La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en la tecnología más importante de la década, y está revolucionando campos tan diversos como la agricultura, la sanidad, la educación, el transporte e incluso el entretenimiento. Por ello, se ha convertido en uno de los temas que más interés suscitan y ha despertado tanto la imaginación del público como la atención de los líderes de los distintos sectores. No obstante, aunque muchas personas asocian la IA a herramientas como la IA generativa (como ChatGPT de OpenAI o la generación de imágenes de MidJourney), el concepto de la IA es mucho más amplio y abarca cualquier tecnología que permita a las máquinas imitar la inteligencia humana.
Dentro de este campo tecnológico en expansión, el aprendizaje automático (ML) es un elemento clave. Aunque los términos IA y ML se utilizan con frecuencia de forma intercambiable, ML hace referencia a un enfoque distinto dentro de la IA, centrado en el aprendizaje a partir de los datos.
En primer lugar, es importante reconocer que la IA es un término general. Describe un concepto amplio que incluye cualquier teoría, tecnología o técnica que permita que las máquinas imiten aspectos de la inteligencia humana (como la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje, la percepción, etc.). Por medio de grandes cantidades de datos, una enorme potencia computacional y algoritmos sofisticados, los sistemas de IA pueden identificar patrones y tomar decisiones informadas con una intervención humana mínima.
La IA moderna comprende una amplia gama de sistemas, desde los tradicionales basados en reglas, como los árboles de decisiones programados manualmente y los algoritmos genéticos, hasta los modelos avanzados de aprendizaje automático que aprenden continuamente de los datos. Aunque muchas aplicaciones de IA modernas se centran en el aprendizaje basado en datos, no es necesario en todos los tipos de inteligencia artificial. Algunas variaciones, como los algoritmos de investigación de operaciones para la programación y los precios, también se pueden considerar IA a pesar de no emplear del aprendizaje automático.
Normalmente, la distinción clave de la IA moderna reside en su capacidad para aprender y adaptarse, un sello de identidad de las tecnologías de aprendizaje automático.
Dado que la inteligencia artificial es un término muy amplio, no debería ser una sorpresa que el aprendizaje automático se incluya en la definición de IA. De hecho, el ML es un componente de la IA, una tecnología de apoyo que se centra en desarrollar algoritmos capaces de aprender de los datos y hacer predicciones basadas en ellos. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en grandes conjuntos de datos y mejoran su rendimiento con el tiempo (idealmente sin necesidad de correcciones humanas). Esta capacidad permite que las máquinas se vuelvan más inteligentes y autónomas a medida que van procesando datos.
Por medio de datos históricos, los modelos de aprendizaje automático pueden hacer predicciones precisas y proporcionar información práctica para promover la eficiencia y la innovación en diversos sectores.
A pesar de ser términos distintos que hacen referencia a diferentes aspectos de las tecnologías inteligentes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático comparten varias características clave. Entre las similitudes más importantes se encuentran:
- Ambos se basan en datos
Tanto los sistemas de IA como los de ML requieren grandes cantidades de datos para funcionar de forma eficaz. Usan esos datos para generar salidas complejas y tomar decisiones fundamentadas. - Ambas son disciplinas del campo de la informática
La IA y el ML son ramas de la informática que se centran en la creación de sistemas capaces de analizar e interpretar datos de formas complejas. - Ambos aplican un proceso similar al humano para solucionar problemas
La IA y el ML están diseñados para abordar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje a partir de la experiencia. - Ambos tienen aplicaciones en casi todos los sectores
La IA y el ML se utilizan en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, la agricultura y el entretenimiento, para promover la innovación y la eficiencia.
