El desarrollo de la informática moderna y la inteligencia artificial (IA) encuentra uno de sus fundamentos esenciales en el concepto de algoritmo. Aunque hoy en día los algoritmos se asocian comúnmente con motores de búsqueda, redes sociales o modelos de IA generativa, su historia y principios subyacentes tienen son más complejos de lo que pensamos.

Definición y origen del concepto de algoritmo

El término “algoritmo” proviene del nombre del matemático persa del siglo IX, Muhammad ibn Musa al-Jwarizmi, quien sentó las bases de la aritmética en el mundo islámico con su tratado Kitab al-Jabr wa-l-Muqabala. El nombre de al-Jwarizmi fue transliterado al latín como “Algoritmi”, y posteriormente adquirió su significado actual: un conjunto finito de instrucciones definidas y ordenadas que permiten resolver un problema o realizar una tarea específica.

A lo largo de los siglos, los algoritmos fueron esenciales en la matemática y en áreas como la lógica y la astronomía. Sin embargo, fue en el siglo XX cuando adquirieron un papel central en el desarrollo de las ciencias computacionales. En 1936, el matemático británico Alan Turing formalizó el concepto de algoritmo a través de su máquina teórica —la máquina de Turing—, lo que permitió establecer los fundamentos de la computabilidad y abrir el camino para la programación de computadoras modernas.

Principios fundamentales de la algoritmia

La construcción de un algoritmo sigue una serie de principios básicos que garantizan su funcionamiento eficiente, comprensible y reproducible. Los principales son:

• Finitud: un algoritmo debe completarse tras un número finito de pasos. Si no lo hace, se considera ineficaz o incorrecto.
• Definición: cada instrucción debe estar clara y sin ambigüedad, de modo que pueda ser interpretada correctamente por una máquina o una persona.
• Entrada: todo algoritmo recibe una o varias entradas, que representan los datos iniciales sobre los cuales se opera.
• Salida: debe producir al menos una salida como resultado del procesamiento de los datos.
• Eficiencia: idealmente, debe usar el menor tiempo y recursos computacionales posibles, especialmente cuando se aplica a grandes volúmenes de datos.

A estos principios clásicos se han sumado en años recientes otros criterios fundamentales en el contexto de los algoritmos informáticos contemporáneos, como la explicabilidad, la equidad y la responsabilidad, especialmente cuando los algoritmos influyen en decisiones sociales, económicas o legales.

Algoritmos en la informática y la inteligencia artificial

Los algoritmos son el corazón de toda operación informática. Desde simples instrucciones que permiten ordenar listas de números hasta complejas arquitecturas que gestionan el tráfico de datos en redes globales, su presencia es ubicua en el ámbito digital. La algoritmia —la ciencia del diseño y análisis de algoritmos— proporciona las herramientas necesarias para evaluar la eficiencia de los procesos informáticos, garantizar su estabilidad y minimizar su complejidad.

En el campo específico de la inteligencia artificial, los algoritmos cobran un rol aún más crucial. Los modelos de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) dependen de algoritmos que procesan datos, identifican patrones y ajustan parámetros internos para mejorar su rendimiento predictivo. Por ejemplo, los algoritmos de regresión, clasificación, clustering o redes neuronales son fundamentales para entrenar sistemas capaces de reconocer imágenes, traducir lenguajes o generar texto.

La IA no es más que un conjunto de técnicas que permiten a los sistemas tomar decisiones o aprender comportamientos a partir de algoritmos complejos. Estos deben ser diseñados con precisión matemática, pero también con sensibilidad ética, dado su impacto en ámbitos como la salud, el empleo, la justicia y la privacidad.

