IA o aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de experiencias o datos pasados. No están explícitamente programadas para producir algoritmos que den resultados precisos de forma reiterada.

Por ejemplo, la búsqueda de voz a texto utiliza el aprendizaje automático para convertir palabras habladas en un texto en tu móvil. En el mundo de la medicina, las personas especialistas utilizan el aprendizaje automático para agilizar el análisis de imágenes y, en el ámbito bancario, 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 etiquetados de entrenamiento. Quienes se dedican a esta ciencia, entrenan el modelo empleando datos muy claros y descriptivos. Una vez entrenado, este tipo de modelo de aprendizaje automático puede clasificar los datos en categorías y usar esa información para identificar patrones y tendencias.

Aprendizaje por refuerzo

Con el aprendizaje por refuerzo, el modelo de AA aprende a través de ensayo y error. El modelo generará un resultado, y corresponde a la persona experta en ciencia de datos indicar si el resultado es correcto o no. Esto permite al modelo reunir información de sus experiencias anteriores para determinar las acciones adecuadas para llevar a cabo una tarea.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, que proporciona datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado ofrece conjuntos de datos sin etiquetar a un algoritmo de AA. Esto significa que el algoritmo puede identificar patrones y agrupaciones por sí solo sin necesidad de la intervención humana.

Los modelos de AA pueden ser complejos, pero estos algoritmos pueden tener un gran impacto en la calidad y utilidad de sus resultados. Obtén más información sobre cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático.

La diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial

El aprendizaje automático y la IA están estrechamente relacionados entre sí porque el AA es una subcategoría de la IA. Sin embargo, el AA tiene un objetivo diferente al de la IA, por lo que es importante no mezclar las dos tecnologías.

Echemos un vistazo a las principales diferencias entre la IA y el aprendizaje automático.

Qué es la IA

Con la IA, las personas que se dedican a la ciencia de datos crean sistemas inteligentes que pueden desempeñar tareas como un ser humano. El objetivo de la IA es crear un sistema informático inteligente con inteligencia humana que pueda resolver problemas complejos sin una aportación humana directa.

La IA tiene una amplia gama de usos, pero se centra principalmente en maximizar las oportunidades y el éxito. Como es más avanzada, la IA puede lidiar con datos no estructurados. Esto significa que los/as científicos/as 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 superinteligencia artificial.

Qué es el aprendizaje automático

El objetivo del aprendizaje automático es permitir que las máquinas aprendan de datos para que puedan producir resultados precisos. Con los modelos de AA, quienes se ocupan de la ciencia de datos enseñan a las máquinas con datos como una manera de desempeñar tareas específicas y generar resultados exactos.

El AA tiene un alcance de aplicación limitado y principalmente se enfoca 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 funcionan en conjunto la IA y el aprendizaje automático

La IA y el AA funcionan en conjunto para ofrecer soluciones innovadoras a tareas reales. De hecho, los sistemas de la IA están creados con AA.

Aunque la IA y el AA son conceptos diferentes, en conjunto pueden producir resultados superiores.

Cómo funciona

El aprendizaje automático es menos complejo que la IA, pero es un motor que impulsa los sistemas de IA. La IA utiliza el AA para completar tareas tales como las siguientes:

1. Preparación de los datos. Implica la selección, limpieza y transformación de los datos en un formato que un algoritmo de AA pueda usar.
2. Entrenamiento de modelos. Se usa un algoritmo de AA para crear un modelo que pueda hacer predicciones y tomar decisiones basándose en los datos de entrada. El algoritmo “aprende” de los datos identificando los patrones y las relaciones, y ajustando sus parámetros para minimizar los errores. Este proceso se repite varias veces y continúa hasta que se logra un alto nivel de precisión de manera coherente.
3. Implementación del modelo. Una vez que el modelo está entrenado, puede implementarse en un entorno real para realizar predicciones o clasificaciones basándose en nuevos datos como una forma de inteligencia artificial.

