¿Qué es un algoritmo y cómo funciona?

En los últimos años, los algoritmos se han posicionado entre los grandes protagonistas del mundo tecnológico, primero debido al auge de las redes sociales y, más recientemente, con la revolución de la inteligencia artificial generativa y su gran exponente, Chat GPT. 

Aunque las redes sociales y los chatbots sean su cara más visible, la influencia de los algoritmos se extiende más allá de las redes sociales. Por ello, comprender qué son los algoritmos y cómo funcionan no solo nos brinda una visión más clara de las fuerzas que moldean nuestras sociedades modernas, sino también de cómo operan los sistemas en general. 

¿Qué es un algoritmo?

En esencia, un algoritmo no deja de ser un proceso o un conjunto de instrucciones bien definidas y diseñadas para realizar una tarea específica o resolver un problema concreto. En informática, los algoritmos son la base de los programas y el software, encargados de proporcionar una secuencia clara e inequívoca de pasos que, cuando se siguen, conducen al resultado deseado por parte de la máquina o software. 

Seguramente, la forma más sencilla de explicar qué es un algoritmo es comparándolo con una receta de cocina que, fuera del ámbito tecnológico, no deja de ser un algoritmo.

Los algoritmos pueden expresarse de varias formas, como lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo o implementarse directamente en lenguajes de programación.

La versatilidad de los algoritmos se refleja en su amplio espectro de aplicaciones, abarcando diversos usos. Sin embargo, existen una serie de premisas que cumplen todos los algoritmos. 

Algoritmos: Conceptos clave:

• Entrada: Los algoritmos suelen partir de un conjunto de datos de entrada para producir un resultado. No obstante, algunos algoritmos funcionan sin datos de entrada.
• Salida: Generan un resultado basado en las entradas proporcionadas.
• Definición: Cada paso del algoritmo debe definirse con precisión y sin ambigüedades.
• Finitud: El algoritmo debe terminar tras un número finito de pasos.
• Eficacia: Cada paso del algoritmo debe ser factible y realizable mediante operaciones básicas.

¿Cómo funciona un algoritmo?

Como ya hemos visto, los algoritmos funcionan siguiendo un conjunto de instrucciones diseñadas para realizar una tarea específica o resolver un problema.

1. Definición del problema:

   • Antes de diseñar un algoritmo, es crucial comprender claramente el problema que se está abordando. La definición precisa del problema ayuda a determinar los objetivos y requisitos que el algoritmo debe cumplir.

2. Diseño del algoritmo:

   • En esta etapa, se crea el plan detallado para resolver el problema. Esto implica identificar los pasos específicos que deben realizarse, la lógica detrás de cada paso y cómo interactúan entre sí. Pueden utilizarse diferentes técnicas de diseño, como divide y vencerás, algoritmos voraces o programación dinámica.

3. Implementación:

   • La implementación implica traducir el diseño del algoritmo a un lenguaje de programación específico. Este paso involucra escribir el código que sigue las instrucciones y lógica definidas durante el diseño.

4. Entrada de datos:

   • Los algoritmos generalmente requieren datos de entrada para funcionar. Estos datos pueden ser proporcionados por un usuario o extraídos de alguna fuente externa. La calidad y relevancia de los datos de entrada pueden influir en el rendimiento del algoritmo.

5. Procesamiento:

   • Durante esta fase, el algoritmo realiza operaciones y cálculos en los datos de entrada según las instrucciones definidas. Cada paso se ejecuta en secuencia, transformando gradualmente los datos de entrada en la salida deseada.

6. Salida de resultados:

   • El resultado o salida del algoritmo se presenta al usuario o se utiliza para realizar acciones posteriores. Puede ser un valor numérico, un conjunto de datos, un mensaje, o cualquier otra información relevante para la resolución del problema.

7. Análisis y optimización:

   • Después de la implementación, se realiza un análisis del rendimiento del algoritmo. Se evalúa su eficiencia en términos de tiempo y espacio, y se pueden realizar ajustes para optimizar su funcionamiento.

8. Iteración (si es necesario):

   • Dependiendo de los resultados obtenidos, puede ser necesario iterar sobre los pasos anteriores para mejorar el algoritmo. Esto puede implicar ajustes en el diseño, la implementación o la optimización.

En la mayoría de los casos, los algoritmos se apoyan en conjuntos de datos de entrada que se procesan para generar un resultado específico. Por ejemplo, se puede proporcionar a un algoritmo un conjunto de números con la tarea de ordenarlos secuencialmente. En este escenario, los números constituyen la entrada, el algoritmo representa el proceso de ordenación, y la salida consiste en los mismos números de entrada ordenados según las indicaciones.

