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La génesis del software se remonta no a la era electrónica, sino a la Inglaterra victoriana y a la mente de Augusta Ada King, Condesa de Lovelace. Entre 1842 y 1843, mientras traducía y anotaba un artículo del matemático italiano Luigi Menabrea sobre la Máquina Analítica propuesta por Charles Babbage, Lovelace fue mucho más allá de la mera traducción. La contribución de Lovelace trascendió la mecánica de la programación.
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Casi un siglo después de la visión de Lovelace, el matemático británico Alan Turing proporcionó el riguroso andamiaje matemático que la sustentaba. En su trascendental artículo de 1936, "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem", Turing introdujo un modelo abstracto de computación conocido hoy como la "máquina de Turing".
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transición de la teoría a la realidad física materializó con el Electronic Numerical Integrator and Computer, el primer ordenador digital electrónico, programable y de propósito general del mundo. La experiencia con ENIAC puso de manifiesto que instruir a la máquina era un cuello de botella crítico. La solución fue el concepto de programa almacenado, articulado por John von Neumann en 1945, que proponía que las instrucciones del programa debían almacenarse en el ordenador junto con los datos.
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Los primeros ordenadores de la era del programa almacenado, como el UNIVAC I (1951), no tenían un sistema operativo. La operación era un proceso manual ineficiente, con la costosa máquina inactiva entre trabajos. Para maximizar la utilización de la CPU, nacieron los sistemas de procesamiento por lotes (batch processing systems)
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El primer sistema operativo utilizado para trabajo real fue el GM-NAA I/O, desarrollado en 1956 por General Motors para su mainframe IBM 704. Estos sistemas automatizaban el flujo de trabajo, ejecutando "lotes" de programas de forma secuencial sin intervención humana, representando el primer software cuyo único propósito era gestionar otro software.
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Desarrollado en IBM por un equipo dirigido por John Backus, fue el primer lenguaje de alto nivel ampliamente adoptado, diseñado para simplificar los cálculos matemáticos para científicos e ingenieros.
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Creado por John McCarthy en el MIT, fue diseñado para la investigación en inteligencia artificial y la manipulación simbólica, introduciendo conceptos revolucionarios como la recolección de basura (garbage collection).
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Impulsado por el Departamento de Defensa de EE. UU. y con la influencia de Grace Hopper, se diseñó para ser un lenguaje similar al inglés, portable y legible, enfocado en el procesamiento de datos empresariales.
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En 2017, investigadores de Google publicaron un artículo que introducía la arquitectura "Transformer", que era excepcionalmente buena para procesar datos secuenciales como el lenguaje natural y se convirtió en la base para los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM). Los LLM, como la serie GPT de OpenAI, son redes neuronales masivas entrenadas con cantidades ingentes de texto de Internet.
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El lanzamiento público de ChatGPT a finales de 2022 con su capacidad para mantener conversaciones, generar contenido y escribir código. Los LLM representan una nueva y poderosa capa de abstracción, ofreciendo una nueva interfaz de usuario: el lenguaje natural. Este avance tiene el potencial de remodelar drásticamente el papel del desarrollador de software, transformándolo de un escritor de código a un arquitecto y supervisor de la intención que guía a los sistemas de IA.