En un mundo cada vez más digitalizado es necesario comprender los términos que se van metiendo en el cerebro.
En los últimos meses hemos escuchado hablar de la Inteligencia Artificial (IA) y del Machine Learning (ML), pero ¿realmente sabemos lo que significa? o ¿cómo se aplica en nuestro diario vivir?
Tanto la IA como la ML son conceptos que van de la mano y tienen cosas en común, pero también diferencias.
Ambas tecnologías brindan beneficios en áreas como:
- La salud, para el diagnóstico de enfermedades
- Procesos de producción
- Proceso de lenguaje natural (chatbots)
- Educación
- Finanzas; ente otros.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La IA es la aplicación de técnicas informáticas para que una máquina simule el comportamiento y habilidades propias de la inteligencia humana.
La IA incluye desde:
- Asistentes inteligentes como Alexa
- Aspiradoras robóticas
- Vehículos autónomos.
La Inteligencia Artificial puede:
- Aprender de ejemplos y experiencias
- Reconocer objetos
- Comprender y responder al lenguaje natural
- Tomar decisiones y resolver problemas.
La IA la podemos encontrar en:
- Nuestros correos electrónicos, ya que son filtrados y clasificados automáticamente.
- Utilizada en los motores de búsqueda para ofrecer mejores resultados
- En redes sociales para detectar de inmediato los discursos de odio, etc.
¿Qué es el Machine Learning?
Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial y es una ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas.
Los sistemas de computación utilizan estos algoritmos de ML para el procesamiento de grandes cantidades de datos históricos e identificar así los patrones de datos.
Es por esa razón que la estadística es la base del ML ya es que es de suma importancia comprender los datos utilizados.
Los tipos de ML que podemos encontrar son:
- Aprendizaje por refuerzo: es cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manea de completar lo asignado.
- Aprendizaje supervisado: se produce cuando los algoritmos aprenden de datos previamente etiquetados y clasificados.
- Aprendizaje no supervisado: los algoritmos no está clasificados y no tienen etiquetas, pero buscan ejemplos que se parezcan y se puedan agrupar.
El Machine Learnig requiere de grandes volúmenes de datos que sean revisados cuidadosamente, para evitar que sean manipulados. Está en:
- Plataformas de streaming
- Reconocimiento de voz de asistentes virtuales
- Respuestas de correos electrónicos.
Diferencias entre Inteligencia Artificial y Machine Learning
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que permite que una máquina simule el comportamiento humano.
El objetivo de la Inteligencia Artificial es crear un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos.
Las principales aplicaciones de la IA son:
- Siri, Alexa, etc.
- Atención al cliente a través de chatbots
- Juegos en línea
- Robots humanoides
Mientras que el Machine Learning (ML) es una rama de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El ML por su parte procura crear máquinas que puedan llevar a cabo solo tareas específicas para las que están capacitadas.
El Machine Learning tiene aplicaciones como:
- Sistemas de recomendación en línea
- Algoritmos de búsqueda de Google
- Sugerencias de etiquetado automático de amigos en Facebook.
Evolución del marketing digital
El Marketing Digital evoluciona a un ritmo acelerado. Las marcas deben ajustar sus productos o servicios frente a la exigencia que los consumidores demandan y a la revolución tecnología que cambia a pasos agigantados.