Principios éticos y de explicabilidad

Con el avance de la inteligencia artificial, ha surgido una creciente preocupación por la opacidad algorítmica, es decir, la dificultad para entender cómo y por qué un sistema automatizado toma ciertas decisiones. Esto ha motivado la elaboración de principios para el diseño responsable de algoritmos, entre los cuales destacan los siguientes:

• Explicabilidad: los sistemas deben ser comprensibles tanto para expertos como para usuarios finales. Esto implica que el algoritmo debe permitir rastrear y justificar sus decisiones.
• Transparencia: se deben documentar las bases técnicas y los datos usados para entrenar los modelos.
• No discriminación: los algoritmos deben ser evaluados para evitar sesgos que perpetúen desigualdades sociales o económicas.
• Responsabilidad: debe existir una cadena clara de responsabilidad ante decisiones tomadas por sistemas automáticos, especialmente en contextos sensibles como la justicia penal o la atención médica.

Estos principios han sido promovidos por iniciativas como la de FAT/ML (Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning), que subrayan la necesidad de un diseño ético y responsable de los algoritmos en el contexto de la inteligencia artificial.

Reto y perspectivas

El uso masivo de algoritmos en la vida cotidiana, desde los sistemas de recomendación en plataformas digitales hasta los algoritmos que gobiernan el tráfico aéreo o la asignación de recursos públicos, plantea nuevos desafíos. Entre ellos se encuentran:

• Comprensión pública limitada: gran parte de la población desconoce cómo funcionan los algoritmos que influyen en su vida diaria, lo que reduce su capacidad de cuestionar sus efectos.
• Sesgos de datos: los algoritmos aprenden a partir de los datos que se les proporciona; si estos están sesgados, el sistema reproducirá tales prejuicios.
• Sobrecarga de automatización: una excesiva dependencia de sistemas automatizados puede llevar a la deshumanización de ciertas decisiones.

Frente a estos retos, la educación en pensamiento algorítmico, el desarrollo de tecnologías más transparentes y la regulación ética son estrategias fundamentales. Comprender los principios de la algoritmia no solo es una cuestión técnica, sino una herramienta cívica esencial en la era digital.

La algoritmia constituye un pilar fundamental de la ciencia moderna y la tecnología digital. Desde sus raíces en la matemática medieval hasta su papel central en la inteligencia artificial, el estudio de los algoritmos revela una disciplina en constante evolución. Su aplicabilidad va más allá del ámbito técnico, tocando aspectos éticos, sociales y filosóficos de gran relevancia. En un mundo cada vez más gobernado por decisiones automatizadas, entender qué son, cómo funcionan y qué implicaciones tienen los algoritmos resulta imprescindible para una ciudadanía informada y crítica.

Para saber más…

Si desea ampliar sus conocimientos sobre algoritmia e inteligencia artificial, puede consultar en Virtualpro la infografía IA en el análisis de datos y toma de decisiones y los perfiles de Ada Lovelace, la primera programadora de la historia, y de Alan Turing, pionero de la computación.

Referencias

Diakopoulos, N. et al. (s. f.). Principles for accountable algorithms and a social impact statement for algorithms.
​https://www.fatml.org/resources/principles-for-accountable-algorithms​

Gavilán, I. (2022, 7 de febrero). Cuatro principios para una buena explicabilidad de los algoritmos.
​https://ignaciogavilan.com/cuatro-principios-para-una-buena-explicabilidad-de-los-algoritmos/​

Lovelace, A. (2024[1842]). Diagram for the computation of Bernoulli numbers.jpg. [Imagen]. Wikimedia Commons.
​https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:Diagram_for_the_computation_of_Bernoulli_numbers.jpg&oldid=874462909​

Maluenda, R. (2025). Qué es un algoritmo informático: características, tipos y ejemplos.
​https://profile.es/blog/que-es-un-algoritmo-informatico/​

Prieto, S. (s. f.). Principios de algoritmia.
​https://triunfadorsucre2010.wordpress.com/wp-content/uploads/2010/10/fundamentos-de-algoritmia.pdf​

Spiske, M. (s. f.). Texto-965345. [Imagen]. Pexels.
​https://www.pexels.com/es-es/foto/texto-965345/​

Felipe Chavarro
Copy editor
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