Actualizado: noviembre de 2026 · Lectura: 11 min
La inteligencia artificial parece un invento de los últimos años, pero tiene más de ocho décadas de historia, con épocas de euforia, promesas incumplidas y avances que nadie esperaba. Conocer esa historia ayuda a entender por qué la IA actual funciona como funciona, y por qué conviene mirar con cierta cautela tanto el entusiasmo como el alarmismo.
- La IA como disciplina nació en 1956, en el congreso de Dartmouth, aunque Alan Turing ya se preguntó en 1950 si las máquinas podían pensar.
- Su historia alterna épocas de euforia y «inviernos» en los que la financiación se desplomó.
- El gran salto llegó con el aprendizaje profundo (2012) y la arquitectura Transformer (2017), base de los chatbots actuales.
- En 2024 la IA ganó dos premios Nobel y entró en vigor la primera gran ley integral de IA, en la Unión Europea.
Los orígenes (1943-1956): las primeras ideas
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron un modelo matemático de neurona artificial: la idea de que unas unidades simples, conectadas entre sí, podían realizar cálculos lógicos. Es la semilla lejana de las redes neuronales.
En 1950, el matemático británico Alan Turing publicó Computing Machinery and Intelligence, donde planteaba la pregunta «¿pueden pensar las máquinas?». Para responderla propuso el «juego de la imitación», hoy conocido como test de Turing: si una persona no es capaz de distinguir si conversa con una máquina o con un humano, la máquina estaría mostrando un comportamiento inteligente.
En el verano de 1956 se celebró en el Dartmouth College (Estados Unidos) un taller impulsado por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester. En su propuesta aparece la expresión «inteligencia artificial», y por eso se considera el nacimiento oficial de la disciplina.
La primera edad de oro (1956-1974)
Los primeros años estuvieron llenos de optimismo. En 1958, el psicólogo Frank Rosenblatt presentó el perceptrón, una red neuronal sencilla capaz de aprender a clasificar patrones. Se crearon programas que resolvían problemas de lógica y álgebra o jugaban a las damas.
En 1966, Joseph Weizenbaum creó en el MIT ELIZA, un programa que simulaba a un psicoterapeuta reformulando las frases del usuario como preguntas. Era muy simple, pero muchas personas sentían que «las entendía». Hoy se considera el primer chatbot de la historia.
Los inviernos de la IA (años 70 y finales de los 80)
Las promesas fueron demasiado ambiciosas. En 1969, Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron Perceptrons, un libro que mostraba las limitaciones de las redes neuronales simples y contribuyó a frenar su investigación. A mediados de los 70 la financiación cayó en picado: fue el primer invierno de la IA.
En los 80 llegó un nuevo impulso con los sistemas expertos, programas basados en reglas que imitaban el conocimiento de especialistas y que usaron muchas empresas. En 1986, David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams popularizaron el algoritmo de retropropagación (backpropagation), clave para entrenar redes neuronales de varias capas. Aun así, los sistemas expertos eran caros de mantener y, a finales de la década, llegó el segundo invierno.
Máquinas que ganan a los humanos (1997-2011)
En 1997, el ordenador Deep Blue de IBM venció al campeón del mundo de ajedrez Garri Kaspárov en un encuentro a seis partidas. Fue la primera vez que una máquina ganaba un enfrentamiento así a un campeón mundial vigente.
En 2011, IBM Watson ganó el concurso televisivo estadounidense Jeopardy! frente a dos de sus mejores campeones, demostrando que una máquina podía entender preguntas complejas formuladas en lenguaje natural.
La revolución del aprendizaje profundo (2012-2016)
En 2012, una red neuronal llamada AlexNet ganó con enorme ventaja la competición de reconocimiento de imágenes ImageNet. Combinaba tres ingredientes que por fin estaban disponibles: redes neuronales profundas, enormes cantidades de datos y la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas (GPU). Es el inicio de la IA moderna.
En 2014, Ian Goodfellow presentó las redes generativas antagónicas (GAN), capaces de crear imágenes realistas, un antecedente de la IA generativa actual.
