IA: disciplinas que están transformando a las empresas

En la era de la transformación digital, las organizaciones se enfrentan a la creciente demanda de adoptar tecnologías de inteligencia artificial para mantenerse competitivas. Entre las opciones más destacadas se encuentran el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL). Estas dos disciplinas han revolucionado la forma en que las empresas operan y toman decisiones.

En ese sentido, Marco Antonio Valentín, Digital Practice Lead & Software Architect de Softtek, indica que es clave entender en qué consisten estas disciplinas, así como cuáles son sus diferencias y similitudes. Esto con la finalidad de determinar cuál es la que requiere una compañía.

MACHINE LEARNING

El Machine Learning es ampliamente utilizado en organizaciones para tareas como clasificación, regresión, agrupación y detección de anomalías. La aplicación del Machine Learning, por ejemplo, la vemos en los chatbots, los vehículos autónomos y robots inteligentes, menciona el especialista de Softtek.

En el sector Financiero, el ML nos ayuda a la detección de fraudes, análisis de riesgo crediticio, recomendaciones de productos y servicios. En Comercio, se emplea en el Marketing predictivo, optimización de precios y gestión de inventarios. En Logística, ayuda en la optimización de rutas y gestión de inventarios. En Agricultura, a hacer predicciones de rendimiento de cultivos, detección de enfermedades en plantas y optimización del uso del agua.

En el sector Entretenimiento, ayuda en la recomendación de contenido, generación de contenido personalizado y creación de experiencias interactivas, mientras que en Educación a hacer recomendaciones de aprendizaje, detección temprana de estudiantes en riesgo y personalización de contenido educativos.

DEEP LEARNING

En cuanto al Deep Learning, Valentín detalla que es una subdisciplina del Machine Learning basada en redes neuronales profundas. Esta es ideal para tareas que involucran reconocimiento de patrones en grandes volúmenes de datos no estructurados.

“A diferencia del ML, el DL utiliza algoritmos más complejos y requiere hardware especializado, como GPUs (Unidades de procesamiento gráfico, por sus siglas en inglés)”, agrega Valentín.

Por ejemplo, el DL se emplea para entrenar robots que realizan tareas complejas en las empresas, como ensamblar productos que necesitan alta precisión. En Finanzas, ayuda a predecir precios, comportamientos de mercado, análisis automático de contratos y documentos a partir de datos no estructurados.

En Salud, se utiliza para el reconocimiento de imágenes médicas con visión por computadora permitiendo encontrar alteraciones o comportamientos anómalos. “El DL se emplea también para predecir epidemias usando secuencias genéticas, así como para hacer simulaciones de moléculas para el diseño de fármacos”, agrega Valentín.

Otros beneficios de aplicar el DL, a decir del especialista de Softtek, son el reconocimiento de voz, síntesis de voz y la identificación de sonidos o música. Asimismo, permite crear personajes controlados por IA, crear escenarios y acercar los gráficos a una realidad aumentada. También ayuda a hacer traducciones automáticas con personas de todo el mundo.

CONSEJOS

Para avanzar con éxito en la aplicación del ML y DL, las empresas deben construir una cultura Data-Driven (en donde todos los trabajadores estén comprometidos con la recopilación, el análisis y el uso de datos), gestionar el cambio, fomentar la capacitación continua, asociarse con expertos y entender que la implementación es un proceso continuo.

“Por último, es importante mencionar que la elección entre ML y DL debe basarse en las necesidades específicas de cada empresa y su capacidad para gestionar recursos y datos. Ambas tecnologías tienen un papel vital en la transformación digital y seguirán siendo relevantes en el futuro de la inteligencia artificial”, subraya Valentín.