Tipos de algoritmos: el motor de crecimiento tecnológico

«Si todos los algoritmos dejaran de funcionar de repente, sería el fin del mundo tal como lo conocemos». Con esta cita, Pedro Domingos, profesor de informática en la Universidad de Washington en Seattle, investigador en Inteligencia Artificial (IA) y autor del libro The Master Algorithm, pone de manifiesto la importancia que tienen los diferentes tipos de algoritmos en la sociedad actual: vivimos en la era del algoritmo.

Y es que están presentes en muchas cosas: teléfonos móviles, portátiles, coches, electrodomésticos, juguetes, bancos, buscadores de internet, plataformas de streaming, etc. Los diferentes tipos de algoritmos nos recomiendan qué ver y qué leer, programan vuelos y viajes, dirigen fábricas, comercian y transportan mercancías, crean rutas de reparto, etc. En definitiva, son omnipresentes y generan un impacto directo en nuestras vidas.

Además, su uso se está extendiendo a medida que las empresas y los gobiernos crean, capturan y analizan cantidades masivas de datos. Y es que los algoritmos son el núcleo de la inteligencia artificial. ¿Quieres saber cómo la unión de los algoritmos con las “máquinas” está impulsando el desarrollo tecnológico y la innovación? ¿Y cómo están transformando a las empresas y al mercado laboral? Sigue leyendo.

Algoritmos: qué son y cómo funcionan

La Real Academia de la Lengua (RAE) define algoritmo como un “conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema”. De hecho, a lo largo de la historia, se han buscado soluciones desarrollando diferentes tipos de algoritmos, más o menos complejos, para dar respuesta a necesidades. En la actualidad, el término algoritmo está asociado al mundo de la informática y la programación. 

En este sentido, el desarrollo tecnológico vivido en las últimas décadas ha propiciado la creación de varios tipos de algoritmos dirigidos a resolver problemas, como la automatización de tareas repetitivas, el análisis de millones de datos en pocos segundos, la comparación de imágenes, la generación de texto de forma automática, etc. Esta unión de algoritmos y ordenadores está cambiando el mundo.

Teniendo esto en cuenta, podemos establecer que el algoritmo informático también hace referencia a un conjunto de reglas que, aplicadas sistemáticamente a unos datos de entrada apropiados, resuelven un problema en un número finito de pasos elementales. Y este se caracteriza por ser secuencial, preciso, ordenado, finito, concreto y definido.

No obstante, una vez que el algoritmo está desarrollado y probado con éxito, los expertos tienen que escribirlo en un lenguaje de programación para que lo entienda una máquina y esta pueda ejecutarlo. Para ello, hay que seguir tres pasos:

• Entrada. En esta fase, los responsables introducen todos los datos que el algoritmo va a necesitar para poder funcionar.
• Procesamiento. En este paso, el algoritmo realiza una serie de cálculos lógicos, según haya sido diseñado, para resolver el problema planteado.
• Salida. Se muestran los resultados obtenidos.

¿Qué tipos de algoritmos hay?

Los algoritmos pueden clasificarse según diferentes criterios. 

Por un lado, por su sistema de signos, están los algoritmos cualitativos (secuencias lógicas) y cuantitativos (usan cálculos numéricos). También, se diferencian los algoritmos computacionales de los no computacionales en función de si requieren el uso o no de un ordenador. 

Sin embargo, en esta ocasión, vamos a profundizar en los tipos de algoritmos según su función:

• De búsqueda. Sirven para encontrar un elemento específico dentro de una colección de datos. Las búsquedas pueden ser secuenciales o binarias. Un ejemplo de este tipo de algoritmo es el utilizado por el buscador Google.
• De ordenación. Se utilizan para organizar los elementos de una colección en un orden específico, como de manera ascendente o descendente. Incluyen el ordenamiento burbuja, el ordenamiento por inserción y el ordenamiento rápido (quicksort).
• De cifrado. Estos algoritmos se utilizan para cifrar y descifrar datos con el fin de garantizar su seguridad y privacidad. Algunos ejemplos de estos tipos de algoritmo son el AES (Estándar de cifrado avanzado) y el RSA (Rivest-Shah-Addleman).
• De compresión. Sirven para comprimir datos, reducir el tamaño y ahorrar espacio de almacenamiento. Uno de los ejemplos más comunes es el algoritmo de compresión, utilizado en los archivos ZIP.
• De reconocimiento de patrones. Pueden identificar y reconocer patrones en los datos. Estos algoritmos son utilizados en áreas como el reconocimiento facial, de voz, de escritura a mano, etc.
• De navegación (GPS). Estos tipos de algoritmos, utilizados para la navegación GPS, sirven, por ejemplo, para planificar rutas de carretera.
• De planificación. Se utilizan para asignar recursos y programar tareas de manera eficiente. Algunos de los más populares son los algoritmos de planificación de procesos o de planificación de tareas en sistemas operativos.
• De recomendación. Proporcionan sugerencias personalizadas a los usuarios tras analizar datos como los relacionados con las preferencias y gustos del usuario o su historial de búsquedas. Estos tipos de algoritmos utilizan técnicas de aprendizaje automático para predecir y hacer recomendaciones que podrían resultar interesantes para los usuarios.

