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Draft:Inteligencia artificial

2026-01-03T08:55:26Z

Alonso de la Cruz: /* La superinteligencia artificial y la IA general: el debate actual */

{{Proposal
|Was created on date=2025-05-26
|Belongs to clarus=Tecnologías y gestión de la información y el conocimiento
|Has author=Camila Chauchi Silva// Rosario Rosales// Iria Regueiro// Víctor Campuzano Gallego (Vicampuzano)// Alberto Tur Caselles (Alberto.tur)// Paula López Moreno (Paula López)// Alonso De la Cruz Príncipe (Alonso de la Cruz)// Abigail Veloz Criollo (Abigail Veloz)// Lizeth Moreno
|Has publication status=glossaLAB:Open
}}
[[Category:Proposal]]
{{Comments
|Observations=
* Sería interesente abordar la cuestión de los efectos sobre el aprendizaje y el conocimiento humano. ¿Qué riesgos presenta, qué oportunidades ofrece? ¿Qué debería hacerse para evitar los riesgos y aprovechar las oportunidades? ¿En qué manera sería conveniente desarrollar la IA para evitar sus desventajas?
* Las referencias deberían introducirse usando la herramienta de citación.
}}'''Resumen''': La inteligencia artificial (IA) desarrolla sistemas que imitan habilidades humanas como aprender y analizar datos. Usando tecnologías como ''machine learning'' y ''deep learning'', automatiza tareas, predice tendencias y mejora decisiones en áreas como salud, negocios y tecnología, revolucionando cómo interactuamos con la información.

==Concepto==
La inteligencia artificial es una rama de la ciencia que se ocupa del desarrollo de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, tomar decisiones, aprender, reconocer patrones o interpretar datos a gran escala que resultan imposibles de analizar manualmente.

La IA abarca un campo amplio y multidisciplinar que integra conocimientos de informática, análisis, estadística de datos, ingeniería de hardware, lingüística, neurociencia, filosofía y psicología, entre otros.

En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial se aplica a través de un conjunto de tecnologías, principalmente el aprendizaje automático “machine learning” y el aprendizaje profundo “deep learning”. Estas herramientas permiten automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos, generar predicciones y proyecciones, clasificar información, procesar el lenguaje natural, ofrecer recomendaciones personalizadas y facilitar la recuperación de datos, entre muchas otras funciones.

Según la RAE la Inteligencia Artificial se define como “una disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”. También “es la atribuida a las máquinas capaces de hacer operaciones propias de los seres inteligentes”.

== Historia ==
La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante y abarca décadas de avances científicos, matemáticos y tecnológicos.

===1. Orígenes (1940–1956): Bases teóricas y primeros conceptos===

'''1943:''' Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo matemático de neuronas artificiales, sentando las bases de las redes neuronales ("A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity").

'''1950:''' Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", donde introdujo el Test de Turing para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente.

'''1956:''' El término "inteligencia artificial" fue acuñado en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros. Este evento marcó el inicio formal de la IA como disciplina.

===2. Primeros éxitos y el "Invierno de la IA" (1956–1980)===

'''1956–1974:''' Optimismo inicial con programas como:

Logic Theorist (Newell & Simon, 1956): Demostró teoremas matemáticos.

ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1966): Primer chatbot que simulaba una conversación.

'''Década de 1970–1980:''' Los límites de la computación y la falta de datos llevaron al "invierno de la IA", con recortes de financiamiento.

===3. Resurgimiento (1980–2000): Aprendizaje automático y sistemas expertos===

'''Década de 1980:''' Surgieron sistemas expertos como XCON, que ayudaban en decisiones industriales.

'''1997:''' Deep Blue (IBM) venció al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

Redes neuronales: Avances en algoritmos como backpropagation (Rumelhart & Hinton, 1986). Un algoritmo fundamental en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Su objetivo es ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en las predicciones del modelo.

===4. Era moderna (2000–presente): Big Data y deep learning===

'''2010s:''' El acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) y mejoras en hardware permitieron avances en deep learning.

'''2012:''' AlexNet (red neuronal convolucional) ganó el concurso ImageNet.

'''2016:''' AlphaGo (DeepMind) derrotó al campeón de Go.

'''2020s:''' Con GPT-3 llegan los modelos de lenguaje a gran escala de generación de texto coherente.

'''2022:''' Aparece la IA generativa accesible para todos. Nos permite la generación de textos, de imágenes, la generación de código. Destaca ChatGPT.

'''2023:''' Desarrollo de modelos multimodales, aumento de la regulación (UE vs el mundo); se integra la IA en herramientas profesionales (marketing, educación...etc.).

'''2024:''' Se aprueba y publica el Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, de Inteligencia Artificial.

== Ventajas y Desventajas ==
La inteligencia artificial tiene un profundo impacto en la sociedad y cuenta tanto con ventajas como desventajas.

Entre las '''ventajas''' se encuentran:

* La automatización de actividades repetitivas. La clasificación de datos, respuestas automáticas o el control de calidad son solo algunas de las tareas que pueden realizar la IA siguiendo un patrón de forma rutinaria.
* Procesamiento de grandes volúmenes de datos. Las velocidades que puede abarcar esta herramienta son inigualables para el humano.
* Mejoras en la toma de decisiones al contar con un historial y análisis predictivo las recomendaciones pueden llegar a ser muy precisas.
* La asistencia personalizada, cuenta con sistemas que se adaptan a las necesidades y deseos de los consumidores; su servicio, puede estar diseñado específicamente para asegurar su eficacia y conseguir el beneplácito del consumidor.

