Inteligencia artificial vs. aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos o experiencias anteriores. No están programadas de forma explícita para producir algoritmos y tener resultados precisos constantemente.

Por ejemplo, el AA se usa para trasladar la voz a un formato de texto cuando haces búsquedas por comando de voz en un celular. En el mundo de la medicina, el personal de salud utiliza el aprendizaje automático para analizar imágenes más rápidamente. En la banca, el AA acelera la detección de fraudes.

Existen tres tipos de modelos de aprendizaje automático.

Aprendizaje supervisado

Este tipo de AA se entrena utilizando datos de capacitación etiquetados. Los científicos de datos entrenan el modelo con datos muy claros y descriptivos. Una vez entrenado, este tipo de modelo de aprendizaje automático puede clasificar los datos en categorías y utilizar esa información para detectar patrones y tendencias.

Aprendizaje por refuerzo

Con el aprendizaje por refuerzo, el modelo de AA aprende mediante ensayo y error. Primero, el modelo genera un resultado, y luego el científico de datos ofrece información sobre si el resultado es correcto o no. Esto permite al modelo recopilar información de sus experiencias pasadas para determinar las acciones correctas que lo llevan a realizar una tarea.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje supervisado se lleva a cabo con datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado consiste en alimentar un algoritmo de AA con conjuntos de datos sin etiquetar. Esto significa que el algoritmo es capaz de detectar patrones y agrupaciones por sí solo sin necesidad de intervención humana.

Los modelos de AA pueden ser complejos, pero estos algoritmos pueden tener un gran impacto en la calidad y utilidad de los resultados. Más información sobre el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático.

Diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial

El aprendizaje automático y la IA están estrechamente relacionados porque el AA es una rama de la IA. Sin embargo, el AA tiene un objetivo diferente al de la IA, por lo que es importante no confundir ambas tecnologías.

Veamos las principales diferencias entre la IA y el aprendizaje automático.

Sobre la IA

Con la IA, los científicos de datos crean sistemas inteligentes que pueden realizar tareas de manera similar a un ser humano. El objetivo de la IA es crear un sistema informático con una inteligencia parecida a la humana que pueda resolver problemas complejos sin intervención humana directa.

La IA tiene una amplia gama de aplicaciones, pero se centra principalmente en maximizar las oportunidades y el éxito. Al ser más avanzada, la IA puede trabajar con datos no estructurados. Esto significa que los científicos de datos pueden cargar un conjunto de datos sin etiquetar y, aun así, obtener información sólida.

Los tres tipos de IA son la IA débil, la IA general y la súper IA.

Sobre el aprendizaje automático

El objetivo del aprendizaje automático es que las máquinas aprendan de los datos para producir resultados precisos. Con los modelos de AA, los científicos de datos entrenan a las máquinas con datos para que realicen tareas específicas y produzcan resultados precisos.

El AA tiene un ámbito de aplicación limitado y se centra principalmente en la precisión y la identificación de patrones. No puede dar sentido a los datos no estructurados: necesita datos estructurados o semiestructurados para generar resultados precisos.

Los tres tipos de AA son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje no supervisado.

Cómo se complementan la IA y el aprendizaje automático

La IA y el AA trabajan juntos para ofrecer soluciones innovadoras a tareas del mundo real. De hecho, los sistemas de IA se crean utilizando AA.

Aunque la IA y el AA son conceptos diferentes, juntos producen resultados superiores.

Cómo funciona

El aprendizaje automático es menos complejo, pero también es una fuerza que impulsa los sistemas de IA. La IA utiliza el AA para realizar tareas como:

1. Preparación de datos. Esto implica seleccionar y limpiar datos, además de convertirlos a un formato que pueda ser utilizado por un algoritmo de AA.
2. Entrenamiento de modelos. Los algoritmos de AA se usan para generar modelos que puedan hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos de entrada. El algoritmo “aprende” de los datos identificando patrones y relaciones y ajustando sus parámetros para minimizar los errores. Este proceso se repite varias veces, y continúa hasta que se alcanza un alto nivel de precisión de forma constante.
3. Implementación de modelos. Una vez entrenado el modelo, puede utilizarse en escenarios reales para hacer predicciones o clasificaciones basadas en nuevos datos, como una forma de inteligencia artificial.

