La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en la tecnología definitoria de la década, al revolucionar campos tan diversos como la agricultura, la atención médica, la educación, el transporte e incluso el entretenimiento. Como tal, la IA se ha convertido en un tema importante de interés que cautiva tanto la imaginación del público como la atención de los líderes de la industria. Sin embargo, aunque muchas personas asocian la IA con herramientas como la IA generativa (como ChatGPT de OpenAI o la generación de imágenes de Midjourney), la IA como concepto es mucho más amplia, ya que 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 subconjunto vital. Los términos IA y ML se usan con frecuencia de manera intercambiable, pero ML se refiere a un enfoque distinto dentro de la IA, centrado en aprender a partir de los datos.
En primer lugar, es importante reconocer que la IA es un término general que describe un concepto amplio que incluye cualquier teoría, tecnología o técnica que exista para permitir que las máquinas imiten aspectos de la inteligencia humana (como la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje, la percepción, etc.). Al aprovechar grandes cantidades de datos, potencia computacional y algoritmos sofisticados, los sistemas de IA pueden identificar patrones y tomar decisiones informadas con intervención humana mínima.
La IA moderna abarca una gama de enfoques, desde sistemas tradicionales basados en reglas, como árboles de decisión codificados manualmente y algoritmos genéticos, hasta modelos avanzados de aprendizaje automático que aprenden continuamente a partir de datos. Si bien muchas aplicaciones modernas de IA se centran en el aprendizaje basado en datos, no todas las IA lo requieren. Algunos enfoques, como los algoritmos de investigación de operaciones para programación y precios, también se pueden considerar IA a pesar de no depender del aprendizaje automático.
La distinción clave en la IA moderna a menudo radica en la capacidad de aprender y adaptarse, un sello distintivo de las tecnologías de aprendizaje automático.
Dado que “inteligencia artificial” es un término tan inclusivo, no debería sorprender que el aprendizaje automático esté incluido en la definición de IA. De hecho, ML es un subconjunto de IA, una tecnología de soporte que se centra en desarrollar algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones basadas en datos. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los algoritmos de ML identifican patrones en grandes conjuntos de datos y mejoran su rendimiento con el tiempo (idealmente sin corrección humana). Esta competencia permite que las máquinas sean más inteligentes y autónomas a medida que procesan más datos.
Mediante el uso de datos históricos, los modelos de ML pueden hacer predicciones precisas y proporcionar conocimientos procesables, lo que impulsa la eficiencia y la innovación en varias industrias.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático comparten varias características clave, a pesar de ser términos distintos que hacen referencia a diferentes aspectos de las tecnologías inteligentes. Entre sus similitudes más importantes se encuentran las siguientes:
- Ambos dependen de datos
Tanto la IA como los sistemas de ML requieren cantidades sustanciales de datos para funcionar de manera eficaz y utilizan estos datos para generar resultados complejos y tomar decisiones fundamentadas. - Ambas son disciplinas dentro del campo de la informática
La IA y el ML son ramas de la informática centradas en la creación de sistemas que puedan analizar e interpretar datos de maneras complejas. - Ambos emplean resolución de problemas similar a la aplicada por los seres humanos
La IA y el ML están diseñados para abordar tareas que generalmente requieren inteligencia humana, como la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje a partir de la experiencia. - Ambos tienen aplicaciones en prácticamente todas las industrias
Las tecnologías de IA y ML se utilizan en varios sectores, incluida atención médica, finanzas, agricultura y entretenimiento, para impulsar la innovación y la eficiencia.
La IA y el ML tienen mucho en común, por lo que no es de extrañar que muy a menudo se agrupen como un solo concepto. Sin embargo, si bien la IA y el ML están estrechamente relacionados, hay varias diferencias notables que los distinguen:
- Tienen diferentes objetivos primarios
: La IA tiene como objetivo crear sistemas que realicen tareas que requieran inteligencia humana, como la toma de decisiones y la resolución de problemas. El ML apoya la IA centrándose específicamente en el desarrollo de algoritmos que permitan a los sistemas inteligentes aprender a partir de datos para realizar predicciones o tomar decisiones. - Tienen un alcance diferente de responsabilidad
La IA apunta a crear sistemas que puedan simular la inteligencia y el comportamiento humanos, abarcando cualquier enfoque que logre este objetivo. El ML se centra específicamente en desarrollar algoritmos que aprendan y mejoren a partir de datos. Si bien algunas aplicaciones de IA, como el procesamiento de lenguaje natural, la automatización de IA y el análisis predictivo, se pueden desarrollar con técnicas de ML, también se pueden implementar con enfoques que no son de ML, según la solución que sea necesaria. - Emplean diferentes métodos
La IA utiliza diversas técnicas, como sistemas basados en reglas, algoritmos genéticos y redes neuronales para abordar la simulación de la inteligencia humana desde varios ángulos. El ML siempre implica datos. Los métodos de ML se clasifican en aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, y todos implican variaciones sutiles de la forma en que los modelos se entrenan con los datos disponibles. - Se implementan de diferentes maneras
La IA puede implicar sistemas complejos que integran una gama de tecnologías, a las que, con frecuencia, se accede a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). A menudo, se necesitan años de investigación y grandes cantidades de recursos para desarrollar e implementar una solución de IA, por lo que los usuarios generalmente prefieren trabajar con opciones prediseñadas. El ML requiere menos ingeniería específica para problemas y reduce la necesidad de codificar soluciones especializadas. En cambio, se basa en los datos, lo que introduce su propia complejidad en la recopilación, preparación y mantenimiento de conjuntos de datos de calidad. - Tienen diferentes requisitos de datos
Mientras que los sistemas de ML dependen intrínsecamente de los datos para formar modelos, con su eficacia directamente vinculada a la cantidad y calidad de los datos de formación, los sistemas de IA se pueden desarrollar con o sin datos. Algunos enfoques de IA, como los sistemas basados en reglas y los algoritmos genéticos, pueden funcionar puramente a través de la lógica programada y la computación evolutiva sin requerir datos de formación. Cuando los sistemas de IA utilizan datos, a menudo es para optimizar y perfeccionar en lugar de ser fundamentales para su operación principal. Sin embargo, en ML, los conjuntos de datos diversos y completos son esenciales, ya que la capacidad del modelo para aprender patrones y hacer predicciones precisas depende completamente de los datos con los que está formando.
