IA Simbólica
La primera IA: reglas que un humano escribía.
La primera generación de inteligencia artificial: sistemas que operan con reglas explícitas escritas por humanos — "si pasa X, haz Y", árboles de decisión, sistemas expertos. No aprende de los datos: ejecuta la lógica que un experto codificó. Fue el estado del arte desde los años 60 hasta los 80, y sigue viva hoy en cada motor de reglas de negocio.
Es un recetario: hace exactamente lo que la receta dice, paso a paso, sin improvisar. Brillante para problemas cerrados y estables —liquidar nómina, validar una póliza— e inútil cuando el mundo no cabe en reglas. El Machine Learning nació justo de esa frustración: cuando las reglas explotan en miles de excepciones, mejor aprender de los ejemplos.
Confundir IA Simbólica con IA agéntica es operar con un mapa de hace cuarenta años. Muchas organizaciones llaman "IA" a lo que es un motor de reglas — útil, pero incapaz de percibir contexto, aprender o decidir fuera de su libreto. Saber en qué generación se está evita comprar el pasado creyendo que es el futuro.
En los diagnósticos VDA la IA Simbólica suele seguir viva en los procesos del cliente — y está bien: para reglas duras y auditables es la herramienta correcta. El error es detenerse ahí. VDA mapea qué debe seguir en reglas y qué debe graduarse a ML, GenAI o arquitectura agéntica. Cada generación tiene su lugar; ninguna reemplaza a la siguiente, la contiene.