Algunas personas piensan que la IA y el aprendizaje automático se limitan solo a las grandes empresas, pero estas tecnologías permean la vida cotidiana. De hecho, el 77% de las personas utilizan dispositivos o servicios basados en IA, y la mayoría no se da cuenta.

El aprendizaje profundo es una rama del AA. Utiliza redes neuronales de tres o más capas para simular la capacidad de aprendizaje del cerebro humano. Muchas herramientas de IA utilizan el aprendizaje profundo para acelerar la automatización y realizar tareas más complejas. Más información sobre las diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

Ventajas de la IA y el aprendizaje automático

La IA y el AA ofrecen a las empresas más oportunidades para automatizar tareas y acelerar sus flujos de trabajo. En conjunto, la IA y el AA ofrecen ventajas como:

1. Más fuentes de entrada de datos. Las empresas cuentan con cantidades absurdas de datos. En lugar de archivar esta información, la IA y el AA permiten a las organizaciones recopilar y procesar una mayor cantidad de entradas de datos. Esto moviliza los datos a escala automáticamente.
2. Toma de decisiones mejor y más rápida. La IA y el AA permiten a las organizaciones aprovechar datos de mayor calidad en grandes volúmenes. En la práctica, esto significa que las empresas pueden generar conocimiento basado en datos más frecuentemente a partir de datos no estructurados. Esto les ayuda a ser más ágiles y a basarse más en los datos, lo que conduce a una mejor toma de decisiones en toda la empresa.
3. Mayor eficiencia operativa. La IA y el AA permiten a las empresas automatizar tareas tediosas y reducir los errores para ser más eficientes y rentables. De hecho, los enfoques de IA pueden reducir los errores hasta en un 50% en ciertos sectores, como el comercio minorista.

Aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La humanidad apenas ha explorado superficialmente lo que la IA y el AA pueden hacer. Sin embargo, estas tecnologías están ganando popularidad. El 35% de las organizaciones utilizaron IA en 2022; es decir que hubo un aumento del 4% respecto a 2021.

En 2023, vimos a más empresas utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en estas aplicaciones:

• Servicio de atención al cliente. Las organizaciones confían en la IA y el AA para responder a las consultas de los clientes más rápidamente y con mayor precisión, gracias a los chatbots impulsados por IA. También utilizan soluciones como Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) para recopilar información más detallada sobre sus clientes y ofrecer un servicio impecable.
• Banca y finanzas. Las empresas financieras utilizan IA y AA para todo, desde el cumplimiento hasta la gestión de inversiones y el procesamiento de documentos.
• Datos del cliente. Cada vez más empresas son capaces de personalizar la experiencia del cliente a través de la IA. Por ejemplo, los motores de recomendación de Spotify y Amazon utilizan la IA para recopilar datos y ofrecer experiencias personalizadas automáticamente.
• Ciberseguridad. Los proveedores de TI usan la IA y el AA para detectar y mitigar las amenazas a la seguridad y prevenir los errores humanos.
• Transporte. Los coches y buques de carga autónomos son solamente algunos ejemplos de cómo la IA y el AA agilizan el transporte.
• Estrategia de marketing. Los equipos de marketing utilizan soluciones como Adobe Experience Platform para generar conocimiento del cliente en tiempo real basado en IA y mejorar la personalización.
• Asistencia sanitaria. La IA y el AA ayudan al personal sanitario a mejorar la precisión de los diagnósticos, ofrecer atención personalizada mediante asistentes virtuales y detectar el fraude.

El futuro de la IA y el aprendizaje automático

En el futuro, esperamos ver un aumento en la demanda de IA y AA. En 2029, la industria de la IA y el AA tendrá un valor superior a 209 000 millones de dólares.

Más adelante, la IA revolucionará la medicina y la investigación, además de crear experiencias de consumo hiperpersonalizadas. Por ejemplo, Adobe Real-Time CDP genera información y medidas prácticas para ampliar los segmentos del público mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. También aumentará la demanda de empleos CTIM para gestionar soluciones de IA y AA. De hecho, se prevé que los empleos en informática y ciencia de datos aumentarán en un 21% en 2031.

Está claro que la IA y el AA seguirán revolucionando los negocios convencionales. Esta tecnología suele funcionar en segundo plano, pero próximamente es probable que desempeñe un papel más activo tanto en nuestro trabajo como en nuestra vida cotidiana.

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