Entre las '''desventajas''' podemos observar:

* Pérdida de empleos, la automatización de tareas puede causar que el trabajo humano sea innecesario y por tanto muchos puestos de trabajo son reemplazables por la IA.
* Falta de empatía y juicio humano, aunque es una herramienta creada por los seres humanos carece de nuestra conciencia o ética. Tramita datos de forma objetiva sin detenerse por ejemplo en los aspectos emocionales.
* Dependencia tecnológica al depender excesivamente de sistemas inteligentes, los humanos vemos reducida nuestra capacidad para la toma de decisiones.
* Pérdida de privacidad y posibilidad de vigilancia, está herramienta registra todos los movimientos que realiza. En ocasiones sus funciones requieren del tratamiento de muchos datos personales y ante un fallo de seguridad podrían ser accesibles para personas que no harían buen uso de ellos.
*'''Gran consumo energético:''' La IA viene acompañada de un coste importante que a menudo pasa desapercibido: su enorme consumo de energía. Este consumo energético está creciendo a un ritmo acelerado y plantea importantes desafíos tanto para el sector energético como para las organizaciones que adoptan esta tecnología. La IA consume energía porque procesa grandes volúmenes de datos, utiliza hardware de alto consumo, requiere sistemas de refrigeración intensivos y está disponible 24/7. Entrenar un modelo de lenguaje natural como BERT puede generar más de 284 toneladas de emisiones de CO2, el equivalente a 5 coches durante toda su vida útil. Se estima que una sola consulta a un modelo de IA generativa puede consumir entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda tradicional en Google. El consumo energético asociado a la IA podría multiplicarse por tres antes del 2030, lo que obligará a empresas y a proveedores de energía a adaptarse rápidamente a este nuevo panorama. Actualmente, se estima que los centros de datos son responsables del 1% de las emisiones de gases contaminantes en todo el mundo. A medida que la IA sigue expandiéndose, este porcentaje podría aumentar considerablemente, lo que pone de manifiesto la necesidad urgente de encontrar fuentes de energía más limpias y eficientes. '''Conclusión:''' La IA es comparable a cambios tecnológicos anteriores como la llegada de Internet o la transición de las máquinas de escribir a la ofimática. Aunque la IA mejora la productividad y ahorra tiempo, también genera un nuevo conjunto de problemas. La cantidad de energía que se necesita para entrenar modelos de IA es considerable.

El desarrollo de la IA es una herramienta poderosa con el potencial de transformar la sociedad, pero su implementación debe ser ética, regulada y complementaria al ser humano, no sustitutiva. Las decisiones sobre su uso deben considerar tanto los beneficios como las consecuencias no deseadas.

'''COMO PERSONALIZA LA IA NUESTRA EXPERIENCIA EN INTERNET'''

Cada clic que hacemos, cada artículo que buscamos en nuestra navegación por internet y cada término que introducimos en el buscador son capturados por los algoritmos de la IA. Los datos son como oro para los sistemas de la IA, que analizan patrones en nuestro comportamiento online para personalizar nuestras experiencias digitales.

La IA utiliza algoritmos para predecir qué contenido nos mantendrá online, qué productos podríamos comprar o qué canciones queremos añadir a nuestra lista de reproducciones.

Es probable que el futuro de la IA en la personalización sea aún más sofisticado. Una IA que no se limite a reaccionar a nuestro comportamiento, sino que se anticipe a nuestras necesidades antes incluso de que las articulemos.

== Influencia en las empresas modernas ==
La inteligencia Artificial está cambiando significativamente la manera en que las empresas funcionan y toman decisiones. Gracias a esto muchas tareas se pueden automatizar, mejorar la eficiencia en los procesos internos y las decisiones empresariales para poder actuar con mayor rapidez y precisión.

=== Influencia en la contratación y la gestión de personal ===
Recursos Humanos es el departamento donde más se nota el impacto de la IA. Actualmente, herramientas como el Sistemas de Seguimiento de Candidatos ( ATS) o los ''chatbots'' permiten automatizar la primera fase de reclutamiento, revisando miles de currículums con fluidez. Esto no solo ahorra tiempo, sino que puede reducir el proceso de contratación hasta un 50%.

Además, es capaz de analizar datos clave de los candidatos, como sus habilidades y competencias, para verificar si encajan con los requisitos del puesto. De este modo, los reclutadores se centran más en evaluar aspectos reales y conductuales, como la actitud o la capacidad de trabajar en equipo. A consecuencia de esto las empresas están adaptando sus políticas internas y buscan perfiles con mayor autonomía tecnológica y conocimientos en IA.

=== Influencia en la toma de decisiones inmediatas. ===
La IA ha revolucionado en la toma de decisiones empresariales por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y prever resultados permite a las empresas a reaccionar de forma rápida ante cualquier inconveniente. Esto refleja un aumento de la eficiencia y la productividad, ya que los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas y creativas.

Por otro lado gracias al análisis predictivo los algoritmos de la IA pueden predecir el comportamiento del cliente, optimizar inventarios y gestionar riesgos, lo que conduce a decisiones empresariales perspicaces y dinámicas.

=== Influencia en los canales de distribución ===
En la logística y la cadena de suministro, la IA optimiza las redes de distribución:

* Optimización de rutas: Esta puede planificar rutas de transporte más eficientes, teniendo en cuenta factores como el trafico y el clima, lo que reduce el consumo de combustible y aumenta la velocidad de entrega.
* Gestión de inventario: El análisis predictivo de la IA permite a las empresas anticipar cambio en la demanda, minimizando la falta de existencias o el exceso de inventario y mejorando la resiliencia de la cadena de suministro.
* Experiencia del cliente: A Mejorado la atención del cliente con ''chatbots'' permanentes y personalizando las experiencias, liberando a los comerciales para tareas más complejas.

==Problemas y debates de la IA==
===Regulación de la Inteligencia Artificial===
El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial ha generado la necesidad de establecer marcos regulatorios que garanticen un uso ético, seguro y responsable de estas tecnologías. Esta regulación busca proteger los derechos fundamentales, evitar abusos y reducir riesgos sociales, económicos y éticos derivados de su implementación.

Sin embargo, regular la IA supone todo un desafío ya que una regulación excesiva frena la innovación, aumentando así los costes de desarrollo y provoca una fuga de talento y de proyectos emergentes (startups) hacia regiones con normativas más flexibles. En este sentido, la Unión Europea destaca por adoptar uno de los marcos regulatorios más estrictos a nivel global, lo que puede situarla en una posición de desventaja competitiva y favorecer una dependencia tecnológica externa.

