicada suena como un término técnico complicado, pero en realidad es una idea muy práctica: se trata de usar la inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real. Y lo más importante: no se limita a un solo tipo de modelo. La IA Aplicada combina diferentes tecnologías de IA —como modelos de lenguaje (LLM), visión por computadora, procesamiento de voz, y más— para crear soluciones inteligentes y útiles.
En esta lección te explicamos qué es la IA Aplicada, cómo se diferencia de otros tipos de IA, y cómo está ayudando a mejorar la forma en que vivimos y trabajamos.
Antes de entender qué es la IA Aplicada, necesitamos entender qué es la Inteligencia Artificial (IA).
La IA consiste en hacer que las máquinas puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como:
La IA no es una sola tecnología. Es un campo formado por muchos tipos de modelos y herramientas, cada uno especializado en algo distinto. Algunos ejemplos son:
Ahora hablemos de la palabra "aplicada".
La IA Aplicada es el uso de diferentes modelos y tecnologías de IA —a menudo combinados— para resolver problemas concretos y prácticos.
No se trata de investigar nuevas teorías o crear modelos desde cero. Se trata de usar las herramientas ya disponibles para mejorar procesos, automatizar tareas, o tomar mejores decisiones.
Piensa en una caja de herramientas: no usas solo un destornillador para todo. Usas la herramienta adecuada para cada tarea. Lo mismo pasa con la IA Aplicada.
La IA Aplicada parte de una necesidad real —como mejorar la atención al cliente o detectar enfermedades— y construye una solución con la tecnología adecuada.
No se limita a un solo tipo de IA. Puede combinar:
La IA Aplicada ya se usa en hospitales, bancos, fábricas, escuelas... ¡en todas partes!
Tal vez hayas escuchado sobre IA Generativa. Veamos cómo se compara con la IA Aplicada:
| Característica | IA Aplicada | IA Generativa |
|---|---|---|
| Objetivo | Resolver problemas reales | Crear contenido nuevo |
| Tecnologías | Mezcla de LLMs, visión, voz, ML | Principalmente LLMs e IA de imágenes |
| Resultado | Decisiones, acciones, soluciones | Texto, imágenes, música, video |
| Ejemplos | Diagnóstico médico, detección de fraude | ChatGPT, DALL·E, Midjourney |
| Enfoque | Aplicaciones prácticas | Creatividad y generación de contenido |
De hecho, muchas soluciones de IA Aplicada incluyen modelos generativos como parte del sistema. Por ejemplo, un chatbot en una página web puede usar un modelo generativo para escribir respuestas, y otro modelo para clasificar solicitudes.
No necesitas ser experto en matemáticas o programación para empezar. Aquí tienes un camino sugerido:
Aprende los Fundamentos
Conoce Casos Reales
Experimenta con Herramientas
Aprende Prompt Engineering
Construye Proyectos
Ten en Cuenta la Ética
La IA Aplicada no se trata de un solo modelo, sino de usar la combinación correcta de tecnologías para resolver problemas reales. Ya sea un LLM que responde preguntas o un sistema de visión que analiza imágenes médicas, esta rama de la IA está transformando industrias con soluciones reales y medibles.
Y tú también puedes ser parte de este cambio.
¿Listo para crear soluciones con IA?