{"id":8158,"date":"2018-10-26T12:25:00","date_gmt":"2018-10-26T10:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sivsa.com\/site\/?p=8158"},"modified":"2022-05-30T17:56:26","modified_gmt":"2022-05-30T15:56:26","slug":"diferencias-ventajas-usos-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sivsa.com\/site\/diferencias-ventajas-usos-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial, machine learning y deep learning. Diferencias, ventajas y usos"},"content":{"rendered":"

Conceptos como inteligencia artificial, machine learning<\/em> o deep learning<\/em> han pasado a formar parte de nuestro vocabulario habitual. Sin embargo, todav\u00eda son muchos los que no tienen claras las diferencias entre estos t\u00e9rminos, fundamentales para entender los retos de la transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica que est\u00e1 llamada a marcar el paso del futuro social y empresarial.
\n\"Imagen
\nSi te suenan, pero no tienes claro qu\u00e9 significan, para qu\u00e9 sirven o en qu\u00e9 se diferencian, resolvemos tus dudas a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia artificial?<\/strong><\/h3>\n

La inteligencia artificial (IA) es un \u00e1rea de la computaci\u00f3n que se fund\u00f3 como disciplina en 1956 en la Universidad de Dartmouth. Su objetivo no es otro que crear m\u00e1quinas inteligentes que se comporten y reaccionen igual que lo har\u00eda un ser humano<\/strong>. Es decir, con capacidad para razonar, expresarse o resolver problemas. Un claro ejemplo lo tenemos en los asistentes virtuales<\/a>, cada vez, m\u00e1s perfeccionados.
\nAunque parece un concepto nuevo m\u00e1s vinculado con la ciencia ficci\u00f3n que con nuestro d\u00eda a d\u00eda, esta percepci\u00f3n es totalmente err\u00f3nea. Ya est\u00e1 presente en gran parte de los \u00e1mbitos de nuestra vida, pero sus posibilidades son infinitas y, muchas, todav\u00eda est\u00e1n por descubrir.
\n\u00a0<\/strong>Gracias a la inteligencia artificial recibimos hoy en d\u00eda resultados sugeridos en motores de b\u00fasqueda, trabajamos con anal\u00edtica predictiva en robots industriales o disfrutamos de recomendaciones personalizadas, que se ajustan a nuestros patrones de comportamiento, en temas tan dispares como pel\u00edculas, viajes, restaurantes, productos financieros, salud o trabajo.
\n\u00a0<\/strong>A nivel empresarial, la implementaci\u00f3n de aplicaciones de IA conlleva numerosos beneficios en cuanto a eficiencia, mejora de la experiencia del cliente o reducci\u00f3n de tareas repetitivas<\/strong>.\u00a0 Sin embargo, tambi\u00e9n expone a las compa\u00f1\u00edas a un mayor riesgo de vulnerabilidad ante ciberataques maliciosos<\/a> o fallos t\u00e9cnicos, seg\u00fan revela el \u00faltimo informe de Allianz Global Corporate&Specialty<\/a> \u201cEl auge de la inteligencia artificial: perspectivas de futuro y nuevos riesgos\u201d, que se\u00f1ala cinco \u00e1reas cruciales para identificar las amenazas: accesibilidad del software, seguridad, responsabilidad, obligaci\u00f3n y \u00e9tica.
\n\u00a0<\/strong>Pr\u00e1cticamente todos los sectores est\u00e1n trabajando ya con tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, ya sea en medicina para la detecci\u00f3n de enfermedades, en banca para el asesoramiento financiero, en automoci\u00f3n<\/a> para desarrollar coches aut\u00f3nomos o en la industria para supervisar u operar maquinaria.
\nSeg\u00fan la \u00faltima gu\u00eda semestral de la consultora IDC<\/a> de datos en sistemas de inteligencia artificial cognitiva a nivel mundial, el retail <\/em>encabeza la lista de sectores que m\u00e1s gasto realizan en la actualidad en sistemas de inteligencia artificial<\/strong>. Lo hace en agentes de servicio al cliente automatizados, asesores de compras y recomendaciones de productos y en promoci\u00f3n para operaciones omnicanal. Le sigue la banca<\/a>, que invierte en sistemas automatizados inteligentes y de prevenci\u00f3n frente a amenazas, an\u00e1lisis de fraudes y programas de asesoramiento y recomendaci\u00f3n. El tercer y cuarto lugar lo ocupan, respectivamente, la industria y la sanidad. En el caso de la primera, para el mantenimiento preventivo automatizado y sistemas de an\u00e1lisis de gesti\u00f3n de la calidad y recomendaciones y, en el caso de la segunda, en sistemas de diagn\u00f3stico y tratamiento.
\nLa inteligencia artificial se puede dividir en IA robusta o strong <\/em>AI \u2013las m\u00e1quinas tienen una capacidad coginitiva similar al del ser humano- y en inteligencia artificial aplicada o weak<\/em> AI \u2013el aprendizaje de las m\u00e1quinas es guiado mediante algoritmos-. Es precisamente en este \u00faltimo caso en el que se engloban el aprendizaje autom\u00e1tico y el deep learning<\/em>.
\n\u00a0<\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em>?<\/strong><\/h3>\n