En 2016, AlphaGo, de DeepMind (Google), derrotó por 4 a 1 al maestro surcoreano Lee Sedol en el Go, un juego con muchísimas más posibilidades que el ajedrez. Muchos expertos pensaban que aún faltaba una década para lograrlo.
La era de los Transformers y la IA generativa (2017-2022)
En 2017, investigadores de Google publicaron Attention Is All You Need, que presentaba la arquitectura Transformer. Es la base técnica de prácticamente todos los grandes modelos de lenguaje: la «T» de GPT significa precisamente Transformer.
En 2018 aparecieron los primeros modelos de lenguaje basados en esta arquitectura, como GPT (OpenAI) y BERT (Google). Ese mismo año, Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio recibieron el Premio Turing, considerado el «Nobel de la informática», por sus contribuciones al aprendizaje profundo.
En 2020, AlphaFold 2, de DeepMind, logró predecir la estructura de las proteínas con una precisión sin precedentes en la competición científica CASP14.
El 30 de noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT. Por primera vez, cualquier persona podía conversar gratis con una IA avanzada desde el navegador. Según estimaciones del banco UBS, alcanzó los 100 millones de usuarios en unos dos meses, uno de los crecimientos más rápidos de la historia de internet.
La IA llega a todas partes (2023-hoy)
A partir de 2023, la competencia se aceleró: Anthropic lanzó Claude, Google presentó Gemini y la IA generativa se integró en buscadores, móviles, programas de ofimática y herramientas de diseño.
- El Premio Nobel de Física 2024 fue para John Hopfield y Geoffrey Hinton por sus trabajos pioneros sobre redes neuronales artificiales.
- El Premio Nobel de Química 2024 reconoció a Demis Hassabis y John Jumper (DeepMind) por AlphaFold, junto a David Baker.
- El 1 de agosto de 2024 entró en vigor el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, la primera gran ley integral sobre IA. Te la explicamos en la ley europea de IA.
Hoy la IA ya no solo responde preguntas: crea imágenes y vídeos, programa, analiza documentos y empieza a realizar tareas por su cuenta, los llamados agentes de IA.
Cronología de la IA en un vistazo
McCulloch y Pitts proponen el primer modelo de neurona artificial
Alan Turing propone el test de Turing
Congreso de Dartmouth: nace el término «inteligencia artificial»
Frank Rosenblatt presenta el perceptrón
ELIZA, el primer chatbot
Se populariza la retropropagación para entrenar redes neuronales
Deep Blue gana a Kaspárov
IBM Watson gana Jeopardy!
AlexNet impulsa el aprendizaje profundo
AlphaGo vence a Lee Sedol
Nace la arquitectura Transformer
Lanzamiento de ChatGPT
Nobel para pioneros de la IA y entrada en vigor de la ley europea
Qué nos enseña la historia de la IA
- Las expectativas suelen adelantarse a la realidad. Los inviernos de la IA llegaron tras promesas exageradas.
- Los grandes saltos combinan ideas antiguas con datos y potencia de cálculo nuevos. Las redes neuronales existían desde los 50, pero no despegaron hasta 2012.
- La regulación llega cuando la tecnología se generaliza. La ley europea es una respuesta a la adopción masiva de la IA.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo se inventó la inteligencia artificial?
Como disciplina, en 1956, en el congreso de Dartmouth. Las ideas previas, como el test de Turing (1950) o la neurona artificial (1943), son algo anteriores.
¿Qué fue el primer chatbot?
ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum en el MIT en 1966.
¿Qué son los inviernos de la IA?
Periodos (a mediados de los 70 y a finales de los 80) en los que la financiación y el interés por la IA se desplomaron porque los resultados no estaban a la altura de las promesas.
¿Por qué la IA ha avanzado tanto en los últimos años?
Por la combinación de redes neuronales profundas, enormes cantidades de datos digitales, la potencia de cálculo de las GPU y la arquitectura Transformer. Si quieres entender los conceptos, lee qué es la inteligencia artificial.
