La Inteligencia Artificial está en todas partes. En pocos años hemos pasado de verla como algo futurista a encontrarla en herramientas cotidianas como buscadores, traductores automáticos, recomendaciones en plataformas de vídeo o asistentes conversacionales como ChatGPT.
Pero no todas las relaciones con la IA son iguales, ni todos los niveles de aprendizaje conllevan lo mismo. No es lo mismo un usuario común de la Inteligencia Artificial, que una empresa que la aplica y la integra en su modelo de negocio o un ingeniero especializado que se encarga de desarrollarla.
Inicialmente ya vemos que son niveles de aprendizaje diferentes, veamos las diferencias que tienen entre los diferentes niveles. Empecemos por el más sencillo y vayamos avanzando.
El usuario común de la Inteligencia Artificial
El usuario común es cualquier persona que utiliza una aplicación o servicio que lleva IA incorporada. Aquí no hace falta un conocimiento técnico profundo: lo que importa es la utilidad práctica.
- Ejemplos habituales: usar ChatGPT para redactar un correo, pedir a un asistente virtual que organice la agenda, o dejar que el GPS ajuste la ruta según el tráfico.
- Nivel de interacción: superficial. El usuario no sabe —ni necesita saber— qué hay detrás: redes neuronales, modelos de lenguaje, algoritmos de aprendizaje automático…
- Valor: ahorrar tiempo, mejorar la productividad y simplificar tareas.
El usuario común está en el punto más democrático de la IA: cualquiera puede aprovechar estas herramientas sin entender lo que sucede entre bambalinas.
La Inteligencia Artificial aplicada a las empresas
En el contexto empresarial, la IA ya no es un accesorio, sino una estrategia. Aquí la clave no es usar una herramienta puntual, sino pensar en cómo encaja la IA con los procesos, los datos y los objetivos de la compañía.
- Ejemplos:
- Un supermercado que usa IA para predecir la demanda y optimizar stocks.
- Un banco que integra algoritmos de detección de fraude en tiempo real.
- Una empresa de marketing que segmenta clientes y personaliza campañas con modelos de machine learning.
- Nivel de interacción: intermedio. No basta con saber usar una app, hay que entender flujos de datos, métricas de negocio y limitaciones legales o éticas.
- Valor: ventaja competitiva, reducción de costes, mejora de la eficiencia e innovación en productos y servicios.
Aquí entran en juego perfiles como consultores, analistas de datos y responsables de innovación. El gran reto es pasar de la curiosidad a la implementación real, lo cual requiere inversión y un cambio cultural dentro de la empresa.
Ingenieros y desarrolladores de Inteligencia Artificial
En el nivel más técnico están los ingenieros y desarrolladores, es decir, quienes construyen los modelos y sistemas de IA.
- Ejemplos de tareas:
- Diseñar arquitecturas de redes neuronales.
- Entrenar modelos con grandes volúmenes de datos.
- Optimizar algoritmos para mejorar rendimiento o reducir costes de computación.
- Integrar modelos en productos finales a través de APIs o infraestructuras en la nube.
- Conocimientos necesarios: matemáticas (álgebra, estadística, cálculo), programación (Python, TensorFlow, PyTorch), infraestructura (bases de datos, cloud computing), además de fundamentos en machine learning y deep learning.
- Valor: crean la “máquina” que luego otros —usuarios y empresas— ponen a trabajar.
Este perfil es altamente especializado y requiere una formación técnica avanzada.
FOMO, confusiones y falsas percepciones
La irrupción de la IA ha generado una fuerte sensación de FOMO (Fear of Missing Out, miedo a quedarse fuera). Muchas personas creen que si no entienden o no usan IA se quedarán atrás. Esto provoca varios efectos:
- Confusión entre roles.
- Hay usuarios que, por saber manejar ChatGPT o MidJourney, ya se autodenominan “expertos en IA”.
- Muchas empresas piensan que necesitan ingenieros de primer nivel para empezar, cuando en realidad podrían integrar soluciones ya disponibles en el mercado.
- Parálisis por complejidad.
- Creer que la IA solo es para gigantes tecnológicos o para perfiles hiperespecializados hace que muchas pequeñas y medianas empresas no la adopten, aun cuando ya existen herramientas accesibles para ellas.
- Falsas expectativas.
- El público general a veces sobreestima lo que la IA puede hacer (como si fuese mágica), mientras que en el ámbito profesional muchas compañías se frustran porque la implementación real es más costosa y lenta de lo que esperaban.
La Inteligencia Artificial tiene tres dimensiones muy distintas: la del usuario común, la de la empresa y la de los ingenieros que la desarrollan. Confundirlas genera ruido, crea grandes confusiones y alimenta ese FOMO colectivo.
Entender bien estas diferencias es el primer paso para aprovechar la Inteligencia Artificial con criterio y sin caer en la trampa de pensar que todos debemos ser ingenieros para beneficiarnos de ella. Para ello el primer paso es siempre sentar unas bases en Inteligencia Artirficial