Por otro lado, una regulación demasiado laxa permite un desarrollo más rápido de la IA, pero trae problemas como la falta de transparencia, la explotación masiva de datos personales o el uso de automatizaciones en ámbitos sensibles sin supervisión ( financiero, ciberseguridad...etc.). Por lo tanto, el objetivo es acoger un marco regulatorio eficaz pero que no suprima la innovación, sino que la impulse, y consiga proteger a los usuarios.

===La posible burbuja de la Inteligencia Artificial===

En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial causado por una gran expectación social y empresarial y una inversión generalizada de capital en esta tecnología. Estos y otros rasgos han llevado a los expertos a plantear la posibilidad de una burbuja tecnológica, caracterizada por la sobrevaloración de proyectos, empresas y aplicaciones que no suelen contar con un valor real proporcional a las expectativas generadas.

Uno de los factores que alimenta esta situación es el uso inflacionario del término “inteligencia artificial” como reclamo comercial, como pasaba en el año 2000 con el término ".com". Además, existen muchas empresas valoradas en miles de millones que tienen unos beneficios ridículos o nulos en comparación al capital que levantan en rondas de inversión; lo que recuerda a otras burbujas tecnológicas como la de principios de siglo.

Lo que advierten los expertos no es la desaparición de la IA como tecnología, pues esta sí que tiene un valor intrínseco muy alto, sino de la posibilidad de una corrección drástica del mercado que se lleve consigo a la mayoría de empresas sobrevaloradas, reconfigurando así el sector.

===La superinteligencia artificial y la IA general: el debate actual===

La superinteligencia artificial es la hipótesis que consiste en la existencia de sistemas capaces de superar ampliamente la inteligencia humana en la gran mayoría de campos y además mejorar de forma autónoma. Aunque no se considera un riesgo inmediato, este escenario ha generado un acalorado debate en el ámbito académico, tecnológico y filosófico.

Responsables de empresas líderes en el desarrollo de IA (OpenAI, Google DeepMind o Anthropic) han advertido públicamente sobre la necesidad de investigar la seguridad, la alineación de objetivos y la gobernanza de sistemas cada vez más avanzados. Estas advertencias no parten de la base de una superinteligencia inminente, sino de reconocer que el progreso tecnológico puede ser rápido y difícil de controlar. Por esto, la superinteligencia se aborda con cautela, evitando alarmismos y entendiéndose como algo sobre lo que reflexionar a largo plazo.

== Conclusión ==
La inteligencia artificial (IA) representa una herramienta transformadora con el potencial de mejorar la eficiencia y productividad en múltiples sectores, facilitando la automatización de tareas y la toma de decisiones basada en datos. Además, permite la personalización de experiencias para los usuarios, desde recomendaciones hasta tratamientos médicos adaptados. Sin embargo, su implementación desafíos éticos, como la privacidad y los sesgos en los algoritmos, además de sus consecuencias en el empleo, es crucial fomentar una colaboración efectiva entre humanos y máquinas, y abordar estos restos con regulaciones adecuadas, asegurando que la inteligencia artificial beneficie a la sociedad en su conjunto y se desarrolle de manera responsable.

==Referencias==

* Turing, A. M. (1950). ''Computing Machinery and Intelligence''. Mind.
* McCarthy, J., et al. (1955). ''A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence''.
* Russell, S., & Norvig, P. (2021). ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (4ª ed.). Pearson.
* Weizenbaum, J. (1966). ''ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication''.
* IBM. (1997). ''Deep Blue''. <nowiki>https://www.ibm.com/ibm/history/</nowiki>
* Rumelhart, D. E., et al. (1986). ''Learning Representations by Back-Propagating Errors''. Nature.
* LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). ''Deep Learning''. Nature.
* Silver, D., et al. (2016). ''Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks''. Nature.
* Google. (5 de junio de 2025). ''Google Cloud''. Obtenido de cloud.google.com: <nowiki>https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419</nowiki>
*Jamali, L. (2025, 15 de octubre). Cuáles son las señales de que existe una burbuja financiera con la IA y los riesgos que conlleva. BBC News Mundo.https://www.bbc.com/mundo/articles/cd67ql0y03yo

*Euronews. (2025, 6 de diciembre). Informe advierte del peligro de la superinteligencia artificial y la necesidad de regulación de la IA. Euronews Next.https://es.euronews.com/next/2025/12/06/informe-peligro-superinteligencia-regulacion-ia
*Benett, A., (2025). “''IA para principiantes”.'' Ed.: Global Ink Publishing.
*DOUE núm. 1689, de 12 de julio de 2024, páginas 1 a 144 (144 págs.)
*Melo, G., (2024). “''Impacto ambiental de la Inteligencia Artificial: Consumo energético y sostenibilidad''” en Perfecta Energía. '''<nowiki>https://perfectaenergia.com/impacto-ambiental-de-la-inteligencia-artificial/</nowiki> consultado el 27 de diciembre de 2025.'''
*Novaluz Energía (2025). “''¿Por qué consume tanta energía la IA?: Razones y consecuencias''” '''<nowiki>https://novaluz.es/por-que-consume-tanta-energia-la-inteligencia-artificial/</nowiki> consultado el 27 de diciembre de 2025.'''

Draft:Inteligencia artificial

2025-12-29T10:01:45Z

Alonso de la Cruz: /* Referencias */

{{Proposal
|Was created on date=2025-05-26
|Belongs to clarus=Tecnologías y gestión de la información y el conocimiento
|Has author=Camila Chauchi Silva// Rosario Rosales// Iria Regueiro// Víctor Campuzano Gallego (Vicampuzano)// Alberto Tur Caselles (Alberto.tur)// Paula López Moreno (Paula López)// Alonso De la Cruz Príncipe (Alonso de la Cruz)// Abigail Veloz Criollo (Abigail Veloz)// Lizeth Moreno
|Has publication status=glossaLAB:Open
}}
[[Category:Proposal]]
{{Comments
|Observations=
* Sería interesente abordar la cuestión de los efectos sobre el aprendizaje y el conocimiento humano. ¿Qué riesgos presenta, qué oportunidades ofrece? ¿Qué debería hacerse para evitar los riesgos y aprovechar las oportunidades? ¿En qué manera sería conveniente desarrollar la IA para evitar sus desventajas?
* Las referencias deberían introducirse usando la herramienta de citación.
}}'''Resumen''': La inteligencia artificial (IA) desarrolla sistemas que imitan habilidades humanas como aprender y analizar datos. Usando tecnologías como ''machine learning'' y ''deep learning'', automatiza tareas, predice tendencias y mejora decisiones en áreas como salud, negocios y tecnología, revolucionando cómo interactuamos con la información.

