La diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning son términos importantes en el universo de la tecnología. Aunque no tengan el mismo significado, son términos estrechamente relacionados.

La distancia entre los términos no es grande, pero los conceptos son bastante diferentes.

Recientemente fue divulgado un informe sobre el uso indebido de empresas que alegan utilizar la Inteligencia Artificial en sus productos y servicios. Según Verge, 40% de los startups europeos que afirmaron usar la Inteligencia Artificial no usaban la tecnología. Ninguna tendencia en los últimos 15 años ha ganado más destaque que la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML).

Machine Learning

Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial y como fue definido por Tom M. Mitchell

“El aprendizaje de la máquina es el estudio de algoritmos de la computadora que permite que los programas informáticos mejoren automáticamente la experiencia” – Tom M. Mitchell, científico de computación y pionero en Machine Learning

ML permite que los softwares realicen evaluaciones más precisas: los “robots” usan los algoritmos para analizar los datos y aprender con ellos, pudiendo hacer predicciones o determinaciones sobre alguna situación de asuntos más variados. Una de las áreas más importantes de Inteligencia Artificial, el Machine Learning se enfoca en la resolución de problemas del mundo real, haciendo uso de varios modelos, tales como: redes neuronales, árbol de decisión y la regresión logística, entre otros.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial, por otro lado, tiene un alcance excepcionalmente amplio. De acuerdo con Andrew Moore:

“La Inteligencia Artificial es la Ciencia y la Ingeniería para hacer que las computadoras se comporten de una manera que, hasta recientemente, pensábamos que requerían inteligencia humana”. – Andrew Moore, ex Rector de la Facultad de Computación de la Universidad Carnegie Mellon.

La IA tal como la conocemos hoy está simbolizada por los gadgets de interacción Humana-AI del Google, Siri y Alexa, por los sistemas de previsión de vídeo que alimentan Netflix, Amazon y YouTube. Estos avances tecnológicos están tornándose cada vez más importantes en la vida cotidiana de toda la sociedad. Ellos son asistentes inteligentes que mejoran las habilidades de los seres humanos, haciéndolos más productivos.

Según Gartner, para 2020, 20% de los ciudadanos de las naciones desarrolladas utilizarán asistentes de IA para ayudarles diariamente en una serie de tareas operacionales.

¿Propaganda exagerada o falta de información?

En las primeras décadas, hubo mucha propaganda alrededor de la industria y muchos científicos concordaron que la IA a nivel humano, se encontraba en cualquier parte. Sin embargo, algunos desencuentros de información causaron un “desencanto general” con la industria junto al público y llevaron la AI a un período en el que la financiación y el interés en el campo disminuyeron considerablemente.

Enseguida, las organizaciones trataron de desapropiarse del término IA, que se convirtió en sinónimo de cierta propaganda exagerada y utilizaron diferentes expresiones para referirse a sus actividades: Por ejemplo: IBM describió el Deep Blue como una supercomputadora y declaró explícitamente que no usaba la Inteligencia Artificial, cuando en realidad la usaba.

Durante ese periodo, una variedad de otros términos, como Big Data, Análisis Predictiva y Machine Learning, comenzaron a ganar fuerza y popularidad.

En 2012, el Machine Learning, Deep Learning y las redes neurales hicieron grandes avances y comenzaron a ser utilizados en un número creciente de campos. De repente, las organizaciones comenzaron a usar los términos Machine Learning y Deep Learning para divulgar sus productos.

El escenario de transformación digital y el aumento de la publicidad en torno a lo que se consideran sistemas inteligentes ha llevado a las empresas y a los propios medios de comunicación a usar el término Machine Learning con el mismo significado que la Inteligencia Artificial.

La gran lección de esta evolución es saber cómo separar ambos términos y conceptualizarlos correctamente, mostrando cómo cada uno de ellos tiene su importancia específica para cada tipo de actuación.

La inteligencia aportada por las soluciones de Levee ayuda a las empresas a mejorar su productividad, con un promedio de 25%, considerando especialmente las métricas de performance de los empleados seleccionados por el Machine Learning. Esto significa un mejor retorno de la inversión en capital humano, ya que los algoritmos y sistemas de ML preseleccionan los perfiles con el mayor potencial productivo para lograr los resultados deseados.

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