Inteligencia Artificial vs Machine Learning: diferencias y ejemplos de aplicación

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on pinterest
Share on whatsapp

Inteligencia Artificial

¿Has pensado alguna vez por qué los artículos sobre Inteligencia Artificial inundan tu cabecera de noticias todos los días? Para entender la transformación tecnológica del momento debes tener claro tres conceptos, saber diferenciarlos entre ellos y sus distintas aplicaciones en los procesos.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia que tiene como objetivo imitar la mente humana. Gracias a ello, se ha permitido aplicarlo en tecnologías para aumentar las capacidades de clasificación de datos o descubrir patrones ocultos de diferentes procesos específicos. El concepto de Inteligencia Artificial engloba un gran campo de conocimientos y conceptos tales como Machine Learning y Deep Learning 

¿Qué es Machine Learning?

En casi todas las empresas o cualquier proceso existen infinitos datos donde hay que identificar y extraer la información que realmente es útil. Machine Learning (Aprendizaje Automático) trabaja con algoritmos que permiten conseguir el aprendizaje automático a través de los datos. Es el resultado de datos + variables + algoritmos, sin ser explícitamente programado. Así pueden funcionan los spams del correo electrónico, donde el sistema “entiende y aprende” de los ejemplos pasados para tomar decisiones del futuro basándose en ellos. 

¿Qué es Deep Learning?

Deep Learning es un tipo de Machine Learning donde la máquina aprende por sí sola a través de un gran conjunto de algoritmos donde imitan la red de neuronas del cerlebro humano. Estos algoritmos utilizan capas donde la información se transfiere de una capa a otra a través de canales de conexión.   

Inteligencia Artificial Ejemplos

Desde la más pequeña optimización en el proceso de recepción y clasificación de correos electrónicos hasta el desarrollo de la red neuronal para la optimización de una rotonda inteligente a partir de la lectura de datos de tráfico en directo, todo se basa en el desarrollo de la Inteligencia Artificial.  

¿Por qué es importante? Porque cada día los desarrolladores están creando nuevos sistemas inteligentes que puedan realizar tareas determinadas que los humanos ya podemos ejecutar pero que nos suponen un largo y complejo proceso. Estos sistemas inteligentes se aplican en diferentes entornos y para diferentes necesidades, como por ejemplo la planificación de los calendarios de trabajo por turnos de miles de trabajadores de un hospital. 

¡Vamos a ver de forma más práctica las aplicaciones de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning! 

Inteligencia Artificial y Machine Learning

Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) son dos conceptos clave en la automatización de procesos, pero no se deben utilizar como sinónimos ya que el Machine Learning o Aprendizaje Automático forma parte de la Inteligencia Artificial y son procesos distintos. ¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning? 

Tal y como dice su nombre, ML hace referencia a aquellas máquinas que sin necesidad de ser programadas aprenden a hacer una tarea específica, mientras que Inteligencia Artificial (IA) es un concepto más general que engloba la tecnología que permite que una máquina simule el comportamiento humano configurando un sistema de optimización para que realice una determinada tarea en el mínimo tiempo posible. IA estudia formas de construir programas y máquinas inteligentes que puedan resolver problemas de forma creativa.  

Inteligencia Artificial aplicaciones

La belleza de la IA es que se puede implementar en casi cualquier sector de la empresa ya sea comercial, compras, logística, producción, supply chain, recursos humanos, finanzas, etc.  

¿Cómo una empresa puede ser más eficiente aplicando este tipo de software en sus procesos? La respuesta depende del sector donde funciona la empresa: manufactura – mantenimiento predictivo de la maquinaria, sector bancario – detección de fraude y gestión de riesgos, industria de entretenimiento digital – recomendaciones de canales de distribución de contenidos audiovisuales. 

 

Un gran ejemplo de éxito de la aplicación de la IA es el desarrollo de una herramienta que permite la optimización de rutas de transporte de mercancías. Gracias a la implementación del software se consigue:  

  • planificar rutas en una manera más eficiente 
  • minimizar los costes de logística tradicional  
  • reducir el tiempo de transporte logrando que los productos viajen en las condiciones apropiadas para su conservación 
  • mejorar el lead time de servicio en comparación al de los competidores  
  • control de carga de camiones en tiempo real 

Los cambios que se llevan a cabo a través de las aplicaciones de Inteligencia Artificial “ofrecen” beneficios directos e indirectos a la empresa en todos los niveles. Lee el caso de éxito: Optimizacion de rutas de transporte para saber más. 

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Dentro del ML diferenciamos tres estilos de aprendizaje: supervisado, por refuerzo y no supervisado. Para ejecutar los distintos modelos de Machine Learning necesitamos implementar algoritmos diferentes. Últimamente se distinguen 10 algoritmos de aprendizaje automático (source) más potentes, pero lo que nos importa más en este artículo es la parte práctica de estos algoritmos. Como ellos ayudan avanzar los procesos de negocio. 

 

  • En ML supervisado el sistema aprende de los ejemplos que se le va indicando exactamente y el resultado deseado. Un ejemplo de esto sería un algoritmo basado en tecnología de interpretación de imagen para ayudar a gestionar el espacio de un almacén mediante la identificación automática de diferentes tipos de contenedores 
  • En ML por refuerzo el sistema aprende a través de la experiencia indicando solo el resultado deseado. El ejemplo más emblemático de aplicación se da en el campo del vehículo autónomo. La tecnología de ML por refuerzo permite a la herramienta aprender y tomar la mejor decisión, ofreciendo el servicio de taxi autónomo.  
  • En ML no supervisado se buscan patrones en los datos de manera autónoma y estos se categorizan a medida que el sistema va aprendiendo. Clustering es uno de los métodos de ML no supervisado que se aplica en el ámbito de producción. Este método permite por ejemplo captar y mostrar las operaciones que causan más problemas de calidad para evitarlas en futuro. Así se consigue el control de calidad automático. 

