La historia de la humanidad y por ende, la evolución del homo sapiens, ha estado siempre vinculada a la construcción de herramientas.
Imagina a un homo sapiens durante la prehistoria, puede que incluso sea un familiar nuestro muy lejano, algo de su ADN formará parte del tuyo. Acaba de descubrir cómo afilar una piedra para hacer una lanza. No lo sabe aún, pero ese simple avance le pondrá en la ruta hacia la civilización moderna. Ahora avancemos miles de años en el futuro. En lugar de piedras afiladas, sus descendientes se dedicarán a crear algoritmos.
Hoy, gran parte del debate sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático gira en torno a redes neuronales y modelos como los Transformers. Pero, ¿cómo llegamos hasta aquí? ¿Y qué papel han jugado los algoritmos en nuestra evolución tecnológica?
Hoy viajaremos juntos por la historia de algunos de los algoritmos que han moldeado nuestro mundo y cómo cada uno de ellos fue, en su momento, un “paso de gigante” en distintos campos del conocimiento.
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Los algoritmos no nacieron con la inteligencia artificial. Desde los primeros días de la computación, hemos usado sistemas matemáticos que optimizan procesos y nos permiten resolver problemas que, de otro modo, serían imposibles de manejar a mano.
Hoy repasamos alguno de los algoritmos que llevan entre nosotros desde hace años, forjando nuestras creencias, opiniones y gustos.
El primero de ellos es el algoritmo que cambió Internet, el famoso PageRank.
Google revolucionó la forma en que usábamos la web a finales del siglo pasado. En lugar de simplemente listar páginas en función de palabras clave, este algoritmo analiza la estructura de enlaces para determinar la relevancia de un sitio web. Esto transformó no solo las búsquedas en línea, sino la forma en que concebimos el acceso a la información.
La base de la seguridad digital hace tiempo que está custodiada por el algoritmo RSA. Desarrollado en 1977 por Ron Rivest, Adi Shamir y Leonard Adleman, el RSA se basa en la dificultad de factorizar números enteros grandes, este sistema permite cifrar datos y garantizar comunicaciones seguras en Internet.
Cada vez que compras algo en línea o inicias sesión en una cuenta bancaria, estás usando el algoritmo RSA.
Otro de los algoritmos más famosos, y que con la llegada de la IA Generativa se ha vuelto a poner de moda, es el algoritmo de Monte Carlo, el cuál utilizada la aleatoriedad para ayuda en la toma de decisione complicadas.
En muchas situaciones, calcular una solución exacta es imposible o demasiado costoso. Ahí es donde entra el método Monte Carlo, que usa la aleatoriedad para aproximarse a soluciones en finanzas, ingeniería y hasta en física cuántica.
Ahora hablaremos de un algoritmo invisible para la mayoría de nosotros, gracias a el escuchamos música y video todos los días en nuestros dispositivos móviles. Hablamos del Fast Fourier Transform (FFT), o también conocido en español com la transformada rápida de Fourier.
Cada vez que escuchas música comprimida en MP3 o hablas con alguien por una videollamada, FFT está trabajando. Este algoritmo convierte señales en el dominio del tiempo al dominio de la frecuencia, lo que hace posible desde la compresión de audio hasta el procesamiento de imágenes médicas.
La invención del algoritmo de la Transformada Rápida de Fourier (FFT) tiene una historia interesante y algo controvertida. Lo primero de todo es que su nombre nos engaña, ya que no fue desarrollado por el matemático francés.
Carl Friedrich Gauss: Fue el primero en desarrollar el algoritmo alrededor de 1805. Gauss lo utilizó para interpolar las trayectorias de los asteroides Pallas y Juno. Sin embargo, su trabajo no fue ampliamente reconocido en ese momento, ya que se publicó póstumamente y además nada más y nada menos que en latín.
En 1965, James W. Cooley y John W. Tukey, dos matemáticos estadounidenses redescubrieron y popularizaron el algoritmo. Su versión del algoritmo redujo significativamente la complejidad computacional del procesamiento de grandes conjuntos de datos.
Pero muchos de los algoritmos que hemos desarrollado durante años se han centrado en aprender de la naturaleza. Inspirados en la evolución biológica, estos algoritmos encuentran soluciones óptimas imitando la selección natural. Se usan en inteligencia artificial, diseño de circuitos, e incluso en la optimización de rutas de transporte.
¿Y Ahora Qué? Qué futuro le espera a los algoritmos en mitad de esta tormenta provocada por la inteligencia artificial generativa.
Hoy, los algoritmos más discutidos son aquellos que usan redes neuronales profundas, como los modelos de lenguaje que dan vida a ChatGPT y generadores de contenido como Suno o Midjourney. Sin embargo, no podemos olvidar que la construcción de la tecnología moderna ha sido un proceso acumulativo, donde cada uno de estos algoritmos representó un avance crucial.
