Qué es un Algoritmo: La Guía Más Clara que Vas a Encontrar

La palabra "algoritmo" aparece en todas partes. Los algoritmos de Instagram, los algoritmos de Google, los algoritmos de inteligencia artificial... Se ha convertido en una especie de concepto mágico que parece explicar todo pero que nadie te ha explicado bien a ti.

Vamos a arreglar eso. Porque un algoritmo es, probablemente, el concepto más simple e importante de toda la tecnología.

Qué es un algoritmo (en 10 segundos)

Un algoritmo es una serie de pasos ordenados para resolver un problema o completar una tarea.

Ya está. Eso es todo.

No necesita ser complicado. No necesita ser código. Una receta de cocina es un algoritmo. Las instrucciones de un mueble de IKEA son un algoritmo. Los pasos que sigues para ir de tu casa al trabajo son un algoritmo.

Lo que diferencia a un algoritmo de cualquier lista de pasos es que debe ser:

• Preciso: cada paso está claramente definido, sin ambigüedad
• Finito: tiene un principio y un final, no se ejecuta eternamente
• Efectivo: realmente resuelve el problema que se propone

Un algoritmo es a la tecnología lo que una receta es a la cocina: sin él, solo estás improvisando.

Ejemplos de algoritmos que usas todos los días

Antes de hablar de tecnología, piensa en cuántos algoritmos ya ejecutas a diario sin darte cuenta:

El algoritmo del café por la mañana:

1. Abrir el armario
2. Sacar la taza
3. Poner agua en la cafetera
4. Añadir café
5. Encender la cafetera
6. Esperar a que termine
7. Servir

Simple, ordenado, efectivo. Si cambias el orden (servir antes de que termine la cafetera), el resultado no es el esperado. Eso es exactamente lo que pasa con los algoritmos en informática.

El algoritmo de Google cuando buscas algo:

1. Recibe tu búsqueda
2. Busca páginas que contengan esas palabras (y sinónimos)
3. Evalúa la relevancia de cada página (miles de factores)
4. Ordena los resultados de más a menos relevantes
5. Te muestra los 10 mejores

Mismo concepto, mayor complejidad. Pero la estructura es idéntica: entrada → pasos → resultado.

El algoritmo de Instagram para tu feed:

1. Mira todas las publicaciones nuevas de cuentas que sigues
2. Analiza tu historial de interacciones (qué te gusta, qué comentas, cuánto tiempo miras)
3. Predice qué publicaciones te interesan más
4. Ordena tu feed según esa predicción
5. Te muestra primero lo que cree que más te va a gustar

Por eso tu Instagram no se parece al de nadie más. El algoritmo es el mismo, pero los datos de entrada (tu comportamiento) son diferentes.

Tipos de algoritmos (los que importan)

Hay miles de clasificaciones, pero estos son los que de verdad necesitas conocer:

Algoritmos de búsqueda

Encuentran un elemento concreto dentro de un conjunto de datos. Cuando buscas un contacto en tu móvil, un archivo en tu ordenador o un producto en Amazon, hay un algoritmo de búsqueda trabajando.

El más famoso: la búsqueda binaria. En vez de buscar uno por uno (lento), divide la lista por la mitad repetidamente hasta encontrar lo que busca. Es como cuando buscas una palabra en un diccionario: no empiezas por la A, abres por la mitad y decides si ir hacia adelante o hacia atrás.

Algoritmos de ordenación

Ordenan datos según un criterio: de menor a mayor, por fecha, por relevancia, alfabéticamente. Cada vez que ordenas tu bandeja de email o los resultados de una tienda online, se ejecuta uno.

Los clásicos: QuickSort y MergeSort. Suenan técnicos, pero la idea es simple: dividen el problema en partes pequeñas, las ordenan por separado y las juntan.

Algoritmos de recomendación

Los que deciden qué ves en Netflix, Spotify, YouTube o TikTok. Analizan tu comportamiento y el de millones de usuarios similares para predecir qué te gustará.

Son los algoritmos más rentables del mundo. Netflix estima que sus recomendaciones valen $1.000 millones al año en retención de clientes.

Algoritmos de machine learning

Los que están detrás de la inteligencia artificial. En vez de programar los pasos manualmente, le das datos al algoritmo y él aprende los pasos por sí mismo.

Esto es lo que hace que ChatGPT pueda escribir textos, que Google Translate traduzca idiomas o que tu banco detecte transacciones fraudulentas.

Cómo funcionan los algoritmos en la IA

La inteligencia artificial ha llevado los algoritmos a otro nivel. La diferencia fundamental:

Algoritmo clásico: el programador define cada paso manualmente. Si quiere que el programa reconozca gatos en fotos, tiene que programar reglas como "busca orejas puntiagudas", "busca bigotes", etc.

