Diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning

Con la llegada de tecnologías modernas han aparecido nuevas palabras que no paramos de oír. Sin embargo, quizás no sepamos las diferencias que hay entre una y otras. En este post, te comentaremos la diferencia que hay entre la Inteligencia Artificial y Machine Learning, dos tecnologías que han hecho nuestra vida más cómoda.

Inteligencia Artificial y Machine Learning: Diferencias

Inteligencia Artificial (IA) es un término que describe aparatos capaces de aprender de experiencias previas. Utiliza ese aprendizaje para tomar decisiones basadas en esas experiencias. La Inteligencia Artificial puede ser amplia o limitada según su uso. La IA constituye un término mucho más amplio que el Machine Learning (Aprendizaje Automático).

El objetivo principal de la Inteligencia Artificial es hacer que las máquinas sean tan inteligentes como los humanos. Es decir, se centra en que los dispositivos piensen y se comporten como humanos. Los dispositivos impulsados ​​por IA están capacitados para resolver problemas y aprender. Los robots y los coches autónomos son los mejores ejemplos de IA en el mundo actual.

La Inteligencia Artificial puede cumplir tres necesidades comerciales principales:

• La automatización empresarial. La mayoría de las actividades administrativas y financieras de back-office se pueden automatizar fácilmente gracias a las soluciones de automatización de procesos robóticos (Robotics Process Automation) o RPA. Se pueden agilizar procesos como la transferencia de datos desde el sistema del centro de llamadas o los correos electrónicos a una solución de gestión de clientes; el reemplazo de cajeros automáticos o tarjetas de crédito perdidas o la
  extracción de disposiciones mediante la lectura de contratos y otros documentos legales utilizando el procesamiento del lenguaje natural.
• La recopilación y análisis de datos. Algunas empresas utilizan algoritmos basados ​​en IA (para ser más exactos, modelos de Aprendizaje Automático) para detectar e interpretar patrones regulares como la predicción de compras de seguimiento, la identificación de fraude de tarjetas o la automatización de la segmentación de anuncios.
• La participación del cliente. Los chatbots de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), los agentes inteligentes y los modelos de Aprendizaje Automático impulsan muchas empresas actuales. Algunas empresas utilizan soluciones de IA para los empleados (por ejemplo, Becton, una empresa de tecnología médica de EE. UU., utiliza Amelia como agente interno de asistencia técnica ), mientras que otras aprovechan las tecnologías de Inteligencia Artificial para brindar un mejor servicio a sus clientes mediante sistemas de recomendación que brindan planes de atención más personalizados.

Por otro lado, el Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático es la capacidad de una máquina para aprender mediante el uso de algoritmos avanzados. Con el tiempo, podemos enseñar a las máquinas a reconocer patrones, objetos y otros datos de entrada que proporcionamos a un dispositivo. Para tener Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático es el componente principal.

Los algoritmos de Machine Learning no tienen competencia cuando se trata de detectar anomalías. Ya que lo hacen buscando los eventos que difieren significativamente unos de otros. Esta tecnología se utiliza frecuentemente en el sector bancario. Por ejemplo, Stripe utiliza la detección de anomalías basada en ML para identificar acciones fraudulentas.

Muchos de los productos que utilizamos a diario también utilizan modelos de Machine Learning. Los asistentes de voz de Apple, Google, Amazon (Siri, Alexa, Cortana) funcionan con modelos de Aprendizaje Automático. Se utilizan en distintas situaciones, desde la predicción de texto hasta la recomendación de aplicaciones.

Amazon lo aprovecha para recomendar artículos a los consumidores. Su motor de recomendaciones funciona en base a la compra en particular de un producto que hacen las personas en la plataforma. Facebook y Google utilizan modelos de ML para ajustar qué anuncios mostrar a los usuarios en función de su última consulta de búsqueda.

La principal diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning

En conclusión, la Inteligencia Artificial resuelve tareas que requieren inteligencia humana, mientras que el Machine Learning es un subconjunto de la IA que resuelve tareas específicas aprendiendo de los datos y haciendo predicciones.

Esto quiere decir que todo el Aprendizaje Automático es Inteligencia Artificial, pero no toda la Inteligencia Artificial es Aprendizaje Automático.

Hemos expuesto de que se compone la Inteligencia Artificial y Machine Learning y que se diferencian, así como los usos específicos que se les puede dar a cada una de ellas.

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