Pero esto nos deja con una pregunta clave: ¿Qué responsabilidad tenemos sobre los algoritmos que diseñamos y usamos?
Pero el desarrollo de la tecnología, refleja nuestras filias y fobias, es lo que podríamos denominar como el espejo algorítmico. Es decir, cómo estos sistemas reflejan nuestros sesgos, nuestras decisiones y nuestras prioridades como sociedad.
Los algoritmos pueden amplificar desigualdades, perpetuar estereotipos y generar problemas de privacidad. Aunque también pueden ayudarnos a resolver desafíos científicos, médicos y económicos. Todo depende de cómo decidamos usarlos.
Food for thought
Así que podríamos pensar si realmente son solo algoritmos, o son simplemente otro tipo de herramientas para la humanidad.
Volvamos al inicio de esta historia. Como ya hemos dicho la humanidad siempre ha usado herramientas para avanzar. Desde las primeras lanzas hasta los algoritmos de inteligencia artificial, nuestra historia está marcada por la creación de tecnología para expandir nuestras capacidades.
Los algoritmos no son magia, ni una amenaza inevitable. Son herramientas. Y como toda herramienta, su impacto depende de quién los usa y con qué propósito.
Así que deberías preguntarte: ¿Cómo estás usando los algoritmos en tu vida? ¿Eres consciente de su influencia?
Piénsalo. Porque entender cómo funcionan los algoritmos no es solo cuestión para ingenieros o desarrolladores, sino una necesidad para navegar el mundo moderno.
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Cajón desastre
📺 Un video
Imagina un futuro donde solo unas pocas lenguas sobreviven. Donde el inglés domina internet, la música, los negocios y la diplomacia. Un mundo en el que aprender otro idioma parece innecesario porque… ¿para qué hacerlo si todos hablan inglés?
Pero, ¿y si te dijera que aprender un nuevo idioma es una de las mejores decisiones que puedes tomar, no solo por razones prácticas, sino por el impacto que tiene en tu mente, en tu forma de ver el mundo y en la manera en que te conectas con los demás?
John McWhorter nos da argumentos a favor de aprender un nuevo idioma. Tal y como se recoge en su TEDxTalks.
Entender otras culturas: Aunque se discute si el idioma moldea el pensamiento, aprender una lengua permite integrarse mejor en una cultura. Da el ejemplo de una película canadiense donde los personajes pierden expresividad al hablar en inglés en lugar de su francés nativo.
Beneficios cognitivos: Ser bilingüe ayuda a prevenir la demencia y mejora la capacidad multitarea.
Diversión y desafío: Aprender nuevas estructuras lingüísticas y sonidos puede ser fascinante. Menciona ejemplos de idiomas como árabe, chino y camboyano que ofrecen experiencias lingüísticas únicas.
Accesibilidad sin precedentes: Hoy en día, es más fácil que nunca aprender idiomas gracias a la tecnología, aplicaciones como Rosetta Stone y Glossika, e incluso leer cómics o libros en distintos idiomas.
🔧 Una herramienta
Si estás aprendiendo un idioma, Talkpal es una herramienta que vale la pena probar. A diferencia de las típicas apps con ejercicios de texto predefinidos, Talkpal te permite practicar conversaciones de manera fluida y natural con IA.
Creo que es una excelente forma de mejorar aspectos no tan sencillos como la pronunciación o ganar confianza con un nuevo idioma sin necesidad de clases privadas.
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Si te gusta el fútbol y las historias bien contadas, Zona Mixta de
es una newsletter que no puedes perderte.No es la típica cobertura de resultados y fichajes, sino un espacio donde el deporte se entrelaza con la cultura, la historia y el análisis profundo con un enfoque de negocios y aprendizajes vitales. Cada edición trae una perspectiva fresca, con relatos que van más allá de lo que sucede en un terreno de juego.
📜 Un informe
Cómo no podía ser después del ruido mediático de las últimas semanas, esta semana te traigo el famoso paper que describe y detalla cómo funciona el algoritmo más famoso de las últimas semanas DeepSeek R1, el modelo razonador de la start-up china.
🎙️ Un podcast
Hoy no traigo un podcast al estilo tradicional, pero si te interesa la intersección entre tecnología, sociedad y negocios, los videos diarios The Most Interesting Thing in Tech de Nicholas Thompson, CEO de The Atlantic, son un must.
En pocos minutos, ofrece análisis claros y profundos sobre las tendencias tecnológicas más relevantes y su impacto en el mundo. Perfectos para mantenerse al día con criterio y sin ruido innecesario.
Y hablando de podcast, no pensarías que iba a dejar la oportunidad de recomendarte un nuevo episodio de Código Abierto, el podcast donde charlamos de tecnología cada semana (Mónica, Carlos, Diego, Ignacio y un servidor).
Gracias por acompañarme una semana más, ¡y te espero en la próxima edición Innovation by Default 💡!