Evolución de la Inteligencia Artificial

Algunas personas imaginan la inteligencia artificial (IA) como un concepto absoluto e inamovible; como una única realidad. Sin embargo, la IA no deja de ser un campo de investigación científica en continua expansión. Así, desde las primeras concepciones rudimentarias de esta disciplina a mediados del S. XX, la evolución de la IA ha llevado distintas velocidades en distintas épocas, impulsada por avances tecnológicos, inversiones económicas y grandes talentos. Una historia de la IA que se ha desarrollado en paralelo a la propia evolución humana, ampliando su significado inicial más allá de lo imaginable.

Desde los primeros conceptos hasta el aprendizaje automático

En sus inicios, la inteligencia artificial se centraba en reglas lógicas y programación específica para replicar la inteligencia humana. Con el tiempo, la explosión del big data en la década de los 90 revolucionó la forma en que abordamos este campo. La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos permitió a los sistemas de IA extraer patrones complejos y tomar decisiones más informadas. 

Este cambio hacia el análisis masivo de datos marcó un hito crucial en la evolución de la IA, allanando el camino para la implementación generalizada del aprendizaje automático o machine learning. Este tipo de aprendizaje se convirtió en la columna vertebral de la IA contemporánea. 

A medida que los algoritmos de machine learning aprenden de los datos disponibles, pueden adaptarse y mejorar su precisión sin intervención humana directa. Este enfoque dinámico ha llevado a desarrollos significativos en áreas como el reconocimiento de voz y facial, las campañas de márketing altamente segmentadas y los sistemas de recomendación, transformando radicalmente la manera en que interactuamos con la tecnología en la actualidad. 

El desarrollo de redes neuronales y deep learning

En el transcurso de la evolución de la inteligencia artificial, a medida que las demandas de procesamiento se volvían más complejas, surgió la necesidad de estructuras más sofisticadas. Aquí es donde entran en escena las redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del sistema nervioso humano, capaces de aprender y adaptarse a través de capas interconectadas.

El acceso a recursos computacionales masivos, proporcionados por la tecnología de cloud computing abrió la posibilidad de almacenar y procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente en la nube. Esto, a su vez, proporcionó un entorno ideal para entrenar modelos de aprendizaje profundo o deep learning. 

Esta convergencia de redes neuronales avanzadas y la potencia de la nube llevó a avances extraordinarios en la capacidad de las máquinas para comprender y aprender patrones aún más complejos. La interconexión de estos elementos ha allanado el camino para aplicaciones prácticas en campos como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural (utilizado por los asistentes virtuales) y la toma de decisiones autónoma. 

IA en la automatización industrial: Un recorrido histórico

Históricamente, la automatización industrial se ha centrado en la mecanización de procesos para mejorar la eficiencia y la producción. Fue en la década de los 60 cuando despegó la robotización del trabajo con el advenimiento de la informática y la robótica. Los robots industriales, programados para realizar tareas específicas, comenzaron a desempeñar un papel fundamental en la cadena de producción, ofreciendo una mayor precisión y velocidad en comparación con las operaciones humanas.

A estos robots industriales se sumaron los cobots, o robots colaborativos; tendencias como la hiperautomatización o automatización digital de procesos (DPA); y tecnologías innovadoras como los gemelos digitales, réplicas virtuales a imagen y semejanza de un producto —la turbina de un avión o las palas de un aerogenerador, por ejemplo– al que se le incorporan datos en tiempo real. Con todo ello, nos encontramos inmersos en la actualidad en la denominada cuarta revolución industrial, donde la automatización y la robótica convergen con la inteligencia artificial.

La integración estratégica de la IA en entornos industriales no solo impulsa la productividad, sino que también redefine la naturaleza del trabajo, creando un paradigma donde humanos y máquinas colaboran para alcanzar niveles de rendimiento superiores.

De la IA analítica a la IA generativa

A lo largo de la evolución de la inteligencia artificial, hemos sido testigos de una transición significativa desde enfoques analíticos hacia modelos generativos. La inteligencia artificial analítica, que utiliza datos para extraer patrones, dio sus primeros pasos en  la década de 1950 con la creación de programas capaces de realizar tareas lógicas y resolver problemas basados en datos históricos. Desde hace tiempo, la IA generativa está integrada en nuestra vida digital, en hechos tan cotidianos como la recomendación de contenidos personalizados en función de nuestros intereses y preferencias. 

Fue en la década de 2010 cuando emergieron avances clave en los modelos de inteligencia artificial generativa, programada para crear datos nuevos a partir de los patrones estadísticos extraídos con aprendizaje automático, como las redes generativas adversarias (GAN) y los modelos de lenguaje autoregresivos. Estos modelos pueden ayudar a producir textos e imágenes inéditos de manera rápida y eficaz a partir de inputs por parte del usuario.

Sin embargo, no fue hasta 2020, cuando Open AI publicó su Transformador generativo pre entrenado (GPT-3), que este tipo de IA se hizo accesible para el público general. Un nuevo hito imprescindible en la evolución de la inteligencia artificial que causó gran furor internacional y, a su vez, abrió nuevos debates éticos y legales sobre los desafíos de la IA y su papel en el futuro humano más inmediato.

Iberdrola y la inteligencia artificial

Iberdrola, como la energética privada que más invierte en I+D+i en el mundo, lleva décadas apostando por la innovación como una variable estratégica que afecta a todos los negocios y actividades que desarrollamos. Esto incluye, por supuesto, de la contribución del Grupo para la evolución de la IA en nuestras operaciones y servicios.

Mencionamos a continuación algunos casos de éxito y aplicaciones:

• Meteoflow. Este sistema integrado utiliza la IA para predecir las variables meteorológicas a medio y largo plazo en cualquier tipo de instalación renovable. Desarrollado por Iberdrola Renovables, el proyecto Meteoflow se ha convertido en un referente, con unas tasas de acierto por encima de las soluciones presentes en el mercado.

• Asistente Smart Avanzado (ASA). La plataforma ASA permite a los clientes conectarse a cualquiera solución eléctrica digital disponible en el hogar y, gracias a los servicios de IA de Amazon Web Services, gestionarlas de forma automática para conseguir mejorar su eficiencia y maximizar el ahorro de electricidad. Con este servicio los usuarios adoptan un papel activo en la transición energética.

• Winesolar. La primera planta agrovoltaica inteligente de España cuenta con seguidores inteligentes que adaptan la disposición de los paneles solares a las necesidades de las viñas, para regular mediante la sombra la incidencia del sol y la temperatura. Un algoritmo de IA controla estos seguidores para optimizar la producción fotovoltaica al tiempo que protegen los viñedos. 

• IA4TES. Dentro del programa europeo Misiones de I+D en Inteligencia Artificial en el sector de Energía del siglo XXI, lideramos el proyecto IA4TES Enlace externo, se abre en ventana nueva. (Inteligencia Artificial para la Transición Energética Sostenible), centrado en las tecnologías habilitantes en IA, tanto en los nuevos algoritmos de inteligencia avanzada como en los nuevos paradigmas de gobernanza de datos e inteligencia distribuida del dato.