Como se mencionó anteriormente, el ML sirve como un subconjunto crítico dentro del alcance más amplio de la IA. La IA abarca una amplia gama de tecnologías y técnicas diseñadas para crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, mientras que el ML se centra específicamente en desarrollar algoritmos que permitan a las máquinas aprender, identificar patrones en los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programado explícitamente para cada nueva tarea. En otras palabras, el aprendizaje automático hace posible que las herramientas de IA evolucionen.
Otra forma de analizar esta relación es reconocer que la IA proporciona el marco de trabajo y los objetivos generales para crear un comportamiento inteligente, mientras que el ML ofrece las herramientas y los métodos para lograr estos objetivos a través del aprendizaje impulsado por 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 competencia de ML para procesar y aprender a partir de grandes cantidades de datos 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 subconjuntos de ML, otorgan a la IA la capacidad de completar tareas cada vez más complejas y matizadas con mayor eficiencia y precisión. La IA generativa (GenAI) es una aplicación relativamente nueva de aprendizaje automático en IA, que emplea algoritmos que permiten a las herramientas de GenAI detectar patrones que luego pueden utilizar para generar contenido nuevo en forma de imágenes, texto, videos y más.
A pesar de su relativa juventud, la IA y el ML son tecnologías potentes que ya han demostrado su valor. Las siguientes son competencias posibles gracias a la integración de IA y ML en soluciones unificadas:
- Análisis predictivo
Esto permite a las organizaciones pronosticar tendencias y comportamientos mediante el análisis de datos históricos para detectar relaciones de causa y efecto. Ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y anticipar resultados futuros. - Reconocimiento de voz y la comprensión del lenguaje natural
Los sistemas de IA y ML pueden identificar y procesar el lenguaje hablado y comprender el texto escrito o hablado. Esta competencia es crucial para los asistentes virtuales, los bots de chat de IA y las aplicaciones controladas por voz. - Análisis de opinión
La IA y el ML pueden analizar datos de texto para determinar el sentimiento que se expresa y clasificarlo como positivo, negativo o neutral. Esto es útil para medir las opiniones de los clientes y mejorar el servicio al cliente.
- Motores de recomendación
Estos sistemas analizan los datos de los usuarios para sugerir productos o contenido en los que los usuarios puedan estar interesados. Mejoran la experiencia de usuario e impulsan la participación en plataformas como sitios de comercio electrónico y servicios de transmisión. - Procesamiento de imágenes y video
La IA y el ML pueden reconocer e interpretar objetos, rostros y actividades en imágenes y videos. Esta competencia se utiliza en varias aplicaciones, incluida la seguridad y la moderación de contenido.
- Automatización
La IA y el ML automatizan las tareas rutinarias, lo que aumenta la eficiencia y mejora la productividad humana. Esto es aplicable en sectores como la fabricación, donde optimiza los procesos de producción y el mantenimiento predictivo. - Detección de fraude
Estas tecnologías se emplean para identificar patrones y actividades inusuales que pueden indicar un comportamiento fraudulento. Esto es esencial en sectores como las finanzas y el comercio electrónico (entre otros) para proteger contra el fraude y garantizar la seguridad de las transacciones. - Análisis de datos mejorado
La IA y el ML permiten a las organizaciones extraer conocimientos valiosos de manera más eficaz. Esto tiene el potencial de apoyar la toma de decisiones estratégicas e impulsar la innovación en prácticamente todos los sectores.
Las aplicaciones de IA y ML en las empresas son amplias y se expanden continuamente, lo que transforma las industrias mediante la mejora de la eficiencia, la precisión y las experiencias del cliente. Estas son algunas de las formas clave en que las organizaciones actuales ponen estas tecnologías a trabajar:
- Bancos
La IA y el ML mejoran la detección de fraude analizando los patrones de las detecciones e identificando anomalías. También optimizan el servicio al cliente a través de bots de chat y automatizan la evaluación de riesgos y la calificación crediticia. - Comercio minorista y electrónico
Estas tecnologías personalizan las experiencias de compra a través de motores de recomendación, al mismo tiempo que optimizan la gestión de inventario y mejoran el servicio al cliente mediante el uso de asistentes virtuales. - Servicios financieros
La IA y el ML permiten el análisis predictivo de las tendencias del mercado, los sistemas de negociación automatizados y la detección precisa de fraude. - Atención médica
La IA ayuda en los diagnósticos analizando imágenes médicas, prediciendo los resultados de los pacientes y brindando 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 la red, el mantenimiento predictivo y la automatización del servicio al cliente, lo que mejora la eficiencia operativa general. - Gestión de la cadena de suministro
Estas tecnologías optimizan la logística, predicen la demanda y gestionan el inventario, lo que reduce los costos y mejora los tiempos de entrega.
- Fabricación
La IA y el ML automatizan el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la programación de la producción, lo que optimiza la productividad y minimiza el tiempo de inactividad de los equipos.
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 estas se complementan entre sí para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones, las experiencias del cliente y mucho más.
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