==Concepto==
La inteligencia artificial es una rama de la ciencia que se ocupa del desarrollo de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, tomar decisiones, aprender, reconocer patrones o interpretar datos a gran escala que resultan imposibles de analizar manualmente.

La IA abarca un campo amplio y multidisciplinar que integra conocimientos de informática, análisis, estadística de datos, ingeniería de hardware, lingüística, neurociencia, filosofía y psicología, entre otros.

En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial se aplica a través de un conjunto de tecnologías, principalmente el aprendizaje automático “machine learning” y el aprendizaje profundo “deep learning”. Estas herramientas permiten automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos, generar predicciones y proyecciones, clasificar información, procesar el lenguaje natural, ofrecer recomendaciones personalizadas y facilitar la recuperación de datos, entre muchas otras funciones.

== Historia ==
La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante y abarca décadas de avances científicos, matemáticos y tecnológicos.

===1. Orígenes (1940–1956): Bases teóricas y primeros conceptos===

'''1943:''' Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo matemático de neuronas artificiales, sentando las bases de las redes neuronales ("A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity").

'''1950:''' Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", donde introdujo el Test de Turing para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente.

'''1956:''' El término "inteligencia artificial" fue acuñado en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros. Este evento marcó el inicio formal de la IA como disciplina.

===2. Primeros éxitos y el "Invierno de la IA" (1956–1980)===

'''1956–1974:''' Optimismo inicial con programas como:

Logic Theorist (Newell & Simon, 1956): Demostró teoremas matemáticos.

ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1966): Primer chatbot que simulaba una conversación.

'''Década de 1970–1980:''' Los límites de la computación y la falta de datos llevaron al "invierno de la IA", con recortes de financiamiento.

===3. Resurgimiento (1980–2000): Aprendizaje automático y sistemas expertos===

'''Década de 1980:''' Surgieron sistemas expertos como XCON, que ayudaban en decisiones industriales.

'''1997:''' Deep Blue (IBM) venció al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

Redes neuronales: Avances en algoritmos como backpropagation (Rumelhart & Hinton, 1986). Un algoritmo fundamental en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Su objetivo es ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en las predicciones del modelo.

===4. Era moderna (2000–presente): Big Data y deep learning===

'''2010s:''' El acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) y mejoras en hardware permitieron avances en deep learning.

'''2012:''' AlexNet (red neuronal convolucional) ganó el concurso ImageNet.

'''2016:''' AlphaGo (DeepMind) derrotó al campeón de Go.

'''2020s:''' Con GPT-3 llegan los modelos de lenguaje a gran escala de generación de texto coherente.

'''2022:''' Uso masivo de la IA, el público puede acceder a los modelos generativos (texto, chatbots e imágenes).

'''2023-actualidad:''' Desarrollo de modelos multimodales, aumento de la reglación (UE vs el mundo); se integra la IA en herramientas profesionales (marketing, educación...etc.)

== Ventajas y Desventajas ==
La inteligencia artificial tiene un profundo impacto en la sociedad y cuenta tanto con ventajas como desventajas.

Entre las '''ventajas''' se encuentran:

* La automatización de actividades repetitivas. La clasificación de datos, respuestas automáticas o el control de calidad son solo algunas de las tareas que pueden realizar la IA siguiendo un patrón de forma rutinaria.
* Procesamiento de grandes volúmenes de datos. Las velocidades que puede acadar esta herramienta son inigualables para el humano.
* Mejoras en la toma de decisiones al contar con un historial y análisis predictivo las recomendaciones pueden llegar a ser muy precisas.
* La asistencia personalizada, cuenta con sistemas que se adaptan a las necesidades y deseos de los consumidores; su servicio, puede estar diseñado de específicamente para asegurar su eficacia y el beneplácito del consumidor.

Entre las '''desventajas''' podemos observar:

* Pérdida de empleos, la automatización de tareas puede causar que el trabajo humano sea innecesario y por tanto muchos puestos de trabajo son reemplazables por la IA.
* Falta de empatía y juicio humano, aunque es una herramienta creada por los seres humanos carece de nuestra conciencia o ética. Tramita datos de forma objetiva sin detenerse por ejemplo en los aspectos emocionales.
* Dependencia tecnológica al depender excesivamente de sistemas inteligentes, los humanos vemos reducida nuestra capacidad para la toma de decisiones.
* Pérdida de privacidad y posibilidad de vigilancia, está herramienta registra todos los movimientos que realiza. En ocasiones sus funciones requieren del tratamiento de muchos datos personales y ante un fallo de seguridad podrían ser accesibles para personas que no harían buen uso de ellos.

El desarrollo de la IA es una herramienta poderosa con el potencial de transformar la sociedad, pero su implementación debe ser ética, regulada y complementaria al ser humano, no sustitutiva. Las decisiones sobre su uso deben considerar tanto los beneficios como las consecuencias no deseadas.

== Influencia en las empresas modernas ==
La inteligencia Artificial está cambiando significativamente la manera en que las empresas funcionan y toman decisiones. Gracias a esto muchas tareas se pueden automatizar, mejorar la eficiencia en los procesos internos y las decisiones empresariales para poder actuar con mayor rapidez y precisión.

