Un sistema experto codifica el conocimiento de especialistas humanos en un conjunto de reglas explícitas del tipo “si ocurre esto, entonces concluir aquello”, y las aplica para responder preguntas o tomar decisiones dentro de un dominio acotado, como el diagnóstico médico o la evaluación de créditos.
Por qué perdieron protagonismo
Este enfoque, dominante en la IA de los años 80, mostró límites claros: escalar exigía codificar manualmente cada regla nueva, y el sistema no podía aprender ni adaptarse a partir de datos por sí solo, algo que el machine learning moderno resuelve de forma mucho más flexible y escalable.