Panorama de los tipos de IA: comprender para mejor gobernar
La IA abarca hoy una gran diversidad de tecnologías, modelos y usos. Esta pluralidad hace indispensable su comprensión para las organizaciones, con el fin de aprehender los impactos, identificar los riesgos asociados y definir marcos de responsabilidad adecuados.
Antes de poder desplegar, encuadrar o gobernar eficazmente soluciones de IA, es necesario clarificar los conceptos fundamentales. Este artículo propone un panorama sintético de los principales tipos de IA, para brindar referencias claras y operativas.
1. El sistema de IA: el núcleo del ecosistema IA
El sistema de IA es la noción central que estructura todo el marco europeo. Esta noción define el ámbito de aplicación de los requisitos, responsabilidades y mecanismos de control previstos por el marco regulatorio.
Según el artículo 3 (1) de la AI Act, un sistema de IA es un sistema automatizado diseñado para funcionar a diferentes niveles de autonomía y puede adaptarse tras su implementación, deduciendo, a partir de las entradas que recibe, cómo generar salidas como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales.
El sistema de IA es el principal objeto de regulación, donde se centran la clasificación de riesgos, obligaciones de cumplimiento y controles.
2. El modelo de IA: fundamento técnico del sistema
Un modelo de IA es una representación matemática o computacional, obtenida tras un proceso de aprendizaje a partir de datos, utilizada para realizar inferencias. Permite transformar datos de entrada en salidas, como predicciones o decisiones, según una función aprendida.
Generalmente, los modelos de IA no son directamente regulados por la AI Act, ya que son considerados componentes fundamentales de los sistemas de IA.
3. La cuestión de la open source en IA
Los modelos de IA open source son aquellos publicados bajo una licencia abierta que permite su consulta, uso, modificación y distribución. La AI Act reconoce explícitamente su papel en la innovación, introduciendo obligaciones específicas según el uso y nivel de riesgo.
4. Chatbots: la interfaz conversacional
Un chatbot es un sistema de IA diseñado para simular una conversación y proporcionar información o asistencia. Está sujeto a las obligaciones de la AI Act, incluida la transparencia y gestión de riesgos.
5. Los agentes IA: de la herramienta a la autonomía
Los agentes IA son sistemas que utilizan un modelo de IA para automatizar tareas complejas y tomar decisiones sin intervención humana continua, actuando de manera autónoma y adaptándose a contextos cambiantes.
6. La IA agentica: orquestación y complejidad
La IA agentica es un cambio de paradigma que se caracteriza por la colaboración entre varios agentes dentro de un mismo sistema, permitiendo una autonomía estructurada y coordinada.
7. Importancia de este inventario para la gobernanza de la IA
La diversidad de tecnologías de IA hace esencial una comprensión detallada de los diferentes tipos desplegados en las organizaciones. Esto permite identificar obligaciones regulatorias, evaluar riesgos y establecer controles adecuados.
Este entendimiento es clave para estructurar una gobernanza de IA coherente, documentada y duradera, capaz de evolucionar con las tecnologías y usos.
