Impresión 3D, Internet of Things, drones, realidad aumentada, Cloud Computing… Muchas son las nuevas tecnologías que están entrando con fuerza en el mundo empresarial, haciendo a las compañías que apuestan por implementarlas, más eficientes y productivas. Entre ellas destacan tres que en ocasiones pueden llegar a confundirse: Inteligencia Artificial, Machine Learning y  Deep Learning. De hecho, es habitual que se utilicen (erróneamente) pero para despejar dudas ¿qué mejor medicina que el conocimiento?

Clarificando conceptos

Antes de comenzar a explicar las diferencias es conveniente definir cada término para tener claras las bases.

👉 Inteligencia Artificial se refiere a aquellos sistemas o máquinas que logran imitar capacidades propias del ser humano como razonar o extraer conclusiones.

👉 El Machine Learning es la tecnología que hace a un ordenador o una máquina capaz de aprender. Estas soluciones recuerdan las experiencias previas para mejorar en las tareas futuras.

👉 Por último, el Deep Learning es algo mucho más concreto y hace referencia al uso de algoritmos que permiten a un programa informático aprender por cuenta propia y sin intervención humana. Básicamente podría decirse que el Deep Learning es el nombre que recibe la capacidad de un ordenador de entrenarse a si mismo.

Si analizamos bien estas definiciones observaremos que IA, Machine Learning y Deep Learning no son conceptos independientes, sino que cada uno es una parte concreta y más específica del otro. En este gráfico se pueden ver claramente las relaciones entre las tres tecnologías.

De este modo, se podría decir que no existen diferencias como tal entre estos tres conceptos. La Inteligencia Artificial engloba todos aquellos comportamientos informáticos que pretenden asemejarse al de un ser humano. Entre estos comportamientos se encuentra la capacidad de aprender, a la que denominamos Machine Learning y, cuando este aprendizaje ocurre de manera automática e independiente por parte del programa, cuando este es capaz de auto entrenarse, la tecnología concreta que se pone en uso es el Deep Learning.

Aplicaciones en la empresa

Puede parecer, a priori, que la IA, el Machine Learning y el Deep Learning son tecnologías demasiado futuristas para ser implementadas en la empresa o, por lo menos, en las PYMES, pero nada más lejos de la realidad ya que permiten mejorar la productividad, agilizar los procesos en la toma de decisiones, ahorrar tiempo y costes y eliminan y reducen errores, lo que se traduce siempre en mayor eficiencia.

Los sistemas RPA (Automatización Robótica de Procesos) ya ayudan a las compañías a ser más ágiles y precisas incorporando esta tecnología evitando tareas manuales y repetitivas gracias a la automatización.

Otro ejemplo son las soluciones de Business Intelligence, muchas de ellas emplean Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, para verificar la calidad de la información, o desarrollar reglas para la gestión automatizada de datos. Permiten hacer predicciones y analizar la información de forma inteligente, facilitando la búsqueda de datos por medio de estas tecnologías, proporcionando gráficos e índices que mejoran la comprensión de la información y ayudan a los directivos en la toma de decisiones, logrando operar con más agilidad.