Inteligencia Artificial (IA) vs Aprendizaje Automático (AM): Guía comparativa

En el panorama tecnológico actual, en rápida evolución, hay dos términos que suelen dominar el discurso: Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM). Estas tecnologías no son sólo palabras de moda; están dando forma al futuro de las industrias, desde la sanidad y las finanzas hasta el comercio minorista y más allá. Sin embargo, a pesar de su prevalencia, existe una gran confusión sobre lo que significan realmente estos términos y en qué se diferencian.

Este artículo pretende desmitificar la IA y el ML, descomponiendo sus complejidades en ideas digeribles. Tanto si eres un líder empresarial que busca aprovechar estas tecnologías para obtener ventajas estratégicas, un principiante en la ciencia de datos que busca conocimientos básicos o simplemente una mente curiosa, esta guía te proporcionará una comprensión clara de estos campos transformadores. Exploraremos sus definiciones, aplicaciones y la intrincada relación entre ellas, al tiempo que sentamos las bases para exploraciones más avanzadas.

Al final de este artículo, tendrás una comprensión completa de la IA y el ML, lo que te permitirá tomar decisiones informadas y participar en conversaciones significativas en torno a estas tecnologías fundamentales. Para una exploración del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático, consulta nuestro artículo separado. 

¿Qué es la IA?

Exploramos los fundamentos de la IA en nuestra completa Guía rápida de IA para principiantes. Sin embargo, para resumir, la inteligencia artificial es un amplio campo de la informática centrado en la creación de sistemas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estas tareas van desde la comprensión del lenguaje natural y el reconocimiento de patrones hasta la toma de decisiones y la resolución de problemas complejos.

La IA es esencialmente un enorme conjunto de herramientas para hacer que los ordenadores se comporten de forma inteligente y automatizada. Esto incluye asistentes de voz, sistemas de recomendación y coches autoconducidos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

De nuevo, tenemos una guía dedicada a lo que es el aprendizaje automático. En resumen, el aprendizaje automático (AM) es una rama especializada dentro del amplio campo de la IA. Su principal objetivo es diseñar y afinar algoritmos que se vuelvan más precisos y eficaces a medida que interactúan con los datos a lo largo del tiempo.

En pocas palabras, el aprendizaje automático dota a los ordenadores de la capacidad de analizar datos, extraer ideas y tomar decisiones o hacer previsiones con conocimiento de causa, todo ello sin necesidad de una programación explícita para estas tareas.

Comparar diferentes términos industriales

Aprendizaje automático frente a IA: Similitudes y diferencias clave

Los términos Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) se utilizan a menudo indistintamente, pero no son lo mismo. Aunque comparten algunas similitudes, también tienen características distintas que las diferencian. Comprender estos matices es crucial para cualquiera que desee adentrarse en estas tecnologías transformadoras.

Similitudes clave

Empecemos por ver dónde se solapan estas dos disciplinas, ya que esto puede ayudarnos a comprender el fundamento de ambas:

1. Data-driven. Tanto la IA como el ML dependen en gran medida de los datos. La IA utiliza datos para tomar decisiones informadas, mientras que el ML utiliza datos para aprender y mejorar.
2. Automatización. Ambos campos pretenden automatizar tareas que de otro modo requerirían la intervención humana, ya sea la toma de decisiones en la IA o el análisis de datos en el ML.
3. Mejora con el tiempo. Los sistemas de IA pueden ser más eficaces a medida que recopilan más datos, y los algoritmos de ML mejoran su rendimiento a medida que se exponen a más datos para su entrenamiento.
4. Complejidad computacional. Tanto la IA como el ML requieren una gran potencia de cálculo, y a menudo necesitan hardware especializado como las GPU para tareas complejas.
5. Campos interdisciplinares. Tanto la IA como el ML se basan en varias disciplinas, como la informática, la estadística, las matemáticas y la ingeniería.

