Tipos de algoritmos: el motor de crecimiento tecnológico

30/04/2025 | Santander Universidades

“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 algoritmo en la sociedad actual.

Y es que vivimos en la era del algoritmo. Desde el móvil que llevas en el bolsillo hasta los sistemas que organizan el tráfico aéreo o gestionan la logística global. Estos sistemas computacionales 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 tienen un impacto directo en nuestras vidas.

Además, a medida que empresas y gobiernos procesan cantidades masivas de datos, se vuelven todavía más relevantes. Y es que los algoritmos son el núcleo de la inteligencia artificial. 

En este artículo, te contamos cómo funcionan, qué tipos de algoritmo existen y ejemplos de aplicación práctica. 

¿Qué son los algoritmos?

La Real Academia Española (RAE) define algoritmo como: "conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema". En otras palabras, un algoritmo es una serie de instrucciones que, paso a paso, permiten resolver una tarea concreta.

A lo largo de la historia, estos modelos lógicos han sido una herramienta fundamental para encontrar soluciones en distintos ámbitos. Sin embargo, en la actualidad, el término se asocia, sobre todo, al mundo de la informática y la programación.

En este contexto, para que un algoritmo informático sea eficaz, debe cumplir las siguientes características:

  • Claridad

  • Orden

  • Finitud

  • Precisión

  • Ejecutabilidad

Gracias al avance tecnológico, se han desarrollado múltiples tipos de algoritmo capaces de resolver tareas que antes requerían intervención humana: desde automatizar procesos repetitivos y analizar grandes volúmenes de datos hasta comparar imágenes o generar textos en cuestión de segundos. Esta combinación entre algoritmos y ordenadores está transformando nuestra forma de vivir, trabajar y comunicarnos.

¿Cómo funciona un algoritmo?

Una vez que un algoritmo ha sido desarrollado y probado con éxito, debe traducirse a un lenguaje de programación para que un ordenador pueda entenderlo y ejecutarlo. Este proceso sigue las siguientes tres fases fundamentales:

  • 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 tras el procesamiento de los datos.

programador trabajando en diferentes tipos de algoritmo

Tipos de algoritmo

Los algoritmos pueden clasificarse según distintos criterios. A continuación, te mostramos algunas de las categorías más habituales y sus características o principales aplicaciones.

Según el sistema de signos

Esta clasificación distingue los tipos de algoritmo según el tipo de lenguaje o representaciones que utilizan para expresar las instrucciones. A continuación, te presentamos los dos principales:

  • Algoritmos cualitativos: utilizan instrucciones verbales o descriptivas para resolver problemas. Estos algoritmos siguen unos pasos lógicos y secuenciales que no requieren cálculos numéricos complejos.

  • Algoritmos cuantitativos: se basan en cálculos matemáticos y numéricos para encontrar soluciones. Estos suelen ser más precisos y eficientes al trabajar con grandes cantidades de datos.

Según la función

En esta categoría, se agrupan según el tipo de tarea que resuelven. Aquí te mostramos los más representativos:

  • Algoritmos de búsqueda: se emplean para localizar un elemento específico dentro de un conjunto de datos. Algunos ejemplos son la búsqueda lineal, que revisa uno a uno los elementos hasta encontrar el deseado, y la búsqueda binaria, que divide el conjunto ordenado en mitades para reducir el número de comparaciones necesarias.

  • Algoritmos de ordenamiento: permiten organizar los elementos de un conjunto de datos en un orden determinado, ya sea ascendente o descendente. Entre los más conocidos se encuentran el ordenamiento burbuja, el ordenamiento por inserción y el ordenamiento rápido (quicksort).

  • Algoritmos de cifrado: se encargan de proteger la información mediante técnicas de encriptación y desencriptación. Ejemplos conocidos de este modelo son el algoritmo AES (Advanced Encryption Standard) y el RSA (Rivest-Shamir-Adleman).

  • Algoritmos de compresión: reducen el tamaño de los datos para optimizar el almacenamiento y la transmisión. Algoritmos como el LZW (Lempel-Ziv-Welch) y el Huffman son ampliamente utilizados para comprimir archivos.

  • Algoritmos de reconocimiento de patrones: se utilizan para identificar patrones y regularidades en conjuntos de datos. Estos algoritmos son fundamentales en áreas como el reconocimiento de voz, el análisis de imágenes y la detección de fraudes.

  • Algoritmos de navegación (GPS): ofrecen la posibilidad de determinar la ruta óptima entre dos puntos, considerando factores como la distancia, el tiempo y las restricciones de tráfico. Los algoritmos de navegación son esenciales para aplicaciones de mapas y sistemas de navegación.

  • Algoritmos de planificación: optimizan la asignación de recursos y la programación de tareas para maximizar la eficiencia. Por ejemplo, se aplican en la gestión de procesos dentro de sistemas operativos y en la programación de proyectos.

  • Algoritmos de recomendación: analizan las preferencias y el comportamiento de los usuarios para ofrecer sugerencias personalizadas. Estos algoritmos se usan en plataformas de comercio electrónico y servicios de streaming.

Según la estrategia

En esta tipología, los algoritmos se ordenan de acuerdo con el enfoque que emplean para resolver problemas:

  • Algoritmos voraces (greedy): en cada paso del proceso, toman la decisión que consideran más favorable en ese momento, con la esperanza de alcanzar una solución global lo más eficiente posible. Aunque no siempre garantizan la mejor solución, estos algoritmos suelen ser rápidos y eficaces.