La IA y ML tienen mucho en común, por lo que no es de extrañar que a menudo se agrupen en un único concepto. Sin embargo, a pesar de esa estrecha relación, hay varias diferencias notables que los distinguen:
- Tienen diferentes objetivos principales
La IA busca crear sistemas que hagan tareas que requieren inteligencia humana, como tomar decisiones y resolver problemas. EL ML sirve de apoyo para la IA, ya que se centra específicamente en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas inteligentes aprender de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones. - Tienen un ámbito de responsabilidad diferente
La IA tiene como objetivo crear sistemas que puedan simular inteligencia y el comportamientos humanos, y abarca cualquier estrategia que permita alcanzar esta meta. EL ML se centra específicamente en el desarrollo de algoritmos que aprenden y mejoran a partir de los datos. Aunque hay algunas aplicaciones de la IA, como el procesamiento del lenguaje natural, la automatización y las analíticas predictivas, que pueden crearse empleando técnicas de ML, también pueden implementarse usando otras estrategias, según la solución necesaria. - Emplean métodos diferentes
La IA usa diversas técnicas, como los sistemas basados en reglas, los algoritmos genéticos y las redes neuronales, para simular la inteligencia humana desde distintos ángulos. EL ML siempre se basa en datos. Los métodos de ML se dividen en aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, y lo que diferencia estas categorías son variaciones sutiles en la forma en que los modelos se entrenan con los datos disponibles. - Se implementan de formas distintas
La inteligencia artificial puede involucrar sistemas complejos que integran una amplia gama de tecnologías, a menudo accesibles a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Normalmente, se necesitan años de investigación y enormes cantidades de recursos para desarrollar e implementar una solución de IA, por lo que los usuarios suelen preferir trabajar con opciones prediseñadas. El ML requiere menos preparación técnica para problemas específicos y reduce la necesidad de soluciones especializadas de codificación rígida. En su lugar, se basa en datos, lo que también implica cierto nivel de complejidad para recopilar, preparar y mantener conjuntos de datos. - Sus necesidades de datos son diferentes
Mientras que los sistemas de ML dependen inevitablemente de usar datos para entrenar los modelos, con una eficacia vinculada directamente a la cantidad y la calidad de los datos empleados, los sistemas de IA se pueden crear con o sin datos. Algunos sistemas de IA, como los basados en reglas y los algoritmos genéticos, pueden funcionar únicamente basándose en la lógica programática y en la computación evolutiva sin necesidad de datos de entrenamiento. Cuando se utilizan datos en los sistemas de IA, el objetivo suele ser mejorarlos y perfeccionarlos, pero no son fundamentales para su funcionamiento básico. Sin embargo, en el ML, es esencial contar con conjuntos de datos diversos y completos, ya que la capacidad del modelo para aprender patrones y hacer predicciones precisas depende totalmente de los datos con los que se ha entrenado.
Como se ha mencionado anteriormente, el ML es un componente crítico dentro de la IA. La IA comprende una amplia gama de tecnologías y técnicas diseñadas para crear sistemas capaces de completar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana, mientras que el ML se centra específicamente en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender, identificar patrones en los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin necesidad de estar programadas explícitamente para cada nueva tarea. En otras palabras, el aprendizaje automático hace posible que las herramientas de IA evolucionen.
Otra forma de entender esta relación es pensar que la IA proporciona el marco y los objetivos generales para crear un comportamiento inteligente, y el ML ofrece las herramientas y los métodos para lograr estos objetivos mediante el aprendizaje basado en datos. Por ejemplo, un sistema de IA diseñado para la traducción de idiomas utiliza algoritmos de ML para mejorar su precisión mediante el aprendizaje de grandes conjuntos de datos de texto multilingüe.
La capacidad del ML para procesar grandes cantidades de datos y aprender de ellos mejora la adaptabilidad y la funcionalidad de los sistemas de IA. Técnicas como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, que son a su vez elementos del aprendizaje automático, otorgan a la IA la capacidad de completar tareas cada vez más complejas y rigurosas con mayor eficiencia y precisión. La IA generativa es una aplicación relativamente nueva del aprendizaje automático en la IA. Este tipo de sistema emplea algoritmos que permiten a las herramientas descubrir patrones que luego pueden usar para generar contenido nuevo en forma de imágenes, textos, vídeos y más.