Diferencias clave

Veamos ahora en qué se diferencian la IA y el aprendizaje automático. Al hacerlo, podemos comprender mejor cuándo debe utilizarse cada uno:

1. Alcance. La IA tiene un alcance más amplio, pues abarca todo lo que permite a los ordenadores imitar la inteligencia humana, incluida la robótica, la resolución de problemas y el reconocimiento del lenguaje. El ML, en cambio, se centra específicamente en el desarrollo de algoritmos que puedan aprender de los datos.
2. Objetivo. El objetivo último de la IA es crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. El objetivo del ML es permitir que las máquinas aprendan de los datos para que puedan ofrecer predicciones o decisiones precisas.
3. Aprender. La IA no tiene por qué aprender de los datos. Por ejemplo, los sistemas expertos basados en reglas toman decisiones basándose en un conjunto de reglas explícitas. El ML implica específicamente el aprendizaje a partir de los datos; a medida que se dispone de más datos, un sistema de ML puede aprender y mejorar.
4. Dependencia. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, lo que significa que todo aprendizaje automático es IA, pero no toda la IA es aprendizaje automático.
5. Tipos de aprendizaje. El ML puede ser supervisado, no supervisado o reforzado. La IA puede basarse en reglas y no aprender de los datos en absoluto, o puede utilizar diversos tipos de aprendizaje, incluidas las técnicas de aprendizaje automático, pero sin limitarse a ellas.
6. Intervención humana. En la IA, el papel de la intervención humana puede variar; algunos sistemas requieren un ajuste manual y el establecimiento de reglas, mientras que otros son más autónomos. El objetivo específico del ML es minimizar al máximo la intervención humana, automatizando el proceso de aprendizaje a partir de los datos.

Cuándo utilizar la IA frente al aprendizaje automático

La decisión de utilizar Inteligencia Artificial (IA) o Aprendizaje Automático (AM) en un proyecto o aplicación depende de varios factores, como el problema que intentas resolver, la naturaleza de los datos disponibles y el nivel de automatización deseado. A continuación, exponemos algunos supuestos en los que uno puede ser más adecuado que el otro.

Cuándo utilizar la IA

He aquí algunas de las formas en que puedes utilizar la IA hoy. Como verás, el alcance es amplio, y sin duda habrá ocasiones en las que un enfoque requiera tanto IA como aprendizaje automático, así como otras disciplinas diversas. 

Toma de decisiones complejas

Si tu proyecto implica tomar decisiones complejas basadas en múltiples variables, la IA, especialmente los sistemas basados en reglas, pueden ser muy eficaces.

Comprensión del lenguaje natural

Para aplicaciones como los chatbots o los sistemas activados por voz, en los que la comprensión del lenguaje humano es crucial, las tecnologías de IA como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) son más apropiadas.

Robótica

Si tu proyecto implica tareas físicas como mover objetos o navegar por el espacio, la robótica, un subconjunto de la IA, es el camino a seguir.

Amplio alcance

Si tu aplicación requiere una serie de comportamientos inteligentes, desde la resolución de problemas y la planificación hasta la percepción y la inteligencia social, es aconsejable un enfoque de IA más amplio.

Reglas fijas sin aprendizaje

Si tu sistema funciona basándose en un conjunto fijo de reglas y no requiere aprender de los datos, los sistemas de IA basados en reglas son adecuados.

Cuándo utilizar el aprendizaje automático

De nuevo, estos son sólo algunos de los casos en los que utilizar el ML es la opción preferida. Eso no quiere decir, sin embargo, que la IA y otros enfoques puedan aplicarse conjuntamente. 

Predicciones basadas en datos

Si tu objetivo principal es hacer predicciones basadas en datos, el ML es la opción ideal.

Reconocimiento de patrones

Para tareas como la detección de fraudes, los sistemas de recomendación o la segmentación de clientes, los algoritmos de ML destacan en la identificación de patrones en los datos.

Mejora continua

Si tu aplicación se beneficia de mejorar su rendimiento con el tiempo mediante la exposición a más datos, el ML es el camino a seguir.

Detección de anomalías

Los algoritmos de ML son muy eficaces para identificar valores atípicos o anomalías en conjuntos de datos, útiles en campos como la ciberseguridad y el control de calidad.

Generación de lenguaje natural

Para generar texto basado en datos, como los sistemas de informes automatizados, las técnicas de ML, como los algoritmos de generación de texto, pueden ser muy eficaces.

Enfoques híbridos

En muchas aplicaciones modernas, la IA y el ML se utilizan conjuntamente para aprovechar los puntos fuertes de ambos. Por ejemplo, un sistema de IA puede utilizar algoritmos de ML como uno de sus componentes para tareas específicas como el análisis de datos o la predicción.