Algunas personas asumen que la IA y el aprendizaje automático se limitan solo a las grandes empresas, pero estas tecnologías están presentes en la vida cotidiana. De hecho, el 77 % de las personas utilizan dispositivos o servicios con tecnología de IA y muchas no se percatan de ello.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del AA. Utiliza redes neuronales con tres o más capas para simular las habilidades de aprendizaje del cerebro humano. Muchas herramientas de IA usan aprendizaje profundo para agilizar la automatización y desempeñar tareas de niveles más altos. Descubre más sobre las diferencias entre el aprendizaje profundo del aprendizaje automático.

Ventajas de la IA y el aprendizaje automático

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

1. Más fuentes de entrada de datos. Las empresas están repletas de datos. En vez de dejar esta información archivada, la IA y el AA permiten a las organizaciones reunir y procesar una mayor cantidad de entradas de datos. Esto moviliza los datos a escala de manera automática.
2. Mejor y más rápida toma de decisiones. La IA y el AA permiten a las organizaciones aprovechar datos de mayor calidad en volúmenes más grandes. En la práctica, esto significa que las empresas pueden extraer información basada en datos con más regularidad a partir de datos no estructurados. Esto les ayuda a ser más ágiles y a basarse en los datos, lo que conduce a una mejora en la toma de decisiones en toda la empresa.
3. Aumento en la eficiencia operativa. La IA y el AA permiten a las empresas automatizar las tareas tediosas y reducir los errores, lo que las hace más eficientes y rentables. De hecho, los enfoques de IA pueden reducir los errores hasta en un 50 % en algunos sectores, como el minorista.

Aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La humanidad apenas ha arañado la superficie de lo que la IA y el AA pueden hacer. Sin embargo, estas tecnologías ya crecen en popularidad. De hecho, un 35 % de las organizaciones utilizaron la IA en 2022, lo que supuso un aumento del 4 % con respecto al 2021.

En 2023, vemos a más empresas utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en estos ámbitos:

• Servicio de atención a clientes. Las organizaciones confían en la IA y el AA para responder a las preguntas del conjunto de clientes con mayor rapidez y precisión mediante chatbots con tecnología de IA. También utilizan soluciones como Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) para recopilar información sobre sus clientes y ofrecer servicios impecables.
• Banca y finanzas. Las empresas financieras utilizan la IA y el AA para todo, desde cumplimiento normativo hasta gestión de inversiones y procesamiento de documentación.
• Información de clientes. Cada vez más empresas pueden personalizar la experiencia de cliente a través de información basada en IA. Por ejemplo, los motores de recomendación de Spotify y Amazon usan IA para reunir datos y ofrecer de manera automática experiencias personalizadas.
• Ciberseguridad. Los proveedores de TI utilizan cada vez más la IA y el AA para detectar y mitigar las amenazas de seguridad y prevenir los errores humanos.
• Transporte. Los coches y buques de carga autodirigidos son solo algunos de los ejemplos de cómo la IA y el AA pueden agilizar el transporte.
• Estrategia de marketing. Las personas responsables de marketing usan soluciones como Adobe Experience Platform para generar información de clientes basada en IA y en tiempo real, y mejorar la personalización.
• Servicios de asistencia sanitaria. La IA y el AA ayudan a quienes proveen servicios sanitarios a mejorar la precisión de los diagnósticos, ofrecer una atención personalizada a través de asistentes virtuales y detectar el fraude.

El futuro de la IA y el aprendizaje automático

De cara al futuro, esperamos ver un aumento en la demanda de IA y AA. Para el año 2029, el sector de la IA y el AA valdrá más de 209 000 millones de dólares.

En el futuro, la IA revolucionará la medicina y la investigación, además de crear experiencias de cliente hiperpersonalizadas. Por ejemplo, Adobe Real-Time CDP genera información y pasos concretos para ampliar las audiencias a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. También aumentará la demanda de trabajos de STEM para gestionar las soluciones de IA y AA. De hecho, se prevé que los empleos de informática y ciencia de datos crezcan en un 21 % de aquí a 2031.

Está claro que la IA y el AA continuarán revolucionando las empresas como las conocemos. Esta tecnología opera a menudo en segundo plano, pero en el futuro probablemente tendrá un papel más activo tanto en nuestro trabajo como en nuestra vida diaria.

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