Libros de inteligencia artificial (IA)

A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond

Daniel Susskind

Análisis actualizado (2025) sobre empleo, renta básica y adaptación social a la automatización.

AI 2041: Ten Visions for Our Future

Kai-Fu Lee & Chen Qiufan

Escenarios realistas basados en tendencias actuales (LLMs, AGI, neurotech). Bestseller accesible.

Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans

Melanie Mitchell

Una introducción accesible que explora los fundamentos de la IA, sus limitaciones y su impacto en la sociedad. Ideal para lectores no técnicos que quieran entender el panorama general.

Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª ed.)

Peter Norvig & Stuart Russell

La "biblia" académica actualizada con LLMs, ética y robótica avanzada. Imprescindible para bases técnicas.

Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence

Kate Crawford

Crítica profunda al impacto socioambiental de la IA. Ganador de múltiples premios en 2023-2024.

Deep Learning

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Considerado un libro de referencia para aprender sobre redes neuronales y aprendizaje profundo. Es técnico, pero esencial para quienes buscan profundizar en los algoritmos detrás de la IA moderna.

Ethics of Artificial Intelligence: Case Studies and Options for Implementation

UNESCO (edición 2025)

Guía práctica global para aplicar marcos éticos, con ejemplos de regulaciones UE, EE.UU. y Asia.

Generative Deep Learning (3ª ed.)

David Foster

La guía más práctica para entender y crear modelos generativos (GPT, DALL-E, diffusion models). Incluye código actualizado.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Aurélien Géron

Un libro práctico para aprender a implementar modelos de IA y aprendizaje automático con herramientas populares. Perfecto para programadores que quieran experiencia práctica.

Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control

Stuart Russell

Clásico moderno sobre alineación y seguridad en IA. Relevante ante sistemas como GPT-5 o Claude 4.

Learning with Data: Cortical Algorithms

Jeff Hawkins

Perspectiva revolucionaria sobre IA inspirada en neurociencia. Fundamento teórico de modelos como Llama 4.

Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence

Max Tegmark

Explora cómo la IA transformará la sociedad, el trabajo y la humanidad, con un enfoque en los posibles escenarios futuros. Es accesible y visionario.

Pattern Recognition and Machine Learning

Christopher M. Bishop

Un libro técnico y exhaustivo sobre aprendizaje automático, ideal para estudiantes y profesionales con conocimientos en matemáticas y estadística.

Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence

Ajay Agrawal, Joshua Gans & Avi Goldfarb

Cómo la IA redefine negocios y estrategias económicas. Clave para emprendedores y ejecutivos.

Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies

Nick Bostrom

Una obra filosófica y provocadora que analiza los riesgos y posibilidades de una IA superinteligente. Es un clásico para entender las implicaciones éticas y a largo plazo.

The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values

Brian Christian

Este libro examina los desafíos de alinear los sistemas de IA con los valores humanos, combinando historias reales con conceptos técnicos de manera amena.

The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-first Century's Greatest Dilemma

Mustafa Suleyman (cofundador de DeepMind)

Análisis visionario de los riesgos y oportunidades de la IA por un pionero del sector. Bestseller en 2024-2025.

The Hundred-Page Machine Learning Book

Andriy Burkov

Un libro conciso y práctico que cubre los conceptos clave del aprendizaje automático. Perfecto para principiantes y profesionales que quieran una guía clara y directa.