Inteligencia artificial (IA) vs. aprendizaje automático (AA)
Es posible que oigas hablar de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) de forma indistinta, en especial cuando se analizan macrodatos, estadísticas predictivas y otros temas de transformación digital. La confusión es comprensible, ya que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados. Sin embargo, estas tecnologías de tendencia difieren en varios aspectos, como el alcance, las aplicaciones y otros.
Los productos de IA y AA se han expandido a medida que las empresas los usan para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, impulsar una mejor toma de decisiones, generar recomendaciones y estadísticas en tiempo real y crear previsiones y predicciones precisas.
Entonces, ¿cuál es exactamente la diferencia entre el AA y la IA, cómo se conectan el AA y la IA, y qué significan estos términos en la práctica para las organizaciones actuales?
Dividiremos la comparación entre IA y AA, y exploraremos cómo se relacionan estos dos conceptos innovadores y qué los diferencia.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un campo amplio que se refiere al uso de tecnologías para crear máquinas y computadoras que pueden imitar funciones cognitivas asociadas con la inteligencia humana, como la capacidad de ver, entender el lenguaje hablado o escrito y responder a él, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.
Aunque la inteligencia artificial se suele considerar como un sistema en sí, es un conjunto de tecnologías implementadas en un sistema a fin de permitirle razonar, aprender y actuar para resolver un problema complejo.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que le permite a una máquina o un sistema aprender y mejorar de forma automática a partir de la experiencia. En lugar de una programación explícita, el aprendizaje automático usa algoritmos para analizar grandes cantidades de datos, aprender de las estadísticas y tomar decisiones fundamentadas.
Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran el rendimiento con el paso del tiempo, ya que se entrenan (se exponen a más datos). Los modelos de aprendizaje automático son el resultado o lo que el programa aprende cuando se ejecuta un algoritmo en los datos de entrenamiento. Cuantos más datos se usen, mejor será el modelo.
¿Cómo se conectan la IA y el AA?
Si bien la IA y el AA no son lo mismo, están estrechamente conectados. La forma más sencilla de comprender cómo se relacionan la IA y el AA entre sí es esta:
- La IA es el concepto más amplio de habilitar una máquina o un sistema para detectar, razonar, actuar o adaptarse como una persona
- El AA es una aplicación de la IA que permite que las máquinas extraigan conocimiento de los datos y aprendan de ellos de forma autónoma
Una forma útil de recordar la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial es imaginarlas como categorías generales. La inteligencia artificial es el término general que abarca una amplia variedad de enfoques y algoritmos específicos. El aprendizaje automático se encuentra dentro de ese concepto, pero lo mismo sucede con otros subcampos importantes, como el aprendizaje profundo, la robótica, los sistemas expertos y el procesamiento de lenguaje natural.
Diferencias entre la IA y el AA
Ahora que comprendes cómo se conectan, ¿cuál es la diferencia principal entre la IA y el AA?
Si bien la inteligencia artificial abarca la idea de una máquina que pueda imitar la inteligencia humana, el aprendizaje automático no lo hace. El objetivo del aprendizaje automático es enseñarle a una máquina a realizar una tarea específica y proporcionar resultados precisos mediante la identificación de patrones.
Supongamos que le preguntas a tu dispositivo Google Nest “¿Cuánto tiempo tomará mi trayecto diario hoy?”. En este caso, haces una pregunta a una máquina y recibes una respuesta sobre el tiempo estimado que tardarás en llegar a tu oficina. En este caso, el objetivo general es que el dispositivo realice una tarea con éxito, una tarea que generalmente deberías realizar en un entorno real (por ejemplo, investigar el tiempo de tu trayecto diario).
En el contexto de este ejemplo, el objetivo de usar el AA en el sistema general no es lograr que realice una tarea. Por ejemplo, puedes entrenar algoritmos para analizar datos en vivo del tránsito y el tráfico a fin de prever el volumen y la densidad del flujo de tráfico. Sin embargo, el alcance se limita a la identificación de patrones, la exactitud de la predicción y el aprendizaje a partir de los datos para maximizar el rendimiento de esa tarea específica.
