Breve historia de la IA: Turing, OpenAI y avances 2025

La IA nació como idea en los años 40 y, hoy 14 de octubre de 2025, ya decide gran parte de la productividad en las empresas. Tú quieres entender de dónde sale para decidir si apuestas por una herramienta o te quedas con lo clásico. Vamos a recorrer, sin humo, los hitos que te ayudan a leer el presente y a prever el futuro práctico de la IA.

Orígenes y fundamentos (1936-1956)

En 1936, Alan Turing publicó On Computable Numbers, un marco para pensar en máquinas que pueden hacer lo que una calculadora o un cerebro humano puede hacer. En 1943 McCulloch y Pitts propusieron el primer modelo (configuración matemática de datos y parámetros para hacer predicciones o decisiones) matemático de una neurona artificial, un boceto de lo que luego serían las redes. En 1950 Turing plantea el Test de Turing: ¿pueden las máquinas pasar por humanas en una conversación? Cinco años después, McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon organizan la Dartmouth Conference y acuñan el término inteligencia artificial, dando forma formal al campo. Estos años muestran que la IA no es magia, es ingeniería de ideas y de datos.

Primeros vances y sistemas iniciales (1957-1980)

1957 marcó el nacimiento de las redes neuronales con el perceptrón de Frank Rosenblatt. En 1959, Arthur Samuel muestra el primer programa de aprendizaje que mejora jugando damas. En 1966, ELIZA de Weizenbaum demuestra que los programas pueden simular conversación, pero también que entender el contexto es complejo.

En 1969 llega Shakey, un robot móvil que razona sobre sus acciones, precursora de la robótica autónoma. Entre 1970 y 1980 aparecen los sistemas expertos como XCON de Digital Equipment Corporation, que se usan en entornos empresariales para toma de decisiones y configuración de sistemas complejos.

Expansión, crisis y renacimiento (1980-2010)

A finales de los 80, la IA sufre crisis de expectativas, pero reaparece con fuerza cuando aparecen más datos y mejores algoritmos. En 1997, IBM Deep Blue vence al campeón mundial Garry Kasparov en ajedrez, demostrando que la IA puede competir en tareas estratégicas. En 2002 llega Roomba, el robot aspirador de iRobot, un ejemplo claro de IA aplicada al hogar. En 2011, Watson de IBM gana Jeopardy, consolidando el procesamiento de lenguaje natural en contextos de preguntas y respuestas. En 2014 Eugene Goostman supera por primera vez el Test de Turing en un experimento popular, al convencer a una fracción de jueces de que era humano. Este periodo muestra que el rendimiento práctico no depende solo de potencia bruta sino de la integración de modelos y datos.

Revolución del aprendizaje profundo y IA generativa (2015-2022)

En 2016, AlphaGo de DeepMind vence a Lee Sedol en Go, una proeza de redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado. En 2020, GPT-3 de OpenAI, con 175.000 millones de parámetros, cambia el juego de generación de texto y comprensión del lenguaje natural.

Entre 2021 y 2022, DALL-E 2 y Stable Diffusion revolucionan la generación de imágenes a partir de texto, abriendo aplicaciones en marketing, diseño y creatividad industrial. A finales de 2022, ChatGPT de OpenAI se vuelve viral y alcanza más de 100 millones de usuarios activos en dos meses, un hito en adopción de IA conversacional y en demanda de interfaces inteligentes fáciles de usar.

Avances recientes y tendencias (2023-2025)

La era de la IA generativa se Fortalece con modelos que combinan razonamiento, memoria, multi-idioma y multimodalidad. En 2023 OpenAI lanza ChatGPT-4, con mejoras en razonamiento, contenido y manejo de múltiples idiomas. Es entender contextos complejos y sostener conversaciones más largas y coherentes en entornos empresariales. En paralelo, surgen plataformas como Sora 2, una IA generativa presentada en 2024/25 que impulsa capacidades multimodales y eficiencia en tareas de negocio, buscando reducir costos por tarea y acelerar la integración en flujos de trabajo. No quiero vender humo: la promesa está en la reducción de costes, la automatización de procesos repetitivos y la generación de contenidos con control de calidad, siempre acompañado de gobernanza de datos y monitorización de sesgos. Me saca de quicio cuando veo promesas sin ruta de implementación ni métricas, y ese es el punto que debes verificar en cualquier compra.

