Diego Halffter, analista, explica cómo la IA busca todo tipo de información: "No es una base de datos normal, sino..."

Para muchas personas, la inteligencia artificial no representa una promesa de avance, sino una fuente de inquietud y confusión. La implementación acelerada de sistemas inteligentes en áreas como la educación, el empleo o la salud ha despertado dudas comprensibles sobre su impacto en la vida diaria. Con frecuencia, la falta de claridad sobre el funcionamiento de estos algoritmos genera miedo a ser reemplazado, vigilado o evaluado por máquinas. Esta sensación de desconfianza se agrava por una brecha digital que no solo es tecnológica, sino también cultural y educativa. Quienes no cuentan con una formación adecuada sobre el uso responsable de estas herramientas suelen sentirse excluidos o superados por una tecnología que no entienden del todo.

El uso indebido que algunas empresas o individuos hacen de la inteligencia artificial, como la propagación de desinformación, la manipulación de imágenes o la creación de perfiles con sesgos, ha contribuido a crear una imagen equivocada de estas tecnologías. Ideas como que la inteligencia artificial tiene conciencia propia o que está destinada a dominar a la humanidad refuerzan un rechazo que, en muchos casos, surge más del desconocimiento que de experiencias reales. Ante este panorama, los expertos insisten en la importancia de promover una educación digital crítica que permita a la sociedad comprender qué puede y qué no puede hacer la inteligencia artificial.

Y este desconocimiento, propagado entre los detractores de la tecnología, surge en parte por la incapacidad de comprender el funcionamiento de la misma. Al ser algo completamente desconocido, la tendencia apunta al menosprecio, pero, una vez se conocen de primera mano las bases sobre el cómo, se lleva a entender el por qué. Esto sucede con la IA, mientras que hace años su llegada se atisbaba como el fin del mundo, en nuestros días resulta algo mucho más cercano y accesible.

¿Cómo recoge información la Inteligencia Artificial?

Diego Halffter, analista especialista en inteligencia artificial, da una contestación a la cuestión que muchos se preguntan, admitiendo que la clave se encuentran en la "base vectorial". "No es como una base de datos normal, aquí no se guarda texto como nosotros normalmente escribimos, sino como vectores", asegura el experto. Estos elementos son listas de números que representan el texto en cuestión. Para ejemplificarlo, Halffter expone un supuesto: "Imagínate que tienes una lista con cien manuales internos de tu compañía. Cada uno de los segmentos de texto se termina convirtiendo en un vector ", indica.

De esta manera, una vez que el usuario busca algo formulando una pregunta o cualquier incidente que quiera resolver, la IA termina contestando con otro vector. "Busca los párrafos más cercanos en significado, aunque al final no utilice las mismas palabras", recalca. Por ende, de esta manera es como funcionan esta clase de sistemas, al igual que otros que combinan modelos inteligentes con información real. El buscador de información se desplaza por números cubiertos de vectores para dar solución a las palabras que formulamos. Por eso, algunas veces la inteligencia artificial no llega a entender al 100% la naturaleza de nuestra pregunta, ya que la asocia a otra.

Otros usos de las bases vectoriales

Las bases vectoriales no solo se emplean en términos de IA, ya que son fundamentales en computación gráfica y videojuegos, donde permiten representar y transformar objetos en entornos tridimensionales. Gracias a ellas, es posible realizar rotaciones, movimientos y efectos visuales con precisión. También en telecomunicaciones, se utilizan para procesar señales mediante combinaciones de funciones base, facilitando su compresión y transmisión eficiente.

En ciencia de datos, las bases vectoriales permiten simplificar conjuntos complejos de información. Técnicas como el análisis de componentes principales reducen dimensiones manteniendo los patrones clave. Además, en sistemas de búsqueda semántica, ayudan a comparar textos mediante la distancia entre vectores, ofreciendo resultados más precisos.