Tipos de inteligencia artificial: los que existen y los que se venden

Una tienda de recambios de Zaragoza quiere decidir qué referencias reponer. Tiene un historial de ventas y fichas de producto, pero necesita ordenar el encargo antes de buscar herramientas. La decisión es de negocio: qué conviene pedir y con qué información. Los ejemplos de este artículo son ilustrativos, con datos ficticios: no describen clientes de Ciade ni resultados medidos.

El responsable separa la estimación de demanda, la explicación que leerá el encargado y la autorización del pedido. Son trabajos distintos, aunque puedan formar parte de la misma solución. Al probar la preparación de la reposición, deja la compra fuera del sistema: el encargado contrasta referencias, existencias y cantidades antes de autorizarla. Con ese reparto puedes entender el mapa sin empezar por marcas ni suscripciones.

Cada lista responde a un criterio. IBM reúne tres categorías por capacidad y cuatro por funcionamiento. Al sumar ambas salen las siete etiquetas que puedes encontrar en una introducción a la IA. Esa suma sirve para ordenar vocabulario, pero no forma un catálogo de siete productos entre los que tengas que escoger. Tampoco describe una escalera por la que avanza cualquier herramienta.

Las categorías pueden convivir. Por eso no tienes que elegir entre «generativa» y «agente» como si fueran dos alternativas incompatibles. Pide que te expliquen qué está describiendo cada nombre de la oferta.

AGI necesita criterios, no solo una demostración llamativa. IBM la presenta como teórica; el marco de Morris y colaboradores examina distintas definiciones y propone evaluar generalidad y rendimiento. Para valorar una afirmación, pregunta qué tareas se han evaluado, en qué condiciones y con qué resultados. Un conjunto de herramientas especializadas no demuestra por sí solo una capacidad general comparable a la humana.

Autonomía y capacidad se evalúan aparte. Que un sistema siga trabajando entre conversaciones o elija herramientas no prueba que sea más inteligente ni más fiable. Tampoco obliga a atribuirle sentimientos: el marco citado no exige conciencia como condición de AGI. Para tu empresa, una demostración de iniciativa y una evaluación del resultado responden a preguntas diferentes. Conviene pedir ambas por separado cuando una oferta las mezcla.

Empieza por la solución sencilla que resuelva el encargo. Anthropic recomienda ese criterio al diseñar sistemas con agentes: añadir complejidad puede aumentar el tiempo de respuesta y el coste. Si solo necesitas un borrador que alguien revise, justifica cualquier capa adicional por una necesidad concreta. Para contrastar las salidas, consulta IA generativa e IA predictiva; si el encargo requiere actuar, lee qué es un agente de IA.

Pide una muestra revisable con datos de prueba pertinentes para tu tarea. En una estimación, comprueba el resultado con casos reservados para evaluar, respetando el orden temporal cuando corresponda. En un contenido, contrasta exactitud y adecuación antes de usarlo. Deja escrito qué error impediría utilizar la entrega: así podrás valorar la propuesta por su resultado. Si prefieres empezar por las bases, entra en el acceso gratuito de Ciade.