Qué significan estos hitos para tu negocio

Primero, el coste de entrada cambia. GPT-3 tenía 175.000 millones de parámetros y, aun así, la adopción global fue solo el primer paso, hoy las empresas buscan soluciones que integren IA en sus sistemas ya existentes sin requerir una migración masiva de datos. Si tu objetivo es automatizar soporte, generación de contenidos o análisis de datos, la clave está en medir ROI, no en comprar la última versión. Segundo, la calidad de los datos importa. Un modelo potente sin datos limpios genera resultados sesgados o inexactos. Por eso la gobernanza de datos, la trazabilidad de decisiones y los mecanismos de seguridad son tan relevantes como la precisión del modelo.

Tercero, la IA ya no es un departamento, es una función transversal. En áreas como ventas, operaciones, atención al cliente y seguridad, la IA genera eficiencia real cuando se integra con herramientas existentes y se supervisa con métricas claras: tiempo de respuesta, coste por tarea, reducción de errores y satisfacción del usuario final.

Mi experiencia dice que los proyectos exitosos empiezan por una ruta de implementación clara: definir el problema, seleccionar el tipo de modelo adecuado, estimar el coste de entrenamiento y refinamiento, planificar pruebas piloto y establecer KPI concretos. Si ves promesas sin plan, ni datos de coste, ni métricas, lo que tienes delante es humo. Achanta neno: la implementación debe ser pragmática, con entregas iterativas y con responsables de producto y datos que rindan cuentas. En mi redacción, la IA no reemplaza al editor: lo que hace es quitar tiempo a tareas repetitivas para que puedas centrarte en analizar, decidir y escribir con mayor profundidad.

Qué viene y qué hacer ahora

Para empezar, mapea procesos que consumen mucho tiempo y valora si una IA puede automatizar partes concretas sin perder control. Evalúa proveedores por soporte, seguridad y capacidad de integrarse con tu stack (CRM, ERP, herramientas de BI). Si vas a entrenar o adaptar modelos, define qué datos utilizas, cómo los proteges y quién supervisa las salidas.

Considera a Sora 2 y otros sistemas de IA generativa como herramientas que aceleran tareas, no como sustitutos de un equipo con criterio humano. Si tienes dudas sobre coste y retorno, empieza con un piloto pequeño en una línea de negocio y mide impacto en 6-8 semanas.

Cierre y llamada a la acción

La historia de la IA es un conjunto de hitos que te ayudan a decidir hoy. Del Test de Turing a ChatGPT y Sora 2 hay un hilo práctico: datos, modelos, integración y gobernanza. Si quieres seguir profundizando, comenta aquí con qué proceso planeas aplicar IA en tu proyecto y qué métricas vas a usar para evaluar el éxito. ¿Qué piensas aplicar primero en tus proyectos de negocio? ¿Qué dudas tienes sobre la implementación y la seguridad de los datos? Morriña cuando se mira solo la promesa (pero la realidad es que la IA está aquí para quedarse y mejorar la productividad si la usas con criterio). Mi experiencia en A Coruña me dice que el éxito no está en la foto de portada, sino en la ejecución diaria y en las decisiones basadas en datos. Me saca de quicio ver soluciones perfectas en el papel y fallos en la operativa real.

Notas finales de contexto para entender el desarrollo (sin perder foco)

• Hitos clave: 1936 Turing, 1950 Test de Turing, 1956 Dartmouth, 1957 Perceptrón, 1966 ELIZA, 1969 Shakey, 1997 Deep Blue, 2002 Roomba, 2011 Watson, 2014 Goostman, 2016 AlphaGo, 2020 GPT-3, 2021-2022 DALL-E 2 y Stable Diffusion, 2022 ChatGPT viral, 2023 ChatGPT-4.
• Actores: IBM, OpenAI, DeepMind, Microsoft, Google, Baidu, NVIDIA, y múltiples startups de IA generativa.
• Contexto económico: los costes de entrenamiento y despliegue han bajado respecto a generaciones pasadas, pero la innovación se mide en capacidad de integración, seguridad y ROI verificable, no solo en números de parámetros.
• Enfoque práctico: prioriza gobernanza de datos, seguridad, integración con sistemas existentes y medición de resultados.

¿Qué piensas aplicar a tus proyectos? ¿Qué métricas vas a usar para evaluar impacto y ROI?