Inteligencia artificial
- La IA permite que una máquina simule la inteligencia humana para resolver problemas
- El objetivo es desarrollar un sistema inteligente que pueda realizar tareas complejas
- Compilamos sistemas que pueden resolver tareas complejas como lo haría una persona
- La IA tiene un amplio alcance de aplicaciones
- La IA usa tecnologías de un sistema para imitar la toma de decisiones humana
- La IA funciona con todos los tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
- Los sistemas de IA usan árboles de decisión y lógica para aprender, razonar y autocorregirse
Aprendizaje automático
- El AA permite que una máquina aprenda de forma autónoma a partir de datos anteriores
- El objetivo es compilar máquinas que puedan aprender de los datos para aumentar la precisión de los resultados
- Capacitamos a las máquinas con datos para que realicen tareas específicas y entreguen resultados precisos
- El aprendizaje automático tiene un alcance limitado de aplicaciones
- El AA usa algoritmos de aprendizaje automático para producir modelos predictivos
- El AA solo puede usar datos estructurados y semiestructurados
- Los sistemas de AA se basan en modelos estadísticos para aprender y pueden autocorregirse cuando se les proporcionan datos nuevos
Beneficios de usar la IA y el AA juntos
La IA y el AA brindan beneficios importantes a las organizaciones de todas las formas y tamaños, y constantemente surgen nuevas posibilidades. En particular, a medida que la cantidad de datos aumenta en tamaño y complejidad, los sistemas inteligentes y automatizados se vuelven vitales para ayudar a las empresas a automatizar tareas, desbloquear valor y generar estadísticas prácticas a fin de obtener mejores resultados.
Estos son algunos de los beneficios comerciales de usar inteligencia artificial y aprendizaje automático:
Rangos de datos más amplios
Analizar y activar un rango más amplio de fuentes de datos estructurados y no estructurados.
Toma de decisiones más rápida
Mejorar la integridad de los datos, acelerar el procesamiento de datos y reducir los errores humanos para tomar decisiones más fundamentadas y más rápido.
Eficiencia
Aumentar la eficiencia operativa y reducir los costos.
Integración de análisis
Empoderar a los empleados mediante la integración de estadísticas y análisis predictivos en informes y aplicaciones para empresas.
Aplicaciones de IA y AA
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden aplicar de muchas formas, lo que permite que las organizaciones automaticen procesos manuales o repetitivos que ayudan a tomar decisiones fundamentadas.
Las empresas de todos los sectores usan la IA y el AA de varias formas para transformar su manera de trabajar y hacer negocios. La incorporación de las capacidades de IA y AA en sus estrategias y sistemas ayuda a las organizaciones a replantear la forma en que usan sus datos y recursos disponibles, impulsan la productividad y la eficiencia, mejoran la toma de decisiones basadas en datos con estadísticas predictivas y mejoran las experiencias de los clientes y los empleados.
Estas son algunas de las aplicaciones más comunes de la IA y el AA:
Salud y ciencias biológicas
Análisis y estadísticas de los registros de salud de pacientes, previsión y modelado de los resultados, desarrollo acelerado de fármacos, diagnóstico aumentado, supervisión de pacientes y extracción de información de notas clínicas.
Industria manufacturera
Supervisión de máquinas de producción, mantenimiento predictivo, estadísticas de IoT y eficiencia operativa.
Comercio electrónico y venta minorista
Optimización de la infraestructura y la cadena de suministro, previsión de la demanda, búsqueda visual, experiencias y ofertas personalizadas, y motores de recomendaciones.
Servicios financieros
Evaluación y análisis de riesgos, detección de fraudes, comercio automático y optimización del procesamiento de servicios.
Telecomunicaciones
Redes inteligentes y optimización de redes, mantenimiento predictivo, automatización de procesos empresariales, planificación de actualizaciones y previsión de la capacidad.
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