=== Influencia en la contratación y la gestión de personal ===
Recursos Humanos es el departamento donde más se nota el impacto de la IA. Actualmente, herramientas como el Sistemas de Seguimiento de Candidatos ( ATS) o los ''chatbots'' permiten automatizar la primera fase de reclutamiento, revisando miles de curríulums con fluidez. Esto no solo ahorra tiempo, sino que puede reducir el proceso de contratación hasta un 50%.

Además, es capaz de analizar datos clave de los candidatos, como sus habilidades y competencias, para verificar si encajan con los requisitos del puesto. De este modo, los reclutadores se centran más en evaluar aspectos reales y conductuales, como la actitud o la capacidad de trabajar en equipo. A consecuencia de esto las empresas están adaptando sus políticas internas y buscan perfiles con mayor autonomía tecnológica y conocimientos en IA.

=== Influencia en la toma de decisiones inmediatas. ===
La IA ha revolucionado en la toma de decisiones empresariales por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y prever resultados permite a las empresas a reaccionar de forma rapida ante cualquier inconveniente. Esto refleja un aumento de la eficiencia y la productividad, ya que los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas y creativas.

Por otro lado gracias al análisis predictivo los algoritmos de la IA pueden predecir el comportamiento del cliente, optimizar inventarios y gestionar riesgos, lo que conduce a decisiones empresariales perspicaces y dinámicas.

=== Influencia en los canales de distribución ===
En la logística y la cadena de suministro, la IA optimiza las redes de distribución:

* Optimización de rutas : Esta puede planificar rutas de transporte más eficientes, teniendo en cuenta factores como el trafico y el clima, lo que reduce el consumo de combustible y aumenta la velocidad de entrega.
* Gestión de inventario: El análisis predictivo de la IA permite a las empresas anticipar cambio en la demanda, minimizando la falta de existencias o el exceso de inventario y mejorando la resiliencia de la cadena de suministro.
* Experiencia del cliente: A Mejorado la atención del cliente con ''chatbots'' permanentes y personalizando las experiencias, liberando a los comerciales para tareas más complejas.

==Problemas y debates de la IA==
===Regulación de la Inteligencia Artificial===
El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial ha generado la necesidad de establecer marcos regulatorios que garanticen un uso ético, seguro y responsable de estas tecnologías. Esta regulación busca proteger los derechos fundamentales, evitar abusos y reducir riesgos sociales, económicos y éticos derivados de su implementación.

Sin embargo, regular la IA supone todo un desafío ya que una regulación excesiva frena la innovación, aumentando así los costes de desarrollo y provoca una fuga de talento y de proyectos emergentes (startups) hacia regiones con normativas más flexibles. En este sentido, la Unión Europea destaca por adoptar uno de los marcos regulatorios más estrictos a nivel global, lo que puede situarla en una posición de desventaja competitiva y favorecer una dependencia tecnológica externa.

Por otro lado, una regulación demasiado laxa permite un desarrollo más rápido de la IA, pero trae problemas como la falta de transparencia, la explotación masiva de datos personales o el uso de automatizaciones en ámbitos sensibles sin supervisión ( financiero, ciberseguridad...etc.). Por lo tanto, el objetivo es acoger un marco regulatorio eficaz pero que no suprima la innovación, sino que la impulse, y consiga proteger a los usuarios.

===La posible burbuja de la Inteligencia Artificial===

En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial causado por una gran expectación social y empresarial y una inversión generalizada de capital en esta tecnología. Estos y otros rasgos han llevado a los expertos a plantear la posibilidad de una burbuja tecnológica, caracterizada por la sobrevaloración de proyectos, empresas y aplicaciones que no suelen contar con un valor real proporcional a las expectativas generadas.

Uno de los factores que alimenta esta situación es el uso inflacionario del término “inteligencia artificial” como reclamo comercial, como pasaba en el año 2000 con el término ".com". Además, existen muchas empresas valoradas en miles de millones que tienen unos beneficios ridículos o nulos en comparación al capital que levantan en rondas de inversión; lo que recuerda a otras burbujas tecnológicas como la de principios de siglo.

Lo que advierten los expertos no es la desaparición de la IA como tecnología, pues esta sí que tiene un valor intrínseco muy alto, sino de la posibilidad de una corrección drástica del mercado que se lleve consigo a la mayoría de empresas sobrevaloradas, reconfigurando así el sector.

===La superinteligencia artificial y la IA general: el debate actual===

La superinteligencia artificial es la hipótesis que consiste en la existencia de sistemas capaces de superar ampliamente la inteligencia humana en la gran mayoría de campos y además mejorar de forma autónoma. Aunque no se considera un riesgo inmediato, este escenario ha generado un acalorado debate en el ámbito académico, tecnológico y filosófico.

Responsables de empresas líderes en el desarrollo de IA (OpenAI, Google DeepMind o Anthropic) han advertido públicamente sobre la necesidad de investigar la seguridad, la alineación de objetivos y la gobernanza de sistemas cada vez más avanzados. Estas advertencias no parten de la base de una superinteligencia inminente, sino de reconocer que el progreso tecnológico puede ser rápido y difícil de controlar. Por esto, la superinteligencia se aborda con cautela, evitando alarmismos y entendiéndola como algo sobre lo que reflexionar a largo plazo.

== Conclusión ==
La inteligencia artificial (IA) representa una herramienta transformadora con el potencial de mejorar la eficiencia y productividad en múltiples sectores, facilitando la automatización de tareas y la toma de decisiones basada en datos. Además, permite la personalización de experiencias para los usuarios, desde recomendaciones hasta tratamientos médicos adaptados. Sin embargo, su implementación desafíos éticos, como la privacidad y los sesgos en los algoritmos, además de sus consecuencias en el empleo, es crucial fomentar una colaboración efectiva entre humanos y máquinas, y abordar estos restos con regulaciones adecuadas, asegurando que la inteligencia artificial beneficie a la sociedad en su conjunto y se desarrolle de manera responsable.

