Tipos de Inteligencia Artificial: ANI vs AGI vs ASI (explicado fácil)

Resumen en 1 frase: hoy usamos ANI (IA estrecha), AGI es una hipótesis de IA general aún no lograda, y ASI es un escenario teórico de superinteligencia.

Cuando se habla de “tipos de Inteligencia Artificial”, en realidad suelen mezclarse dos cosas: (1) técnicas (ML, DL, IA generativa) y (2) nivel de capacidad (ANI, AGI, ASI). En esta guía nos enfocamos en lo segundo: ANI vs AGI vs ASI. Si quieres la comparación por técnica, mira también IA vs Machine Learning vs Deep Learning.

1) ANI vs AGI vs ASI en 30 segundos

• ANI (Artificial Narrow Intelligence): IA especializada en tareas concretas (lo que usamos hoy).
• AGI (Artificial General Intelligence): IA con capacidad general, flexible, comparable a la humana (no existe en producción confirmada).
• ASI (Artificial Superintelligence): IA hipotética que supera ampliamente la inteligencia humana (escenario teórico).

2) Definiciones claras

¿Qué es ANI?

ANI es “IA estrecha”: sistemas diseñados para rendir bien en una tarea específica. Por ejemplo: clasificación de correos, detección de fraude, recomendaciones, chatbots, reconocimiento de imágenes.

¿Qué es AGI?

AGI es “IA general”: una IA capaz de aprender y resolver una gran variedad de problemas con flexibilidad, transferir conocimiento entre dominios y operar con autonomía comparable a un humano. A día de hoy, no hay consenso de que exista AGI real en producción.

¿Qué es ASI?

ASI es “superinteligencia”: un escenario hipotético en el que la IA supera ampliamente la capacidad humana en múltiples ámbitos (creatividad, estrategia, ciencia, ingeniería, etc.).

3) Tabla comparativa

4) Ejemplos y casos de uso

ANI en la práctica (lo que sí puedes implementar)

• Predicción y scoring: churn, riesgo, demanda (ML clásico).
• Procesamiento de texto: clasificación, extracción, búsqueda semántica (embeddings).
• Asistentes y soporte: chatbots con RAG para responder con tus documentos.
• Visión: control de calidad, detección de objetos (DL).

5) Riesgos y malentendidos comunes

• Confundir ANI con AGI: que un modelo escriba bien no significa que “entienda” como humano.
• Asumir infalibilidad: incluso ANI falla; requiere evaluación, monitoreo y guardrails.
• Ignorar MLOps/LLMOps: drift, calidad de datos, seguridad, coste y latencia importan.

FAQ

¿ChatGPT es ANI o AGI?

En términos prácticos, es ANI: un sistema muy capaz en tareas de lenguaje, pero no una inteligencia general confirmada.

¿La IA generativa es ANI?

Sí, cuando se usa como herramienta especializada (por ejemplo, un asistente con RAG para soporte). La “generativa” describe el tipo de técnica, no que sea AGI.