Las organizaciones ven en la Inteligencia Artificial una herramienta para diferenciarse de la competencia, obtener un mayor conocimiento del cliente, mejorar la eficiencia de los trabajadores y potenciar la innovación, según uno de los últimos estudios elaborados por IDC. Además, pronostican que la inversión en soluciones de IA continuará aumentando a una tasa de crecimiento anual compuesto del 24,5% hasta 2025.

 

La consultora afirma que “la aceleración de la adopción de IA y la proliferación de algoritmos más inteligentes e intuitivos de Machine y Deep Learning propiciará la creación de nuevas industrias y segmentos comerciales y, en general, generará nuevas oportunidades para la monetización empresarial”.

 

Por ello, teniendo en cuenta el crucial papel que la Inteligencia Artificial desempeña en la actualidad, y que se incrementará en los próximos años, así como sus diversas aplicaciones en el ámbito empresarial, a continuación mostraremos cuáles son las diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning.

 

¿Quién es quién?

 

Antes de detallar sus diferencias, conviene definir brevemente cada uno de estos términos para así comprender mejor sus enormes capacidades.

 

• Inteligencia Artificial: es un conjunto de tecnologías que mediante sistemas informáticos simulan el procesamiento del cerebro humano. La combinación de estas tecnologías permite que se ejecuten procesos o se resuelvan problemas complejos de manera autónoma gracias al aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

 

• Machine Learning: también conocido como aprendizaje automático, se trata de una disciplina de la Inteligencia Artificial y, a través de ella, los ordenadores aprenden a identificar patrones sin necesidad de ser programados previamente.

 

• Deep Learning: o aprendizaje profundo, es una técnica de Machine Learning con la que los ordenadores no solo identifican y aprenden conceptos, sino que comprenden contextos y entornos complejos debido a la gran cantidad de capas de aprendizaje que posee. Con el Deep Learning, y especialmente debido al conjunto de algoritmos que imitan las redes neuronales de un cerebro humano, la máquina razona y extrae sus propias conclusiones, aprendiendo por sí misma.

 

¿En qué se diferencian?

 

Tras conocer el significado de cada una de estas tecnologías o disciplinas, ahora sí nos adentramos en las diferencias existentes entre ellas.

 

Como ya hemos visto, la Inteligencia Artificial es la tecnología principal de la que emanan el Machine Learning y el Deep Learning, los cuales han ido evolucionando y dotando a las máquinas de mayor autonomía.

 

En un primer momento la IA tan solo resolvía un problema obedeciendo a las reglas por las que estaba programada. Es decir, ante el problema A debía hacer B, y la máquina se limitaba a cumplir esas órdenes.

 

Sin embargo, con la llegada del Machine Learning, las máquinas comenzaron a aprender qué debían hacer en cada momento y resolver ciertas situaciones por sí solas. Esto se consigue gracias al trabajo de los programadores, encargados de entrenar a los robots exponiéndolos a una gran cantidad de datos que estos tienen que procesar, analizar y aprender. De esta manera, las computadoras tienen un mayor conocimiento de las situaciones a las que pueden enfrentarse con el fin de elegir así la mejor solución o respuesta.

 

Por último, el Deep Learning va más allá del Machine Learning. Aquí entran en juego las Redes Neuronales Artificiales (RNA), las cuales imitan las neuronas del cerebro humano. Esta tecnología trabaja por capas de aprendizaje o conocimiento, por lo que cuantas más capas tenga la máquina, mayor será su grado de aprendizaje y de procesamiento.

 

Gracias a ello, el Deep Learning o aprendizaje profundo se utiliza en herramientas o plataformas que requieren de una tecnología más compleja, capaz de conocer el contexto o todo aquello que le rodea para tomar las mejores decisiones, como es el caso, por ejemplo, de los vehículos autónomos.