Cómo las redes neuronales y el aprendizaje profundo permiten que los sistemas de IA aprendan y decidan

Qué es realmente una red neuronal

Según IBM, una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático construido a partir de unidades de procesamiento simple llamadas neuronas, organizadas en capas, que aprenden pesos y sesgos de reconocimiento de patrones de los datos para mapear entradas a salidas. Cada red tiene una capa de entrada que recibe datos sin procesar, una o más capas ocultas que transforman esos datos, y una capa de salida que produce el resultado final, como una etiqueta o una predicción.

Cada neurona multiplica sus valores entrantes por números llamados pesos, suma un término de sesgo y pasa el resultado a través de una función de activación no lineal. IBM compara los pesos con diales que establecen cuánta influencia tiene cada entrada en el resultado, mientras que los sesgos ajustan el punto en el que una neurona se vuelve activa.

Cómo funciona el entrenamiento: pases hacia adelante y hacia atrás

MIT News remonta la idea a 1944, cuando Warren McCullough y Walter Pitts, quienes luego se trasladaron a MIT, propusieron por primera vez el concepto de nodos de procesamiento interconectados. En el diseño original, cada nodo suma sus entradas ponderadas y 'dispara' si la suma supera un umbral, enviando una señal a la siguiente capa en lo que MIT llama una arquitectura de propagación directa.

El entrenamiento comienza con pesos aleatorios. IBM explica que la red primero ejecuta un paso de 'propagación hacia adelante', pasando datos de entrada a través de las capas para producir una predicción. Una función de pérdida luego mide la brecha entre esa predicción y la respuesta correcta, utilizando fórmulas como el error cuadrático medio para predicciones numéricas o entropía cruzada para tareas de clasificación, según IBM.

A continuación, la red ejecuta 'retropropagación', calculando, capa por capa, cuánto contribuyó cada peso individual al error, utilizando una regla de cálculo llamada la regla de la cadena. Un paso de optimización llamado descenso de gradiente luego utiliza esos cálculos para empujar ligeramente cada peso en la dirección que reduce el error. Repetir este ciclo miles o millones de veces en ejemplos de entrenamiento es lo que IBM y MIT describen como la forma en que la red 'aprende'.

Por qué el aprendizaje profundo despegó

El 'aprendizaje profundo' se refiere a redes con muchas capas ocultas apiladas en lugar de solo una. MIT News señala que las redes de una sola capa de los años sesenta han dado paso a redes modernas con 10 a 50 capas o más. El impulso de la investigación se derrumbó después de que Marvin Minsky y Seymour Papert de MIT publicaron un libro de 1969 que mostraba los límites de las redes de una sola capa, según MIT News, y solo se recuperó parcialmente en los años ochenta antes de un segundo declive a principios de los 2000.

El resurgimiento moderno del campo, que MIT data alrededor de 2010, fue impulsado por unidades de procesamiento de gráficos (GPU) originalmente construidas para videojuegos, que hicieron que fuera práctico ejecutar la enorme cantidad de cálculos que requieren las redes profundas. IBM añade que este poder de cómputo, combinado con conjuntos de datos mucho más grandes, permitió que los parámetros en los modelos grandes actuales llegaran a miles de millones.

El problema de la 'caja negra': por qué las decisiones son difíciles de explicar

Incluso una red completamente entrenada puede ser difícil de interpretar. MIT News afirma que después del entrenamiento, a menudo es poco claro qué representan realmente los ajustes de peso finales, o en qué características de una imagen se basa un sistema entrenado y cómo las combina. Esta opacidad, a veces llamada el problema de la 'caja negra', es distinta de cómo se construye una red — se refiere a entender por qué una red específica ya entrenada produce una decisión específica.

Por qué esta explicación importa ahora

La mecánica anterior está detrás de una expansión rápida en el uso cotidiano de IA. El Informe de Índice de IA 2026 de Stanford HAI encontró que la adopción organizacional de IA generativa alcanzó el 88% en 2025, y que la IA generativa alcanzó una adopción a nivel de población del 53% dentro de tres años de su introducción al mercado masivo — que el informe dice es más rápido que lo que la computadora personal o internet alcanzaron en el mismo nivel. El mismo informe puso la inversión privada en IA de EE.UU. en 2025 en $285.9 mil millones, más de 23 veces los $12.4 mil millones invertidos en China ese año.

El informe de Stanford también encontró que el rendimiento del modelo de IA en puntos de referencia de codificación como SWE-bench Verified subió de aproximadamente el 60% a casi el 100% dentro de un solo año, y que varios modelos ahora cumplen o superan los resultados humanos en preguntas de ciencia a nivel de doctorado y matemáticas de competencia. Ninguno de estos aumentos de capacidad cambia el mecanismo subyacente descrito anteriormente — conexiones ponderadas ajustadas a través de retropropagación y descenso de gradiente — solo la escala a la que se aplica.