==Referencias==

* Turing, A. M. (1950). ''Computing Machinery and Intelligence''. Mind.
* McCarthy, J., et al. (1955). ''A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence''.
* Russell, S., & Norvig, P. (2021). ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (4ª ed.). Pearson.
* Weizenbaum, J. (1966). ''ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication''.
* IBM. (1997). ''Deep Blue''. <nowiki>https://www.ibm.com/ibm/history/</nowiki>
* Rumelhart, D. E., et al. (1986). ''Learning Representations by Back-Propagating Errors''. Nature.
* LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). ''Deep Learning''. Nature.
* Silver, D., et al. (2016). ''Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks''. Nature.
* Google. (5 de junio de 2025). ''Google Cloud''. Obtenido de cloud.google.com: <nowiki>https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419</nowiki>
*Jamali, L. (2025, 15 de octubre). Cuáles son las señales de que existe una burbuja financiera con la IA y los riesgos que conlleva. BBC News Mundo.https://www.bbc.com/mundo/articles/cd67ql0y03yo

*Euronews. (2025, 6 de diciembre). Informe advierte del peligro de la superinteligencia artificial y la necesidad de regulación de la IA. Euronews Next.https://es.euronews.com/next/2025/12/06/informe-peligro-superinteligencia-regulacion-ia

Draft:Inteligencia artificial

2025-12-29T10:00:15Z

Alonso de la Cruz:

{{Proposal
|Was created on date=2025-05-26
|Belongs to clarus=Tecnologías y gestión de la información y el conocimiento
|Has author=Camila Chauchi Silva// Rosario Rosales// Iria Regueiro// Víctor Campuzano Gallego (Vicampuzano)// Alberto Tur Caselles (Alberto.tur)// Paula López Moreno (Paula López)// Alonso De la Cruz Príncipe (Alonso de la Cruz)// Abigail Veloz Criollo (Abigail Veloz)// Lizeth Moreno
|Has publication status=glossaLAB:Open
}}
[[Category:Proposal]]
{{Comments
|Observations=
* Sería interesente abordar la cuestión de los efectos sobre el aprendizaje y el conocimiento humano. ¿Qué riesgos presenta, qué oportunidades ofrece? ¿Qué debería hacerse para evitar los riesgos y aprovechar las oportunidades? ¿En qué manera sería conveniente desarrollar la IA para evitar sus desventajas?
* Las referencias deberían introducirse usando la herramienta de citación.
}}'''Resumen''': La inteligencia artificial (IA) desarrolla sistemas que imitan habilidades humanas como aprender y analizar datos. Usando tecnologías como ''machine learning'' y ''deep learning'', automatiza tareas, predice tendencias y mejora decisiones en áreas como salud, negocios y tecnología, revolucionando cómo interactuamos con la información.

==Concepto==
La inteligencia artificial es una rama de la ciencia que se ocupa del desarrollo de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, tomar decisiones, aprender, reconocer patrones o interpretar datos a gran escala que resultan imposibles de analizar manualmente.

La IA abarca un campo amplio y multidisciplinar que integra conocimientos de informática, análisis, estadística de datos, ingeniería de hardware, lingüística, neurociencia, filosofía y psicología, entre otros.

En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial se aplica a través de un conjunto de tecnologías, principalmente el aprendizaje automático “machine learning” y el aprendizaje profundo “deep learning”. Estas herramientas permiten automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos, generar predicciones y proyecciones, clasificar información, procesar el lenguaje natural, ofrecer recomendaciones personalizadas y facilitar la recuperación de datos, entre muchas otras funciones.

== Historia ==
La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante y abarca décadas de avances científicos, matemáticos y tecnológicos.

===1. Orígenes (1940–1956): Bases teóricas y primeros conceptos===

'''1943:''' Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo matemático de neuronas artificiales, sentando las bases de las redes neuronales ("A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity").

'''1950:''' Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", donde introdujo el Test de Turing para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente.

'''1956:''' El término "inteligencia artificial" fue acuñado en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros. Este evento marcó el inicio formal de la IA como disciplina.

===2. Primeros éxitos y el "Invierno de la IA" (1956–1980)===

'''1956–1974:''' Optimismo inicial con programas como:

Logic Theorist (Newell & Simon, 1956): Demostró teoremas matemáticos.

ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1966): Primer chatbot que simulaba una conversación.

'''Década de 1970–1980:''' Los límites de la computación y la falta de datos llevaron al "invierno de la IA", con recortes de financiamiento.

===3. Resurgimiento (1980–2000): Aprendizaje automático y sistemas expertos===

'''Década de 1980:''' Surgieron sistemas expertos como XCON, que ayudaban en decisiones industriales.

'''1997:''' Deep Blue (IBM) venció al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

Redes neuronales: Avances en algoritmos como backpropagation (Rumelhart & Hinton, 1986). Un algoritmo fundamental en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Su objetivo es ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en las predicciones del modelo.

===4. Era moderna (2000–presente): Big Data y deep learning===

'''2010s:''' El acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) y mejoras en hardware permitieron avances en deep learning.

'''2012:''' AlexNet (red neuronal convolucional) ganó el concurso ImageNet.

'''2016:''' AlphaGo (DeepMind) derrotó al campeón de Go.

'''2020s:''' Con GPT-3 llegan los modelos de lenguaje a gran escala de generación de texto coherente.

'''2022:''' Uso masivo de la IA, el público puede acceder a los modelos generativos (texto, chatbots e imágenes).

'''2023-actualidad:''' Desarrollo de modelos multimodales, aumento de la reglación (UE vs el mundo); se integra la IA en herramientas profesionales (marketing, educación...etc.)

== Ventajas y Desventajas ==
La inteligencia artificial tiene un profundo impacto en la sociedad y cuenta tanto con ventajas como desventajas.

Entre las '''ventajas''' se encuentran:

* La automatización de actividades repetitivas. La clasificación de datos, respuestas automáticas o el control de calidad son solo algunas de las tareas que pueden realizar la IA siguiendo un patrón de forma rutinaria.
* Procesamiento de grandes volúmenes de datos. Las velocidades que puede acadar esta herramienta son inigualables para el humano.
* Mejoras en la toma de decisiones al contar con un historial y análisis predictivo las recomendaciones pueden llegar a ser muy precisas.
* La asistencia personalizada, cuenta con sistemas que se adaptan a las necesidades y deseos de los consumidores; su servicio, puede estar diseñado de específicamente para asegurar su eficacia y el beneplácito del consumidor.