Aunque aún están en sus inicios, la IA y el ML son tecnologías potentes que ya han demostrado su valor. La integración de la IA y el ML en soluciones unificades hace posibles las siguientes funciones:
- Análisis predictivo
Esta función permite a las organizaciones prever tendencias y comportamientos mediante el análisis de datos históricos para descubrir relaciones de causa y efecto. Además, ayuda a las empresas a tomar decisiones fundamentadas y a anticipar resultados futuros - Reconocimiento del habla y comprensión del lenguaje natural
Los sistemas de IA y ML pueden identificar y procesar el lenguaje hablado, así como entender el texto escrito o hablado. Esta función es esencial para los asistentes virtuales, los bots de chat de IA y las aplicaciones controladas por voz. - Análisis de sentimiento
La IA y el ML pueden analizar datos de texto para determinar el sentimiento que se está expresando y clasificarlo como positivo, negativo o neutro. Esto resulta útil para evaluar las opiniones de los clientes y mejorar el servicio que se les presta.
- Motores de recomendación
Estos sistemas analizan los datos de los usuarios para sugerir productos o contenidos que podrían interesarles. Mejoran su experiencia y aumentan su interés en plataformas como sitios de comercio electrónico y servicios de streaming. - Procesamiento de imágenes y vídeo
La IA y el ML pueden reconocer e interpretar objetos, caras y actividades en imágenes y vídeos. Esta función se utiliza en diversas aplicaciones, incluidas las de seguridad y moderación de contenido.
- Automatización
La IA y el ML automatizan las tareas rutinarias, lo que aumenta la eficiencia y mejora la productividad humana. Esta función se aplica en sectores como la fabricación, donde sirve para optimiza los procesos de producción y el mantenimiento predictivo. - Detección de fraudes
Estas tecnologías se emplean para identificar patrones y actividades inusuales que puedan indicar que un comportamiento es fraudulento. Resulta esencial en sectores como las finanzas y el comercio electrónico (entre otros) para protegerse contra el fraude y garantizar la seguridad de las transacciones. - Análisis de datos mejorado
La IA y el ML permiten a las organizaciones extraer información valiosa de forma más eficaz. Gracias a ello, es posible fundamentar decisiones estratégicas y promover la innovación en prácticamente todos los sectores.
Las aplicaciones de la IA y el ML en las empresas son amplias y no dejan de aumentar, por lo que están transformando los sectores al mejorar la eficiencia, la precisión y la experiencia del cliente. Estas son algunas de las principales formas que tienen las empresas de aplicar estas tecnologías:
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La IA y el ML mejoran la detección de fraudes al analizar patrones de transacciones y detectar anomalías. Además, optimizan el servicio de atención al cliente mediante bots de chat y automatizan la evaluación de riesgos y la puntuación de crédito. - Venta al por menor y comercio electrónico
Estas tecnologías personalizan las experiencias de compra mediante motores de recomendaciones, optimizan la gestión del inventario y mejoran el servicio al cliente mediante asistentes virtuales. - Servicios financieros
La IA y el ML permiten hacer análisis predictivos para identificar tendencias de mercado, automatizar sistemas de comercio y detectar los fraudes de forma precisa. - Sector sanitario
La IA ayuda en el diagnóstico al analizar imágenes médicas, predecir los resultados de los pacientes y proporcionar planes de tratamiento personalizados. El ML ayuda a gestionar los registros de los pacientes y a predecir los brotes de enfermedades. - Telecomunicaciones
La IA y el ML mejoran la optimización de las redes, el mantenimiento predictivo y la automatización del servicio de atención al cliente, lo que mejora la eficiencia operativa en general. - Gestión de la cadena de suministro
Estas tecnologías optimizan la logística, predicen la demanda y gestionan el inventario, lo que reduce los costes y mejora los tiempos de entrega.
- Fabricación
La IA y el aprendizaje automático automatizan los controles de calidad, el mantenimiento predictivo y la programación de la producción, lo que optimiza la productividad y minimiza el tiempo de inactividad del equipo.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son conceptos distintos, pero también están intrínsecamente conectados. Las empresas se benefician más cuando estas tecnologías se utilizan juntas, ya que se complementan entre sí para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones, la experiencia de los clientes y mucho más.
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