  • Algoritmos de programación dinámica: dividen un problema complejo en subproblemas más pequeños y resuelven cada subproblema una sola vez, almacenando los resultados para evitar cálculos redundantes. Estos son útiles en problemas con subestructura óptima y subproblemas superpuestos.

  • Algoritmos de vuelta atrás (backtracking): de manera sistemática, exploran todas las soluciones posibles, descartando aquellas que no cumplen con las condiciones del problema. Este modelo suele aplicarse en problemas de optimización y búsqueda exhaustiva, como rompecabezas, recorridos o resolución de combinaciones complejas.

  • Algoritmos probabilísticos: incorporan elementos aleatorios en su proceso de toma de decisiones. Estos son ideales para encontrar soluciones aproximadas a problemas complejos en un tiempo razonable, aunque no siempre garantizan una solución óptima.

Ejemplos prácticos de diferentes tipos de algoritmo

Los diferentes tipos de algoritmo forman parte de nuestra vida cotidiana e influyen en las decisiones que tomamos. Como señala 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 mostramos algunos ejemplos concretos de cómo funcionan distintos tipos de algoritmo hoy en día:

  • Page Rank: desarrollado por Google, este algoritmo evalúa la importancia y relevancia de las páginas web que aparecen en su buscador. En su versión original, medía la relevancia de una web según la cantidad de enlaces que recibía. Con el tiempo, ha evolucionado para incorporar factores como la ubicación del usuario, su historial de búsqueda, el contenido visual, la ortografía, entre otros.

  • Las recomendaciones de Netflix: la plataforma utiliza algoritmos complejos para predecir qué títulos pueden interesarte. Para ello, tiene en cuenta tu historial de visualización, las preferencias de otros usuarios con gustos similares, el momento del día, los dispositivos desde los que accedes y el tiempo que dedicas a cada contenido. En su web oficial, Netflix explica con detalle cómo funciona este sistema de recomendación personalizada.

  • VITAL, el algoritmo con voz en el consejo de administración: en 2014, el fondo privado Deep Knowledge Ventures, con sede en Hong Kong, nombró como miembro de su consejo directivo a un algoritmo llamado VITAL. La función de esta herramienta inteligente es analizar grandes volúmenes de datos y ensayos clínicos para recomendar inversiones. Además, tiene derecho a voto en la cúpula de la organización.

tipos de algoritmos y red neuronal

Los algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático, también conocidos como machine learning, han revolucionado la manera en que las máquinas procesan datos y toman decisiones. A diferencia de los algoritmos tradicionales, que siguen un conjunto de reglas predefinidas, los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de aprender y mejorar su rendimiento a medida que analizan grandes cantidades de datos.

Este tipo de algoritmos es clave en el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que pueden adaptarse y resolver problemas complejos de manera autónoma. Esta tecnología se aplica en ámbitos tan diversos como la detección de fraudes, el reconocimiento de voz o la predicción de tendencias. 

Tipos de algoritmo de aprendizaje automático

Por lo general, los algoritmos de aprendizaje automático se agrupan en las siguientes tres grandes categorías:

  • Aprendizaje supervisado. El algoritmo se entrena con datos etiquetados, es decir, ejemplos en los que se conoce de antemano la respuesta correcta. El objetivo es que aprenda una función capaz de predecir las etiquetas de nuevos datos no vistos. Algunos modelos representativos de este enfoque son las máquinas de vectores de soporte (SVM), los árboles de decisión y las redes neuronales.

  • Aprendizaje no supervisado. En este caso, el algoritmo recibe datos sin etiquetar y debe identificar por sí solo patrones, relaciones o estructuras ocultas. Esta tecnología se utiliza para descubrir agrupaciones o tendencias dentro de los datos. Entre sus técnicas más comunes se encuentran el clustering (agrupamiento) y el análisis de componentes principales (PCA).

  • Aprendizaje por refuerzo. Este tipo de algoritmo aprende a partir de la interacción con un entorno. A medida que ejecuta acciones, recibe recompensas o penalizaciones que le sirven para ajustar su comportamiento. El propósito de este modelo es maximizar la recompensa acumulada a largo plazo. Tiene aplicaciones destacadas en robótica, sistemas de recomendación y juegos.

La importancia de la formación continua en la era de los algoritmos

Los diferentes tipos de algoritmo y la inteligencia artificial están redefiniendo el mundo del trabajo. Si bien la automatización ha sustituido muchas tareas repetitivas, también ha dado paso a nuevas profesiones y formas de colaboración entre personas y máquinas. Esta transformación, lejos de ser una amenaza, puede representar una oportunidad para quienes sepan adaptarse.

En este nuevo escenario, es esencial que los profesionales desarrollen nuevas competencias para seguir siendo relevantes y competitivos. En este sentido, aprender a programar, analizar datos o entender el funcionamiento de los sistemas inteligentes no es exclusivo del ámbito tecnológico.

Además, habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la comunicación efectiva, serán cruciales para colaborar con sistemas automatizados y adaptarse a los cambios en el entorno laboral.

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Publicado originalmente el 3 de julio de 2023, actualizado el 30 de abril de 2025.

Fuentes

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