\u00a0<\/strong>Es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de t\u00e9cnicas que permiten a las m\u00e1quinas aprender por s\u00ed mismas, a partir de los datos que se le suministran<\/strong>.
\nAunque es un t\u00e9rmino que ya se utilizaba en la d\u00e9cada de los 50, en los \u00faltimos a\u00f1os, ha ido ganando peso e importancia, gracias al aumento del volumen de datos que manejan las empresas y a la relevancia que ha cobrado el big data<\/em>.
\nSu aplicaci\u00f3n al \u00e1mbito empresarial es extremadamente \u00fatil para predecir el comportamiento de los distintos p\u00fablicos o clientes, aumentar el porcentaje de acierto en la toma de decisiones y mejorar las estrategias de captaci\u00f3n o fidelizaci\u00f3n. Permite acciones tan diversas como identificar la fuga de clientes hacia la competencia, anticiparse a la demanda de un producto o identificar patrones de fraude en un negocio.
\nEn funci\u00f3n del tipo de aprendizaje que realizan las m\u00e1quinas, se pueden establecer tres tipos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>:<\/p>\n

    \n
  • Supervised learning o aprendizaje supervisado:<\/strong> las m\u00e1quinas realizan el aprendizaje a trav\u00e9s de ejemplos y de datos previamente etiquetados por el ser humano. Con este tipo de aprendizaje las m\u00e1quinas generalizan y clasifican la informaci\u00f3n para tomar despu\u00e9s decisiones sin necesidad de la intervenci\u00f3n humana. Es el caso de las tecnolog\u00edas de reconocimiento de escritura o de detecci\u00f3n de spam de los gestores de correo electr\u00f3nico.<\/li>\n
  • Unsupervised learning o aprendizaje no supervisado: <\/strong>la m\u00e1quina extrae conclusiones de los datos no estructurados previamente, estableciendo diferencias o similitudes y utilizando esta informaci\u00f3n para agruparlos por categor\u00edas. Est\u00e1 orientado a la b\u00fasqueda de patrones de comportamiento como ser\u00eda el caso de los datos cient\u00edficos.<\/li>\n
  • Reinforcement learning<\/strong>: el aprendizaje se basa en un sistema de prueba-error, en el que se van mejorando los resultados a base de un proceso de repetici\u00f3n. Muchas empresas han comenzado a incorporar esta tecnolog\u00eda a sus procesos operativos con el objetivo de automatizarlos.\u00a0<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

    \u00bfQu\u00e9 es el deep learning o <\/em>aprendizaje profundo?<\/strong><\/h3>\n

    \u00a0<\/strong>Es un subconjunto del machine learning<\/em> <\/strong>en el que la m\u00e1quina aprende tras un proceso did\u00e1ctico que combina aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado<\/strong>. Su principal caracter\u00edstica es que el procesamiento de la informaci\u00f3n imita el de las redes neuronales del cerebro humano, donde una se\u00f1al de entrada es procesada y tramitada por cientos de neuronas entrelazadas entre capas para extraer una conclusi\u00f3n.
    \nEl cient\u00edfico Paul Werbos fue el primero en utilizar este t\u00e9rmino en 1974 en su tesis doctoral, pero no ser\u00e1 popularmente conocido hasta 1980 cuando el algoritmo fue redescubierto por Geoffrey e. Hilton, licenciado de la Universidad de Psicolog\u00eda Experimental de Cambridge y doctorado en Ciencias Computaciones, que se dedic\u00f3 a implementar el modelo de aprendizaje humano a una m\u00e1quina.
    \nSe utiliza fundamentalmente para la automatizaci\u00f3n de an\u00e1lisis predictivos<\/strong> y es la tecnolog\u00eda que hay detr\u00e1s de traductores inteligentes como Google Translate, de sistemas de reconocimiento de voz, de caras o visi\u00f3n artificial.
    \nEn definitiva, la inteligencia artificial ha llegado a nuestras vidas para transformarlas por completo, y las empresas son muy conscientes de sus posibilidades. No hay nada m\u00e1s que ver el aumento progresivo en el gasto de este tipo de sistemas, una cifra que alcanzar\u00e1 lo 52.200 millones de d\u00f3lares en 2021, seg\u00fan las \u00faltimas estimaciones realizadas por la consultora IDC.
    \n\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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