 

Todos ellos aprenden y optimizan sus operaciones para mejorar el rendimiento, desarrollando “inteligencia” con el tiempo. 

Machine Learning vs Deep Learning

Más allá de la Inteligencia Artificial y Machine Learning, cuando una red de neuronas artificial alcanza un nivel muy profundo debido a una enorme cantidad de capas de aprendizaje, se crea lo que se conoce como Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Gracias a los algoritmos en acción de ML los ordenadores son capaces de detectar patrones en datos de forma autónoma y de crear modelos o hacer predicciones con esa información.  

Cada día se están desarrollando más aplicaciones de Deep Learning. La rotonda inteligente es un modelo de DL donde la maquina con el tiempo, aprende la forma óptima de operar los semáforos en cada momento, en función de la situación del tráfico. Así, es capaz de mejorar el tráfico en la rotonda real y seguir aprendiendo. 

ML y DL son subcampos de la Inteligencia Artificial cuya clave está en que los algoritmos aprenden por sí solos. 

Machine Learning (Aprendizaje Automático) con Python

Programar un sistema que aprenda a realizar por su propia cuenta una misma tarea de manera automática a través de la experiencia obliga el uso de un lenguaje de programación adecuado para analizar datos. Actualmente la mayoría de los modelos de ML están configurados con el lenguaje de programación Phyton, ya que es sencillo, permite un alto rendimiento y es altamente legible.  

Herramientas basadas en Machine Learning con Python permiten el reconocimiento de imágenes digitales y la clasificación de ellas. En el ámbito de la manufactura, el Machine Learning con Python se utiliza para controlar varios parámetros de los procesos, seguirlos de cerca y tomar decisiones que mejoren la eficiencia de los mismos. 

Como un ejemplo se puede hablar sobre la gestión de procesos de Las Observaciones Preventivas de Seguridad en las empresas grandes de manera rápida, segura y flexible. El caso de éxito “IA como apoyo a la introducción de observaciones de seguridad” enseña en detalles los beneficios empresariales que aporta esta herramienta. 

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Deep Learning models (o modelos de Aprendizaje Profundo) analizan imágenes, sonidos y otros tipos de datos capa tras capa, lo que permite hacer predicciones y tomar decisiones a través de información. Gracias al análisis de Big Data, se pueden detectar patrones invisibles para el ojo humano. Un buen ejemplo de esto es la tecnología de interpretación de imagen avanzada como Red Neuronal Artificial (Convolutional Neural Networks) que analiza imágenes obtenidos por resonancia magnética o radiografía. Por esta razón cada vez más médicos profesionales adoptan el aprendizaje profundo para el diagnóstico de enfermedades. (Aquí podéis leer más sobre la importancia del Deep Learning para la industria de la salud) 

De esta manera, un sistema de Inteligencia Artificial por sí solo no reconoce los elementos de una imagen, pero si hemos entrenado el sistema a través de una red neuronal con miles de ejemplos será capaz de detectar una persona como un elemento separado del resto de la imagen.  

Beneficios de la Inteligencia Artificial

Actualmente el mundo está lleno de datos y la realidad empresarial nos enseña que la analítica de estos datos mediante Inteligencia Artificial ya no es más una herramienta competitiva, sino más bien una herramienta básica para mantener el negocio y seguir creciendo. 

No obstante, es importante encontrar el enfoque correcto y la aplicación adecuada para obtener los beneficios de la Inteligencia Artificial independientemente del sector de negocio. 

¿Que nos permite obtener la Inteligencia Artificial? 

  • Acelerar el negocio  
  • Implementar modelos predictivos para todas las etapas del desarrollo empresarial  
  • Optimizar todos los procesos 
  • Interpretar los datos para tomar decisiones bien justificadas  
  • Entender la razón de fallos y éxitos 
  • Conocer las necesidades de los clientes y comunicar nos con ellos de una manera más eficaz 

 

¡En pocas palabras Inteligencia Artificial es una herramienta que permite a cualquier negocio avanzar! 

Conclusión

Como especialistas en la aplicación de tecnologías de IA para la optimización de procesos tanto diarios como estratégicos, creemos que las mejores decisiones se toman cuando se sabe qué herramienta utilizar para cada ocasión. Es muy importante identificar el reto o problema que hay que resolver para tener éxito en el negocio.  

La Inteligencia Artificial no solo se encuentra en los grandes negocios, sino que ya forma parte de nuestro día a día y ¡ha llegado para quedarse! Su eficacia y rapidez está transformando la sociedad. 

Las soluciones digitales específicas adaptadas permiten mejorar las operaciones de muchos sectores y satisfacer las necesidades de la empresa de manera más precisa y eficaz. ¡Aplicando inteligencia artificial, ML y DL se puede conseguir la transformación digital que necesitas! 

Te puede interesar

Reinforcement Learning en el Diseño de Rotondas Inteligentes
Actualmente, el sector industrial y corporativo ha iniciado la adopción...
Inteligencia Artificial vs Machine Learning: diferencias y ejemplos de aplicación
Inteligencia Artificial ¿Has pensado alguna vez por qué los artículos...
Sostenibilidad Ambiental: acciones reales en Aquiles Solutions
El mes de junio era un mes clave para concienciarnos...