Algoritmo de machine learning: el programador le da miles de fotos de gatos y el algoritmo aprende solo qué patrones definen a un gato. Nadie le dice que busque orejas: lo descubre por sí mismo.

Esta diferencia es revolucionaria. Porque hay problemas tan complejos que ningún humano puede definir todos los pasos. ¿Cómo programarías manualmente un algoritmo que traduzca del español al japonés? Imposible. Pero un algoritmo de machine learning, con suficientes datos, aprende a hacerlo.

Los grandes modelos de lenguaje como GPT-4 o Claude son, en esencia, algoritmos extremadamente complejos que han aprendido patrones del lenguaje a partir de billones de textos.

Por qué los algoritmos importan más que nunca

Vivimos en la era de los algoritmos. Y no es una exageración:

Los algoritmos deciden qué información ves. Tu feed de noticias, tus resultados de búsqueda, tus recomendaciones de vídeo... todo está filtrado por algoritmos. Eso significa que un algoritmo influye en tu visión del mundo más de lo que crees.

Los algoritmos toman decisiones que te afectan. Bancos que usan algoritmos para decidir si te dan un préstamo. Empresas que usan algoritmos para filtrar currículums. Seguros que usan algoritmos para calcular tu prima. Si no entiendes qué es un algoritmo, no entiendes quién (o qué) está tomando decisiones sobre tu vida.

Los algoritmos son el motor de la economía digital. Google, Amazon, Netflix, TikTok, Spotify... las empresas más valiosas del mundo son, en el fondo, empresas de algoritmos. Su ventaja competitiva no es el contenido ni los productos: es la calidad de sus algoritmos para conectarte con lo que quieres.

Empresa	Algoritmo clave	Qué decide
Google	PageRank + IA	Qué resultados ves al buscar
Netflix	Recomendación colaborativa	Qué películas te sugiere
TikTok	Algoritmo del For You	Qué vídeos te muestra
Amazon	Recomendación + pricing	Qué productos ves y a qué precio
Spotify	Discover Weekly	Qué música nueva descubres

El problema de los algoritmos: el sesgo

Un algoritmo es tan bueno (o tan malo) como los datos con los que se entrena.

Si un algoritmo de selección de personal se entrena con datos históricos de una empresa que durante 20 años contrató mayoritariamente a hombres, el algoritmo aprenderá que "hombre" es un predictor de éxito. Y discriminará a las mujeres. No por malicia, sino por matemáticas.

Esto ya ha pasado. Amazon tuvo que descartar un algoritmo de contratación porque penalizaba sistemáticamente a las candidatas femeninas.

Otros ejemplos reales de sesgo algorítmico:

• Algoritmos de reconocimiento facial que funcionan peor con personas de piel oscura
• Algoritmos de crédito que discriminan por código postal (correlacionado con raza)
• Algoritmos de justicia predictiva que sobreestiman la reincidencia en minorías

Entender los algoritmos incluye entender sus limitaciones y peligros. No son neutrales. Reflejan los sesgos de los datos con los que se construyen.

Algoritmos famosos que deberías conocer

PageRank (Google, 1998): el algoritmo que construyó Google. En vez de buscar solo palabras clave, evaluaba cuántas páginas web enlazaban a una página para determinar su importancia. Revolucionó la búsqueda en internet.

RSA (1977): el algoritmo de cifrado que protege tus comunicaciones, tu banca online y tus compras por internet. Se basa en que es fácil multiplicar dos números primos grandes, pero casi imposible hacer la operación inversa.

Dijkstra (1956): encuentra el camino más corto entre dos puntos. Es el algoritmo que usa Google Maps para calcular tu ruta. Setenta años después, sigue siendo la base de toda la navegación GPS.

Backpropagation (1986): el algoritmo que permite a las redes neuronales aprender de sus errores. Sin él, no existiría la inteligencia artificial moderna. Ni ChatGPT, ni reconocimiento facial, ni coches autónomos.

Por qué deberías entender los algoritmos

No necesitas saber programar un algoritmo. Pero sí necesitas entender qué son y cómo funcionan, por tres razones:

1. Pensamiento estructurado. Pensar en algoritmos es pensar en pasos claros y ordenados para resolver problemas. Esa habilidad es útil en cualquier profesión, no solo en tecnología.

2. Espíritu crítico. Cuando alguien te dice "el algoritmo ha decidido X", necesitas saber que detrás de esa decisión hay datos, sesgos y limitaciones. No es magia, es matemáticas. Y las matemáticas pueden estar equivocadas.

3. Preparación para el futuro. Los algoritmos van a tomar cada vez más decisiones en tu vida. Desde qué trabajos te recomiendan hasta qué tratamiento médico te sugieren. Entenderlos no es opcional: es alfabetización del siglo XXI.

Un algoritmo no es más que una receta. Pero las recetas que se están cocinando hoy definen el mundo en el que vivimos. Mejor entenderlas que ignorarlas.