Una introducción sencilla para entender el alimento de la inteligencia artificial

¿La IA piensa sola?

Mucha gente imagina que la inteligencia artificial “piensa” como los humanos. Pero la realidad es diferente. La IA no tiene intuición, sentimientos, ni ideas propias. Entonces, ¿cómo logra reconocer una imagen, completar una frase o predecir algo?

La respuesta es simple pero contundente: gracias a los datos. Así como nosotros aprendemos a partir de experiencias, ejemplos o repeticiones, las IA aprenden a partir de grandes cantidades de información estructurada.

Comprender qué son los datos, cómo se organizan y cómo se usan para enseñar a una IA es el primer paso para entender cómo funciona realmente esta tecnología.

Datos: el insumo de la IA

¿Qué son los datos?

En pocas palabras, los datos son unidades de información. Pueden ser palabras, números, imágenes, sonidos, ubicaciones, respuestas, clics, comportamientos… todo lo que pueda ser registrado y almacenado.

Por ejemplo:

“Bogotá” es un dato de ubicación.
Una imagen de una manzana es un dato visual.
“Correcto/Incorrecto” es un dato de evaluación.
La frase “Me gusta estudiar con videos” es un dato de preferencia.

Cuando estos datos se recolectan y organizan de forma adecuada, se convierten en la materia prima para que las máquinas puedan aprender a realizar tareas específicas.

¿Cómo aprenden las IA a partir de datos?

La IA no “entiende” los datos como nosotros, pero puede identificar patrones. Veamos un ejemplo simple:

Supón que quieres enseñarle a una IA a reconocer fotos de gatos. Le muestras miles de imágenes que tú ya etiquetaste como “gato” o “no gato”. La IA busca patrones comunes en las imágenes etiquetadas como “gato”: forma de las orejas, ojos, bigotes, tamaño…

Después de ver suficientes ejemplos, puede hacer predicciones con imágenes nuevas. ¿Es infalible? No. A veces se equivoca. Pero si fue bien entrenada con datos variados y representativos, su precisión será alta.

Tipos de datos en IA

La IA puede trabajar con varios tipos de datos. Aquí te muestro algunos:

Tipo de dato	Ejemplo	Aplicaciones comunes
Texto	Comentarios, artículos, correos	Chatbots, traducción, resúmenes automáticos
Imagen	Fotos, dibujos, escaneos	Reconocimiento facial, análisis médico
Audio	Voz, sonidos, música	Asistentes virtuales, transcripción automática
Video	Grabaciones de clases o cámaras	Seguridad, gestos, seguimiento de atención
Datos numéricos	Notas, edades, temperaturas	Predicción, estadísticas, análisis de riesgos

Cada tipo de dato necesita ser preparado y etiquetado para que la IA pueda aprender de él.

¿Qué significa “limpiar” y “preparar” datos?

Antes de entrenar un modelo, los datos deben ser organizados. Este proceso se llama preprocesamiento e incluye tareas como:

Quitar errores o valores incompletos.
Uniformar formatos (por ejemplo, “sí/SÍ/sí” deben leerse igual).
Etiquetar correctamente (decirle a la IA cuál dato corresponde a qué categoría).
Eliminar duplicados innecesarios.
Asegurarse de que haya representación diversa (evitar que todo sea del mismo grupo, género, idioma, etc.).

⚠️ Una IA entrenada con datos mal preparados puede ser injusta, inexacta o peligrosa.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático (o machine learning) es el proceso mediante el cual una IA aprende de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones.

Hay tres formas comunes de aprendizaje:

Supervisado: los datos ya están etiquetados (como decir “esto es un perro”, “esto no”). La IA aprende a imitar esas clasificaciones.
No supervisado: los datos no tienen etiquetas. La IA busca patrones por sí sola (agrupamientos, semejanzas).
Por refuerzo: la IA prueba acciones y recibe recompensas o castigos (como entrenar un robot a caminar o jugar ajedrez).

En esta etapa de formación, el aprendizaje supervisado será el más fácil de entender y experimentar.

¿Dónde se usan datos en educación?

Aunque a veces no lo notamos, los datos están presentes en casi todo el entorno educativo digital:

Plataformas como Google Classroom recolectan datos de entrega de tareas, participación y rendimiento.
Aplicaciones como Kahoot registran respuestas y tiempos.
Sistemas de recomendación sugieren videos o contenidos basados en historial.
Algunos entornos ya ofrecen IA que adapta el contenido al ritmo del estudiante.

Todo esto se basa en datos. Pero también plantea desafíos: ¿quién controla esos datos?, ¿cómo se usan?, ¿quién se beneficia?

¿Cómo saber si un conjunto de datos es confiable?

Pregúntate lo siguiente:

¿De dónde vienen los datos? ¿Fueron recolectados éticamente?
¿Están bien etiquetados y variados?
¿Incluyen distintos grupos sociales, edades, contextos?
¿Quién controla y usa los datos?

Una IA entrenada con datos sesgados reproducirá y ampliará esos sesgos. Por eso es tan importante pensar críticamente sobre el origen y uso de la información.

Piensa y responde:
¿Qué tipo de datos se recolectan en tu entorno educativo (escuela, colegio, universidad, plataforma virtual)? ¿Quién los controla? ¿Para qué crees que se usan?

Recursos complementarios

🎥 Video: “¿Qué son los datos? – Explicado para estudiantes”
📄 Infografía: “Los datos son el alimento de la IA”
📖 Artículo: “Cómo se entrena una IA: guía para principiantes” – MIT Technology Review (Edición en español)

Conclusión

La inteligencia artificial no nace inteligente. Aprende, como nosotros, a partir de experiencias previas, es decir, de los datos. Saber qué datos se usan, cómo se preparan y qué decisiones se toman con ellos es una parte esencial del nuevo alfabetismo digital.

La buena noticia es que no necesitas ser ingeniero o científico para entender esto. Basta con tener curiosidad, sentido crítico y voluntad de aprender. Y ese es exactamente el propósito de este blog.

¿Qué son los datos y por qué son claves para el aprendizaje de la Inteligencia Artificial?