AI vs Machine Learning vs Deep Learning: ¿En qué se diferencian?

Con tantos avances tecnológicos y cambios sociales, es fácil perderse en diferentes conceptos y su aplicabilidad.

Aquí hay un gran ejemplo: la inteligencia artificial (IA) se usa a menudo en la narración de ciencia ficción y es un término muy conocido, pero ¿sabe lo que realmente ofrece?

¿Alguna vez te has parado a pensar en las diferencias entre “IA vs Machine Learning vs Deep Learning”?

Cada uno de estos conceptos tiene un propósito y se puede implementar de manera diferente.

Para hacerlo más fácil, hemos escrito este artículo para explicar estos términos y su aplicabilidad en el día a día de una empresa.

Hablaremos de estas diferencias y de los siguientes temas:

¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona?

La IA se refiere al desarrollo de sistemas y máquinas capaces de pensar y actuar de forma independiente, sin necesidad de la participación humana directa.

Se ocupa de operaciones más sencillas, como la extracción de datos de una hoja de cálculo, y de procesos más complejos, como la automatización de maquinaria.

Este tipo de tecnología permite que una máquina no solo realice tareas, sino que también interactúe con su entorno.

El concepto apareció en la década de 1950 y siempre ha sido un tema que ha atraído la curiosidad de la sociedad, especialmente con la presencia del término en las películas de ciencia ficción.

La IA se ha convertido en una realidad en diferentes empresas y segmentos. Los procesos se simplifican, las decisiones son más precisas y todo el entorno de trabajo se beneficia de ello.

Un sistema común puede analizar datos y señalar errores, mientras que la IA es capaz de interpretar escenarios y situaciones. Puede, por ejemplo, identificar un intento de fraude en el comercio electrónico.

En definitiva, es una forma de simular el funcionamiento del cerebro humano en máquinas y sistemas, interpretando información y datos para utilizarlos en el trabajo del día a día.

¿Cómo se puede aplicar?

¿Quieres saber cuáles son las posibles aplicaciones de la IA en tu plan de Marketing u otras áreas de tu empresa?

Mira algunos ejemplos:

Análisis predictivo

El uso de datos es fundamental para el éxito de cualquier empresa hoy en día, y una de las formas más eficientes de hacerlo es a través del análisis predictivo.

Al estudiar datos y métricas, es posible definir una tendencia. Una tienda, por ejemplo, puede evaluar mejor su stock con el uso de IA, evitando que un artículo se agote o se acumule.

conversación automatizada

Otra área que se beneficia de la IA es el Servicio al Cliente.

En lugar de que un equipo haga un contacto básico con el usuario , un chatbot puede responder preguntas simples o incluso dirigir la conversación a un empleado especializado en un tema en particular.

La idea es optimizar los pasos para ofrecer una experiencia de cliente más fluida.

Supervisión del rendimiento

Los gerentes también pueden disfrutar de los beneficios de la IA cuando se trata de productividad.

Un sistema puede ayudar a identificar quién se está desempeñando bien y quién necesita mejorar.

Los detalles pueden ser muy útiles, por ejemplo, durante el trabajo remoto , donde no es tan sencillo seguir de cerca el desempeño de cada profesional de tu equipo.

Asistente personal

La IA también ha ido ganando espacio como asistente personal.

Un ejemplo es Alexa de Amazon, que puede identificar los comandos de voz del usuario y realizar tareas específicas.

Siri de Apple es otro ejemplo de IA como herramienta de asistente personal.

En una rutina ocupada, la función puede ayudar a recordar citas, responder preguntas o incluso enviar un correo electrónico.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un proceso fundamental para que la IA funcione.

Esta tecnología implica la capacidad de un robot o sistema para aprender de los datos y la información que procesa.

Sin la participación humana, es posible identificar patrones de comportamiento e incluso tomar decisiones inteligentes.

Este concepto es fundamental para el proceso de humanización de la IA.

¿Alguna vez hablaste con un chatbot y te diste cuenta de que tenía información previa, por ejemplo, sobre tus compras en ese sitio de comercio electrónico?

El aprendizaje automático, sin duda, era parte de ese sistema.

Como su nombre lo indica, a través de esta tecnología, una máquina puede aprender y evolucionar, ofreciendo una experiencia más humanizada, imitando el proceso de pensamiento de un humano.

Este pensamiento artificial, por tanto, posibilita una serie de nuevas oportunidades y alternativas.

Con Machine Learning, una empresa necesitará menos participación humana en muchos procesos, ya que el propio sistema puede razonar y entender cómo tomar la mejor decisión.

Se puede utilizar en diferentes contextos, como hacer que un sistema CRM sea más eficiente o automatizar la maquinaria en una fábrica.

¿Cómo se puede aplicar?

Uno de los grandes beneficios del Machine Learning es la posibilidad de aplicarlo en diferentes áreas de una empresa, sin importar el segmento o el tamaño.

Sigue leyendo para conocer las principales alternativas:

Chatbots humanizados

Cuando usan el chat en un sitio web, más del 86% de los consumidores prefieren hablar con humanos, según una encuesta de Forbes.

Una forma de superar este problema es invertir en Machine Learning , ya que puede comprender patrones en el comportamiento del usuario e incluso cambiar el tono de voz, las recomendaciones o los procedimientos sugeridos.

