Mundo, 17 de marzo 2025 (ATB Digital).- Seguro que esta situación te resulta más que habitual: llegas a casa y, en un intento por relajarte, decides abrir Netflix, o cualquier otra plataforma de vídeo a la carta, para ver tu serie o tu película favorita. Y ahí está, esperándote, una recomendación que parece hecha a medida para ti. ¿Te suena? Te ponemos otro ejemplo que seguro también te resulta de lo más familiar: necesitas usar el móvil y lo desbloqueas con un simple vistazo, sin la necesidad de recordar contraseñas ni números.
Pues bien, estas pequeñas maravillas ya forman parte de nuestra rutina… Pero muy pocas veces nos paramos a pensar por qué ocurren y qué es lo que hay detrás de ellas. ¿Cómo sabe Netflix qué es lo que quieres ver? ¿Cómo te reconoce tu móvil? Pues la respuesta está en los algoritmos de IA y, en gran parte, en un lenguaje de programación que se ha convertido en su columna vertebral: Python.
EL LENGUAJE QUE ENTIENDE LA IA
Python nació a finales de los años 80 con una misión clara: ser un lenguaje de programación accesible, fácil de leer y lo suficientemente potente para resolver problemas complejos. Su creador, Guido van Rossum buscaba de él que se convirtiera en una herramienta versátil y, la verdad, es que no fue por mal camino: a día de hoy, se ha convertido en el estándar para la inteligencia artificial, la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Pero, ¿qué hace a Python diferente del resto? Pues bien, existen dos características principales que lo sitúan en un nivel superior al de sus compañeros: su simplicidad y su flexibilidad. Es decir, posee una sintaxis muy clara que permite escribir código sin complicaciones innecesarias, lo que facilita la creación de algoritmos capaces de aprender y de tomar decisiones. Por si esto no fuera suficiente, posee una serie de bibliotecas especializadas que le permiten trabajar con redes neuronales, imágenes y datos en grandes volúmenes.
Ahora bien, quizás puedas estar preguntándote qué significa exactamente que una máquina “aprenda”. La inteligencia artificial no funciona con órdenes directas que le proporciona una calculadora. En lugar de ello, los algoritmos de aprendizaje analizan enormes cantidades de información, identifican patrones y ajustan su comportamiento para mejorar progresivamente con el tiempo. En palabras sencillas, es como si un niño aprendiera a reconocer caras viendo miles de fotos diferentes hasta distinguirlas con facilidad.
DE NETFLIX AL RECONOCIMIENTO FACIAL
Cada vez que decides ver una serie en una plataforma como Netflix, los algoritmos rastrean tus hábitos: cuánto tiempo pasas viendo cada capítulo, si pausas un episodio o si abandonas una película a la mitad. Con esta información, los sistemas de aprendizaje automático, la gran mayoría programados en Python, predicen qué contenido te gustará en el futuro. Es decir, no es magia: simplemente son matemáticas.
Y lo mismo ocurre con el reconocimiento facial. Cuando desbloqueas tu teléfono con la cara, una red neuronal analiza cada uno de los rasgos de tu rostro y los compara con aquellos que tiene almacenados. Se trata de un sistema capaz de reconocer los cambios en la iluminación, en los gestos o incluso el envejecimiento. Esto es debido a que no busca una coincidencia exacta, sino ciertos patrones que hace único a tu rostro y lo diferencian de todos los demás. Justamente, Python, a través de herramientas como OpenCV, es una de las piezas clave de estos procesos.
Pero no te pienses que se acaba aquí: Python va mucho más allá. Desde los asistentes de voz como Siri o Alexa, hasta los sistemas capaces de detectar fraudes bancarios y las herramientas que ayudan a los médicos a elaborar diagnóstico de patologías, este lenguaje está dando forma a la inteligencia artificial y revolucionando por completo nuestra relación con la tecnología.
DATOS Y PATRONES
Pero, como puedes imaginarte, para que una máquina pueda hacer recomendaciones o reconocer un rostro, necesita datos, muchos datos. Y Python es la herramienta clave para la recopilación, análisis y procesamiento de esa información. Con librerías especializadas como pandas o NumPy, los sistemas de aprendizaje pueden manejar millones de datos en cuestión de segundos, llegando a encontrar conexiones que a simple vista podrían ser imposibles de detectar.
Por ejemplo, imagina que enseñas a un sistema a reconocer gatos en fotos. Obviamente, no puedes proporcionarle una simple imagen: tienes que darle miles. Y sí, lo más probable es que al principio cometa errores y confunda a los gatos con perros o con otros felinos, pero seguro que, con cada intento, mejora su precisión. Pues bien, justamente eso es lo que hace que la inteligencia artificial sea tan poderosa: aprende de la experiencia.
Se trata del mismo principio que aplica en áreas como la detección de fraudes bancarios o el diagnóstico médico. Si un sistema analiza miles de transacciones o radiografías, se vuelve capaz de detectar anomalías o patrones que podrían indicar problemas mucho antes de que estos sean evidentes para un ser humano.
La inteligencia artificial no reemplaza a las personas, pero sí potencia su capacidad de análisis, permitiéndonos tomar decisiones más informadas.
Fuente: National Geographic