Por Laia Cardona, publicado el 9 abril 2025
El mundo de la Inteligencia Artificial es muy complejo, sobre todo para aquellos que empiezan a aventurarse en él. Una de las dudas más frecuentes entre principiantes surge cuando leen o escuchan el nombre de diferentes tipos de Inteligencia Artificial. ¿En qué se diferencian unos de otros? ¿Cómo es que hay diferentes tipos de IA?
Aunque a nivel general se utiliza el término Inteligencia Artificial para referirse a la capacidad de las máquinas de desarrollar tareas humanas, este tipo de tecnología puede ramificarse en diferentes tipos según su capacidad de aprendizaje, método de entrenamiento, nivel de autonomía o su capacidad de interacción humana, entre otros factores.
En este artículo, queremos que conozcas algunos de los tipos de Inteligencia Artificial más conocidos y que aprendas a diferenciarlos para que puedas usarlos de la forma correcta. Esto también te ayudará a entender mejor las noticias que van saliendo sobre IA, así como a elegir mejor las herramientas de IA más adecuadas para tus necesidades.
Por eso, vamos a definir los 7 tipos de Inteligencia Artificial más populares. Y para que lo entiendas mejor, también explicaremos en cada apartado cómo usar cada IA aplicada al marketing para que sepas cuándo implementar cada una a nivel laboral en tus estrategias.
Los 7 tipos de Inteligencia Artificial más importantes
Inteligencia Artificial predictiva
La IA predictiva es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que se vale de técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y prever eventos o situaciones futuras con un alto grado de precisión.
En el sector del marketing digital, este tipo de Inteligencia Artificial se suele utilizar mucho para predecir comportamientos de compra y tendencias de mercado, por lo que también se aplica a la hora de realizar segmentación de clientes. En ese sentido, es uno de los casos más comunes de aplicación de IA en marketing.
Uno de los principales beneficios de la IA es que ayuda a tomar decisiones a nivel empresarial de forma mucho más informada y estratégica, así como a adelantarse a la competencia. Además, también es tremendamente poderosa para identificar posibles amenazas y poder desarrollar una actitud más proactiva ante ellas para evitarlas.
Inteligencia Artificial generativa
La IA generativa es la vertiente de este tipo de tecnología que se especializa en la creación de contenido original y nuevo a partir del contenido con el que ha sido entrenada. Este tipo de IA puede generar ese contenido en un formato concreto o en varios (dependiendo del modelo) y procesar también peticiones en uno o en varios. En ese sentido, a día de hoy, encontramos IA generativas que son capaces de procesar y de generar tanto contenido en formato escrito y visual como en formato de vídeo y de audio.
Otro aspecto importante es que la IA generativa es capaz de aprender de sus interacciones pasadas y mejorar su funcionamiento en base a ellas.
La IA generativa tiene una multitud de aplicaciones. En el ámbito del marketing se utiliza mucho para la redacción de contenido escrito o para la generación de contenido visual, así como a modo de inspiración para desarrollar estrategias o planes de marketing. Además, en el sector de la atención al cliente también es muy común, pues es la tecnología que hay detrás de los chatbots más potentes del mercado, los cuales pueden responder a preguntas frecuentes de los usuarios y ofrecerles una mejor experiencia.
La ventaja principal de esta IA en marketing es que permite aumentar la eficiencia y productividad de los equipos al servir como un asistente y un apoyo para diferentes tareas.
IA reactiva
La IA reactiva es uno de los tipos de Inteligencia Artificial más básicos. Está entrenada para responder a inputs específicos y para realizar acciones predefinidas. En ese sentido, no tiene la capacidad de aprender de las interacciones pasadas (como sí hace la IA generativa, por ejemplo).
Es muy común ver esta tecnología en muchos programas que hay detrás de los juegos de estrategia. Por ejemplo, Deep Blue, la computadora desarrollada por IBM para jugar al ajedrez y que derrotó a Garry Kasparov en 1997, funcionaba con este tipo de Inteligencia Artificial. En este caso, Deep Blue “solo” evaluaba las posiciones del tablero en ese momento y calculaba el movimiento más óptimo, pero no aprendía de sus errores o experiencias pasadas.