Ejemplos prácticos de diferentes tipos de algoritmos

Los diferentes tipos de algoritmos, como hemos visto, están presentes en nuestro día a día, influyendo directamente en las decisiones que tomamos. En palabras de Ed Finn, autor del libro La búsqueda del algoritmo: “se han convertido en el protocolo invisible que transporta la información que nos ayuda a tomar decisiones”. 

A continuación, te presentamos algunos ejemplos de los algoritmos que existen hoy en día:

• Page Rank. Google desarrolló este algoritmo para evaluar la importancia y relevancia de las páginas web en los resultados de su motor de búsqueda. El Page Rank original medía la importancia de una web por la cantidad de páginas que estaban enlazadas a ella. Sin embargo, el algoritmo ha ido evolucionando con el paso de los años y ya tiene en cuenta otros factores como el usuario (edad, ubicación geográfica, etc.), la ortografía, las imágenes, entre otros elementos.
• Las recomendaciones de Netflix. La plataforma ha desarrollado un complejo sistema de recomendaciones patentado con el que, gracias a sus algoritmos, calcula la probabilidad de que un usuario vea un título concreto de su catálogo. Para ello, tiene en cuenta factores como el historial de visualización, los gustos de otros miembros de Netflix con preferencias parecidas, la hora del día en la que se ve Netflix, los dispositivos utilizados, el tiempo de visualización, etc.
• Planificación y optimización de rutas. La empresa Zenithal se ha especializado en la planificación, optimización y organización de rutas a través del uso de diferentes tipos de algoritmos matemáticos y de GPS, lo que está permitiendo reducir costes y aumentar la productividad de las flotas y empresas de transporte.
• VITAL, un algoritmo en el Consejo de empresa. Uno de los hitos más curiosos se produjo en 2014, cuando Deep Knowledge Ventures, un fondo privado de Hong Kong, nombró director a un algoritmo que denominó VITAL (siglas del inglés, Validating Investment Tool for Advancing Life Sciences). Este algoritmo recomienda inversiones después de analizar enormes cantidades de datos y ensayos clínicos. Además, tiene derecho a voto en la cúpula de dicha corporación.

La importancia de los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) han revolucionado cómo las máquinas procesan datos y toman decisiones. En lugar de seguir reglas predefinidas, estos tipos de algoritmos analizan grandes cantidades de datos, identifican patrones y construyen modelos predictivos. Tienen la característica de poder mejorar de forma automática al aprender de los propios datos y de su experiencia. Por ello, son utilizados para desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial. 

Un caso de uso es ChatGPT, que utiliza este tipo de algoritmos para recopilar datos, procesar los mismos, entrenar el modelo (buscando patrones y relaciones entre palabras y textos), aprender y retroalimentarse para, posteriormente, decodificar toda la información y generar una respuesta relevante.

Y es que la disponibilidad cada vez mayor de datos y el crecimiento de la capacidad computacional, unido a los avances llevados a cabo en técnicas como las redes neuronales profundas, están impulsando el desarrollo de la IA al demostrar una capacidad excepcional para el procesamiento de datos complejos y no estructurados.

En este sentido, ¿sabías que el 35% de los españoles trabaja a las órdenes de un algoritmo? Según el estudio La plataformización del trabajo, publicado por el Joint Research Centre, de la Comisión Europea, casi cuatro de cada diez españoles están sujetos, al menos, a una forma de gestión algorítmica de su actividad. Y no es el único informe que pone de manifiesto que las empresas están invirtiendo cada vez más en algoritmos, Inteligencia Artificial y robótica para ser más eficientes y competitivos. 

Se trata de una inversión que implica ventajas, pero también riesgos. Analistas como Goldman Sachs prevén que el desarrollo de algoritmos y su aplicación en distintas industrias provocará la pérdida de unos trescientos millones de puestos de trabajo, ya que un 18% del trabajo global pasará a ser llevado a cabo exclusivamente por ordenadores. Sin ir más lejos, el último informe del World Economic Forum habla de que un 23% de los puestos de trabajo estarán en riesgo de disrupción a lo largo de los próximos cinco años.

Ante esta situación, y para estar preparados a los cambios inminentes que ya están llegando al mercado laboral y afectando a nuestro día a día, la formación continua debe ser una prioridad para poder adquirir las capacidades necesarias con las que desempeñar un trabajo eficaz y en colaboración con las máquinas. 

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