Entre las '''desventajas''' podemos observar:

* Pérdida de empleos, la automatización de tareas puede causar que el trabajo humano sea innecesario y por tanto muchos puestos de trabajo son reemplazables por la IA.
* Falta de empatía y juicio humano, aunque es una herramienta creada por los seres humanos carece de nuestra conciencia o ética. Tramita datos de forma objetiva sin detenerse por ejemplo en los aspectos emocionales.
* Dependencia tecnológica al depender excesivamente de sistemas inteligentes, los humanos vemos reducida nuestra capacidad para la toma de decisiones.
* Pérdida de privacidad y posibilidad de vigilancia, está herramienta registra todos los movimientos que realiza. En ocasiones sus funciones requieren del tratamiento de muchos datos personales y ante un fallo de seguridad podrían ser accesibles para personas que no harían buen uso de ellos.

El desarrollo de la IA es una herramienta poderosa con el potencial de transformar la sociedad, pero su implementación debe ser ética, regulada y complementaria al ser humano, no sustitutiva. Las decisiones sobre su uso deben considerar tanto los beneficios como las consecuencias no deseadas.

== Influencia en las empresas modernas ==
La inteligencia Artificial está cambiando significativamente la manera en que las empresas funcionan y toman decisiones. Gracias a esto muchas tareas se pueden automatizar, mejorar la eficiencia en los procesos internos y las decisiones empresariales para poder actuar con mayor rapidez y precisión.

=== Influencia en la contratación y la gestión de personal ===
Recursos Humanos es el departamento donde más se nota el impacto de la IA. Actualmente, herramientas como el Sistemas de Seguimiento de Candidatos ( ATS) o los ''chatbots'' permiten automatizar la primera fase de reclutamiento, revisando miles de curríulums con fluidez. Esto no solo ahorra tiempo, sino que puede reducir el proceso de contratación hasta un 50%.

Además, es capaz de analizar datos clave de los candidatos, como sus habilidades y competencias, para verificar si encajan con los requisitos del puesto. De este modo, los reclutadores se centran más en evaluar aspectos reales y conductuales, como la actitud o la capacidad de trabajar en equipo. A consecuencia de esto las empresas están adaptando sus políticas internas y buscan perfiles con mayor autonomía tecnológica y conocimientos en IA.

=== Influencia en la toma de decisiones inmediatas. ===
La IA ha revolucionado en la toma de decisiones empresariales por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y prever resultados permite a las empresas a reaccionar de forma rapida ante cualquier inconveniente. Esto refleja un aumento de la eficiencia y la productividad, ya que los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas y creativas.

Por otro lado gracias al análisis predictivo los algoritmos de la IA pueden predecir el comportamiento del cliente, optimizar inventarios y gestionar riesgos, lo que conduce a decisiones empresariales perspicaces y dinámicas.

=== Influencia en los canales de distribución ===
En la logística y la cadena de suministro, la IA optimiza las redes de distribución:

* Optimización de rutas : Esta puede planificar rutas de transporte más eficientes, teniendo en cuenta factores como el trafico y el clima, lo que reduce el consumo de combustible y aumenta la velocidad de entrega.
* Gestión de inventario: El análisis predictivo de la IA permite a las empresas anticipar cambio en la demanda, minimizando la falta de existencias o el exceso de inventario y mejorando la resiliencia de la cadena de suministro.
* Experiencia del cliente: A Mejorado la atención del cliente con ''chatbots'' permanentes y personalizando las experiencias, liberando a los comerciales para tareas más complejas.

==Problemas y debates de la IA==
===Regulación de la Inteligencia Artificial===
El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial ha generado la necesidad de establecer marcos regulatorios que garanticen un uso ético, seguro y responsable de estas tecnologías. Esta regulación busca proteger los derechos fundamentales, evitar abusos y reducir riesgos sociales, económicos y éticos derivados de su implementación.

Sin embargo, regular la IA supone todo un desafío ya que una regulación excesiva frena la innovación, aumentando así los costes de desarrollo y provoca una fuga de talento y de proyectos emergentes (startups) hacia regiones con normativas más flexibles. En este sentido, la Unión Europea destaca por adoptar uno de los marcos regulatorios más estrictos a nivel global, lo que puede situarla en una posición de desventaja competitiva y favorecer una dependencia tecnológica externa.

Por otro lado, una regulación demasiado laxa permite un desarrollo más rápido de la IA, pero trae problemas como la falta de transparencia, la explotación masiva de datos personales o el uso de automatizaciones en ámbitos sensibles sin supervisión ( financiero, ciberseguridad...etc.). Por lo tanto, el objetivo es acoger un marco regulatorio eficaz pero que no suprima la innovación, sino que la impulse, y consiga proteger a los usuarios.

===La posible burbuja de la Inteligencia Artificial===

En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial causado por una gran expectación social y empresarial y una inversión generalizada de capital en esta tecnología. Estos y otros rasgos han llevado a los expertos a plantear la posibilidad de una burbuja tecnológica, caracterizada por la sobrevaloración de proyectos, empresas y aplicaciones que no suelen contar con un valor real proporcional a las expectativas generadas.

Uno de los factores que alimenta esta situación es el uso inflacionario del término “inteligencia artificial” como reclamo comercial, como pasaba en el año 2000 con el término ".com". Además, existen muchas empresas valoradas en miles de millones que tienen unos beneficios ridículos o nulos en comparación al capital que levantan en rondas de inversión; lo que recuerda a otras burbujas tecnológicas como la de principios de siglo.

Lo que advierten los expertos no es la desaparición de la IA como tecnología, pues esta sí que tiene un valor intrínseco muy alto, sino de la posibilidad de una corrección drástica del mercado que se lleve consigo a la mayoría de empresas sobrevaloradas, reconfigurando así el sector.