Sin embargo, no todos los algoritmos requieren una entrada tangible. Por ejemplo, un generador de números aleatorios no tiene una entrada definida más allá de la solicitud del usuario para producir una salida aleatoria. 

Algoritmos según el lenguaje de programación

La escritura de algoritmos se realiza en diversos lenguajes de programación, los más conocidos son C++, Javascript y Python. No obstante, no es necesario que estos lenguajes sean exclusivamente "informáticos". Retomando el ejemplo anterior de las recetas de cocina, los algoritmos no informáticos, como las recetas, pueden expresarse en un lenguaje sencillo como el español. Aunque el lenguaje utilizado importa en función del propósito del algoritmo y dónde se aplicará, en teoría, un algoritmo puede redactarse en cualquier idioma. A la práctica, sin embargo, la mayoría de algoritmos se traducen en lenguajes de programación.

Algoritmos: complejidad temporal y complejidad espacial

La complejidad temporal y la complejidad espacial son dos aspectos fundamentales en la evaluación y análisis de algoritmos. Estos conceptos nos permiten entender cómo se comporta un algoritmo en términos de tiempo de ejecución y uso de memoria a medida que aumenta el tamaño de los datos de entrada.

Complejidad Temporal

La complejidad temporal de un algoritmo se refiere al tiempo que tarda en ejecutarse en función del tamaño de los datos de entrada. En otras palabras, analiza cómo el tiempo de ejecución aumenta a medida que crecen los datos. La notación Big O (O) se utiliza comúnmente para describir la complejidad temporal, expresando el peor caso de ejecución del algoritmo.

Comprender la complejidad temporal es esencial para evaluar la eficiencia de un algoritmo y tomar decisiones informadas sobre su aplicabilidad en diferentes contextos.

Complejidad Espacial

La complejidad espacial de un algoritmo se relaciona con la cantidad de memoria que utiliza en función del tamaño de los datos de entrada. Se analiza cómo los requisitos de memoria del algoritmo aumentan a medida que se incrementan los datos de entrada. Al igual que la complejidad temporal, la complejidad espacial se expresa comúnmente con la notación Big O. Es crucial considerar la complejidad espacial al diseñar algoritmos, especialmente en entornos con recursos limitados.

En conjunto, la comprensión de la complejidad temporal y espacial proporciona una visión integral del rendimiento de un algoritmo. Un algoritmo eficiente debe buscar minimizar tanto el tiempo de ejecución como el uso de memoria, asegurando un rendimiento óptimo en diversas situaciones. 

El problema del algoritmo

A pesar de que el imaginario colectivo a menudo presenta el algoritmo como una especie de poder sobrenatural capaz de todo, lo cierto es que los algoritmos ni tienen superpoderes ni son capaces de resolver cualquier problema. Vincent Warmerdam, cofundador de PyData y experto en algoritmos y machine learning, se refiere a esta problemática en la charla 'The profession of solving (the wrong problem)'. El experto sostiene que la simple aplicación de algoritmos no garantiza la resolución de problemas; de hecho, advierte que un algoritmo bien concebido puede agravar la situación si se utiliza de manera incorrecta. Warmerdam destaca la tendencia generalizada a confiar en que los algoritmos poseen la capacidad mágica de resolver cualquier inconveniente. Según su experiencia, muchos de sus compañeros expertos en algoritmos  proponen la creación de un "superalgoritmo" como solución inmediata ante cualquier desafío empresarial presentado por un cliente, sin un análisis exhaustivo de los datos ni una evaluación de su veracidad.

Un ejemplo ilustrativo de cómo la fe ciega en los algoritmos puede conducir al fracaso es el incidente bursátil conocido como 'Flash Crack' en 2010. En este episodio, los algoritmos bursátiles provocaron un repentino colapso del mercado sin una razón aparente, seguido de una recuperación igualmente inexplicable minutos después. Este suceso dejó perplejos incluso a los creadores del algoritmo, quienes fueron incapaces de explicar su comportamiento. Esta falta de comprensión evidenció las limitaciones de la inteligencia artificial cuando carece de la guía de la inteligencia natural, es decir, la inteligencia humana.

Conclusión

En conclusión, los algoritmos son herramientas fundamentales en el ámbito computacional que permiten resolver problemas y realizar tareas específicas. Su versatilidad y aplicabilidad en diversos campos hacen de ellos una parte esencial de la tecnología actual. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los algoritmos no son una solución mágica para todos los problemas y su aplicación requiere un análisis cuidadoso y una comprensión profunda de los datos. La complejidad temporal y espacial son aspectos clave a considerar al evaluar la eficiencia de un algoritmo.