En el ámbito del marketing digital, este es el tipo de IA que se utiliza en chatbots más básicos que responden con respuestas programadas y que solo pueden actuar en escenarios predefinidos. Por tanto, no pueden adaptarse a situaciones no valoradas durante su programación. También es común ver la IA reactiva en herramientas de recomendación personalizadas de productos para páginas web.
En este caso, pese a ser más básica, esta IA también puede servir para liberar de trabajo a ciertos profesionales y que puedan dedicar más su tiempo a tareas más estratégicas o creativas.
IA de memoria limitada
La IA de memoria limitada es un tipo de Inteligencia Artificial que tiene capacidades reactivas, pero que también puede aprender y almacenar información de experiencias pasadas (como la IA generativa), aunque de manera temporal. Es decir, puede mejorar su desempeño aprendiendo de información histórica, pero no permanentemente.
Podríamos decir que, a nivel de memoria, este tipo de IA es un avance de la IA reactiva (la cual no tiene capacidad de aprender de eventos pasados), pero se encuentra en un nivel inferior con respecto a la IA generativa. Esta última sí retiene a largo plazo el conocimiento adquirido en experiencias pasadas.
Es por eso que la IA de memoria limitada se utiliza más en aplicaciones que requieren decisiones inmediatas, como por ejemplo en los vehículos autónomos (que toman decisiones en base a las condiciones de la carretera en tiempo real o a la velocidad del vehículo) o en los asistentes virtuales como Siri o Alexa.
IA simbólica o basada en reglas
La IA simbólica es aquella que se basa en reglas lógicas ya predefinidas y en conocimiento explícito introducido por el ser humano. Al igual que la IA reactiva, la IA basada en reglas no aprende de los datos, sino que aplica reglas para tomar decisiones o, incluso, hacer predicciones.
A diferencia de la IA predictiva o la IA generativa que siguen algoritmos complejos, la IA simbólica sigue reglas fáciles y claras que permiten entender cómo se llega a una conclusión o predicción, por lo que son mucho más transparentes.
Sin embargo, este tipo de IA no puede adaptarse a datos nuevos o a factores inesperados (algo que sí puede hacer la IA entrenada con machine learning). Por tanto, ante nuevos factores o cambios de escenario hay que actualizar las reglas de forma manual.
Puede que, en este punto, no entiendas muy bien la diferencia entre la IA simbólica y la IA reactiva. La distinción entre ambas se encuentra en la capacidad de aprendizaje y la representación del conocimiento. Mientras que la IA simbólica puede adaptarse si le incorporamos manualmente nuevas reglas y nuevo conocimiento, la IA reactiva no tiene esa capacidad y funciona solo en función de los datos presentes para responder a estímulos.
IA autónoma
La IA autónoma es el término que se utiliza para denominar a esa Inteligencia Artificial capaz de ejecutar tareas en el mundo real y de tomar decisiones de manera independiente sin necesidad de que intervenga el ser humano.
Es la IA que permite funcionar, por ejemplo, a los robots inteligentes, ofreciendo ventajas como la reducción de errores, la liberación de tareas a los equipos y el aumento de la productividad.
Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial autónoma aplicada al marketing los encontramos en las herramientas de IA diseñadas para optimizar de forma automática las campañas publicitarias en tiempo real para maximizar su rendimiento.
La IA autónoma supone un avance muy significativo dentro de todos los tipos de Inteligencia Artificial, ya que permite a las máquinas actuar de manera independiente.
IA híbrida
La IA híbrida, más que integrarse dentro de la lista de los diferentes tipos de Inteligencia Artificial, la podríamos considerar como una forma de uso de la IA que consiste en mezclar la utilización de las máquinas equipadas con esta tecnología con la inteligencia humana.
Puede ser considerada incluso una filosofía que se basa en el principio de utilizar la IA, pero siempre bajo la supervisión humana. Esta simbiosis entre máquina y humano garantizaría la convivencia entre ambos, rechazando la idea de que las máquinas sustituirán a las personas.
De esta forma, se conseguiría lo mejor de ambos mundos: por un lado, la precisión, la optimización de procesos y la automatización de acciones que permite la IA y, por otro lado, la intuición, toque humano y supervisión que aportamos las personas.