===La superinteligencia artificial y la IA general: el debate actual===

La superinteligencia artificial es la hipótesis que consiste en la existencia de sistemas capaces de superar ampliamente la inteligencia humana en la gran mayoría de campos y además mejorar de forma autónoma. Aunque no se considera un riesgo inmediato, este escenario ha generado un acalorado debate en el ámbito académico, tecnológico y filosófico.

Responsables de empresas líderes en el desarrollo de IA (OpenAI, Google DeepMind o Anthropic) han advertido públicamente sobre la necesidad de investigar la seguridad, la alineación de objetivos y la gobernanza de sistemas cada vez más avanzados. Estas advertencias no parten de la base de una superinteligencia inminente, sino de reconocer que el progreso tecnológico puede ser rápido y difícil de controlar. Por esto, la superinteligencia se aborda con cautela, evitando alarmismos y entendiéndola como algo sobre lo que reflexionar a largo plazo.

== Conclusión ==
La inteligencia artificial (IA) representa una herramienta transformadora con el potencial de mejorar la eficiencia y productividad en múltiples sectores, facilitando la automatización de tareas y la toma de decisiones basada en datos. Además, permite la personalización de experiencias para los usuarios, desde recomendaciones hasta tratamientos médicos adaptados. Sin embargo, su implementación desafíos éticos, como la privacidad y los sesgos en los algoritmos, además de sus consecuencias en el empleo, es crucial fomentar una colaboración efectiva entre humanos y máquinas, y abordar estos restos con regulaciones adecuadas, asegurando que la inteligencia artificial beneficie a la sociedad en su conjunto y se desarrolle de manera responsable.

==Referencias==

* Turing, A. M. (1950). ''Computing Machinery and Intelligence''. Mind.
* McCarthy, J., et al. (1955). ''A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence''.
* Russell, S., & Norvig, P. (2021). ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (4ª ed.). Pearson.
* Weizenbaum, J. (1966). ''ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication''.
* IBM. (1997). ''Deep Blue''. <nowiki>https://www.ibm.com/ibm/history/</nowiki>
* Rumelhart, D. E., et al. (1986). ''Learning Representations by Back-Propagating Errors''. Nature.
* LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). ''Deep Learning''. Nature.
* Silver, D., et al. (2016). ''Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks''. Nature.
* Google. (5 de junio de 2025). ''Google Cloud''. Obtenido de cloud.google.com: <nowiki>https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419</nowiki>
*Jamali, L. (2025, 15 de octubre). Cuáles son las señales de que existe una burbuja financiera con la IA y los riesgos que conlleva. BBC News Mundo.
https://www.bbc.com/mundo/articles/cd67ql0y03yo
*Euronews. (2025, 6 de diciembre). Informe advierte del peligro de la superinteligencia artificial y la necesidad de regulación de la IA. Euronews Next.
https://es.euronews.com/next/2025/12/06/informe-peligro-superinteligencia-regulacion-ia

Draft:Inteligencia artificial

2025-12-28T09:59:40Z

Alonso de la Cruz: /* 4. Era moderna (2000–presente): Big Data y deep learning */

User:Alonso de la Cruz

2025-10-16T10:51:58Z

Alonso de la Cruz:

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|Given name=Alonso
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|Sex=Masculino
|Country=Spain
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|Academic degree=Título de Educación Secundaria
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}}
Alonso de la Cruz Príncipe (Valladolid, 2006) es estudiante del Grado en ''Empresa y Tecnología'' en la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA). Cursó previamente el primer año del doble grado en ''Derecho y Administración y Dirección de Empresas'' en la Universidad de Valladolid (UVA). Posee el título de Bachillerato y de Educación Secundaria Obligatoria, obtenidos en el ''Colegio Maristas La Inmaculada'' de Valladolid.

Desde los 16 años ha compaginado sus estudios con diferentes experiencias laborales en sectores muy diversos. Comenzó en la empresa ''Aquavi'', dedicada a la construcción de piscinas, continuó en el ámbito de la hostelería en el ''Bar Onix'', y posteriormente trabajó en las casetas de feria de Valladolid. Actualmente colabora de forma ocasional en un servicio de catering y montaje de eventos, combinando funciones logísticas y de atención al público.

Deportista de alto rendimiento, juega al rugby desde hace 15 años y en 2025 debutó en la Primera División Española con el Club de Rugby El Salvador, su club natal; donde ha desarrollado valores de esfuerzo, disciplina y trabajo en equipo.

Apasionado por la inteligencia artificial, el emprendimiento y el desarrollo personal, orienta su formación hacia la creación de proyectos que unan innovación y libertad.
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User:Alonso de la Cruz

2025-10-16T10:51:02Z

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Alonso de la Cruz Príncipe (Valladolid, 2006) es estudiante del Grado en ''Empresa y Tecnología'' en la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA). Cursó previamente el primer año del doble grado en ''Derecho y Administración y Dirección de Empresas'' en la Universidad de Valladolid (UVA). Posee el título de Bachillerato y de Educación Secundaria Obligatoria, obtenidos en el ''Colegio Maristas La Inmaculada'' de Valladolid.

Desde los 16 años ha compaginado sus estudios con diferentes experiencias laborales en sectores muy diversos. Comenzó en la empresa ''Aquavi'', dedicada a la construcción de piscinas, continuó en el ámbito de la hostelería en el ''Bar Onix'', y posteriormente trabajó en las casetas de feria de Valladolid. Actualmente colabora de forma ocasional en un servicio de catering y montaje de eventos, combinando funciones logísticas y de atención al público.

Deportista de alto rendimiento, juega al rugby desde hace 15 años y en 2025 debutó en la Primera División Española con el Club de Rugby El Salvador, su club natal; donde ha desarrollado valores de esfuerzo, disciplina y trabajo en equipo.

Apasionado por la inteligencia artificial, el emprendimiento y el desarrollo personal, orienta su formación hacia la creación de proyectos que unan innovación y libertad.
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2025-10-16T10:50:44Z

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Alonso de la Cruz:

User:Alonso de la Cruz

2025-10-16T09:11:02Z

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