Como se ve en nuestra hoja de trucos sobre Herramientas de IA Generativa, hay muchas aplicaciones para la IA y el ML

Ejemplos de IA vs Aprendizaje Automático

Elegir entre inteligencia artificial y aprendizaje automático para un proyecto o aplicación depende de varios factores. Para comprenderlo mejor, veamos algunos ejemplos reales.

Ejemplos reales de IA

Toma de decisiones complejas: Vehículos autónomos

• Situación: Los coches autoconducidos tienen que circular entre el tráfico, obedecer las normas de circulación y tomar decisiones en fracciones de segundo para evitar accidentes.
• Por qué la IA: Los algoritmos de IA pueden procesar múltiples entradas de sensores, como cámaras, radares y Lidar, para tomar decisiones complejas en tiempo real. Estas decisiones pueden ir desde el mantenimiento del carril y el control de crucero adaptativo hasta la frenada de emergencia y la evitación de colisiones.
• Resultado: El uso de la IA permite que los vehículos autónomos funcionen con seguridad y eficacia, reduciendo la probabilidad de error humano.

Comprensión del lenguaje natural: Asistentes virtuales como Siri y Alexa

• Situación: Los usuarios interactúan con los asistentes virtuales utilizando el lenguaje natural para realizar tareas como establecer recordatorios, reproducir música u obtener actualizaciones meteorológicas.
• Por qué la IA: Los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) potenciados por la IA pueden comprender el contexto y la semántica del habla humana, permitiendo respuestas más precisas y matizadas.
• Resultado: Las capacidades de IA hacen que los asistentes virtuales sean más eficaces y fáciles de usar, mejorando la experiencia del usuario.

Ejemplos reales de aprendizaje automático

Predicciones basadas en datos: Análisis predictivo de la atención sanitaria

• Situación: Los profesionales sanitarios y los investigadores pretenden predecir los resultados de los pacientes y la progresión de la enfermedad para adaptar las intervenciones y optimizar la prestación de asistencia sanitaria.
• Por qué ML: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar y analizar gran cantidad de datos sanitarios, como historiales de pacientes, resultados de laboratorio e imágenes médicas, para identificar patrones y factores de riesgo asociados a diversas enfermedades. Estos algoritmos aprenden continuamente y perfeccionan sus predicciones a medida que se dispone de más datos, lo que permite enfoques sanitarios personalizados y proactivos.
• Resultado: La implantación del ML en la asistencia sanitaria permite la identificación precoz de pacientes de alto riesgo y la predicción de brotes de enfermedades, lo que contribuye a mejorar los resultados de los pacientes, a prestar una asistencia sanitaria más eficiente y a reducir los costes.

Reconocimiento de patrones: Detección del fraude en la banca

• Situación: Los bancos necesitan identificar las transacciones potencialmente fraudulentas en tiempo real para proteger las cuentas de los clientes.
• Por qué ML: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de las transacciones para identificar patrones inusuales o anomalías que puedan indicar una actividad fraudulenta. Estos algoritmos se entrenan con datos históricos de fraude y pueden actualizar sus modelos en tiempo real.
• Resultado: Los sistemas de detección del fraude basados en ML pueden señalar las transacciones sospechosas con gran precisión, lo que permite a los bancos tomar medidas inmediatas, aumentando así la confianza y la seguridad de los clientes.

Conclusión y próximos pasos

Comprender los matices entre la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) es crucial para cualquiera que desee adentrarse en estas tecnologías transformadoras. Tanto si eres un líder empresarial, un principiante en la ciencia de datos o un entusiasta de la tecnología, saber cuándo utilizar la IA o el ML puede influir significativamente en el éxito de tus proyectos.

Próximos pasos para el aprendizaje

Si estás deseando aprender más sobre estos fascinantes campos, aquí tienes algunos recursos que te ayudarán a empezar:

• Conocimientos fundamentales. Si eres nuevo en estos campos, empieza con los cursosFundamentos de la IA y Comprensión del Aprendizaje Automático de DataCamp para construir una base sólida.
• Temas avanzados. Para los que quieran ir más allá de lo básico, considera cursos avanzados como Aprendizaje Profundo en Python o Procesamiento del Lenguaje Natural.
• Práctica práctica. DataCamp ha recopilado varios proyectos de IA y proyectos de ML que te permitirán aplicar lo que has aprendido en escenarios del mundo real.

Siguiendo estos pasos, no sólo obtendrás una comprensión exhaustiva de la IA y el ML, sino que también adquirirás las habilidades necesarias para aplicarlos eficazmente en tus proyectos.