Informes más precisos

Una de las grandes ventajas de la Transformación Digital es que facilita las tareas burocráticas, como la creación de informes y hojas de cálculo.

El aprendizaje automático puede ayudar a convertir datos sin procesar en información y, en consecuencia, generar información valiosa para su equipo.

De esta manera, los profesionales de Marketing o Ventas pueden tener detalles más precisos sobre cómo segmentar una campaña o cerrar una venta.

Sistema de recomendación

Otro beneficio de Machine Learning son las recomendaciones.

Una empresa de comercio electrónico, por ejemplo, puede realizar campañas segmentadas según el comportamiento del usuario en sus páginas.

De esta forma, el consumidor recibe recomendaciones más precisas y relacionadas con sus intereses, aumentando las posibilidades de que realice una compra.

En tiempos de feroz competencia, este puede ser un diferencial relevante.

Contenido más segmentado

Machine Learning también puede ser útil para su estrategia de Inbound Marketing.

Además de buenos redactores, es crucial contar con información valiosa sobre lo que puede ser interesante para sus lectores.

La máquina puede identificar temas e incluso formatos de contenido , como materiales interactivos, que pueden causar un mayor impacto en su público objetivo.

¿Qué es el aprendizaje profundo y dónde se aplica?

Deep Learning es un proceso aún más avanzado de Machine Learning.

Su capacidad es tan alta que puede alcanzar niveles de aprendizaje no supervisado, es decir, sin participación humana en ningún proceso.

Todo esto es posible gracias a un sistema que simula el funcionamiento del cerebro humano a niveles muy altos.

Deep Learning es, por tanto, una evolución de Machine Learning , gracias a sus capas más profundas de algoritmos.

Con esta estructura, la máquina puede reconocer objetos, comprender comandos de voz, traducir idiomas e incluso tomar decisiones.

Ni siquiera necesita supervisión humana para seguir aprendiendo y desarrollándose.

Deep Learning es la tecnología más eficiente cuando se trata de Big Data, por ejemplo. Al fin y al cabo, no es tan sencillo interpretar tanta información, pero es fundamental.

Esta puede ser la solución para extraer datos valiosos de las más diversas fuentes , como redes sociales, sistemas, motores de búsqueda, en definitiva, para filtrar lo más relevante para la planificación de una empresa.

La razón de tan alta capacidad es el alto nivel de redes neuronales artificiales utilizadas, que reproducen el cerebro humano de forma muy similar y permiten un enfoque no lineal a la hora de interpretar datos e información.

¿Cómo se puede aplicar?

¿Cuál es la aplicabilidad del Deep Learning en una empresa? ¡Mira algunas sugerencias!

Detección de fraude

Como el sistema puede identificar el comportamiento, puede detectar el fraude en una transacción financiera o incluso la autenticación para acceder a un sistema.

Deep Learning funciona de manera no lineal , por lo que la tecnología se relaciona con diferentes escenarios y comportamientos para comprender que una acción en particular no es adecuada y puede señalar un problema.

Automatización no supervisada

Google y Uber usan Deep Learning para permitir que los autos sean controlados por IA.

Es un proceso que todavía está en desarrollo pero que ya ha avanzado significativamente.

Todo ello gracias a la alta capacidad de aprendizaje del sistema , capaz de reaccionar ante situaciones cotidianas en el tráfico.

Sin ninguna supervisión, el automóvil puede transportar a un pasajero sin ningún problema.

Reconocimiento facial

Muchos smartphones ya ofrecen sistemas de reconocimiento facial.

Este proceso parece relativamente sencillo y está directamente relacionado con el Deep Learning.

La tecnología puede identificar detalles para poder determinar y diferenciar expresiones faciales, lo que garantiza la máxima seguridad para los usuarios.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: ¿Cuáles son las principales diferencias?

Ahora que sabe más sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, puede ser más fácil comprender las diferencias entre ellos.

En definitiva, las dos últimas tecnologías forman parte del universo de la primera.

Son evoluciones del proceso, haciendo un sistema aún más capaz de tomar decisiones sin interferencia humana.

La IA, por lo tanto, es una etapa temprana del razonamiento artificial, donde una máquina puede tomar sus propias decisiones pero no es muy capaz.

Machine y Deep Learning son etapas aún más complejas en las que los sistemas y las máquinas tienen mayor autonomía, aumentando la capacidad de razonamiento y, en consecuencia, de toma de decisiones.

Entre Machine Learning y Deep Learning, los nombres son un buen indicador de sus diferencias.

Como indica el término "profundo", el aprendizaje profundo abarca un aprendizaje automático aún más complejo y avanzado.

El sistema crea una red neuronal artificial a partir de una capa de algoritmo, lo que le permite tomar sus propias decisiones sin la participación humana.

En resumen, las tres tecnologías difieren en lógica y algoritmo, lo que les permite tener diferentes objetivos y aplicabilidad dentro de una empresa.

Pero se complementan entre sí, representando diversos grados de capacidad. El uso de cada uno varía según las demandas.

Resumen: Avanzando con su conocimiento de IA recién obtenido

Más que simplemente saber la respuesta a la pregunta "AI vs Machine Learning vs Deep Learning", es importante comprender cómo integrar estas tecnologías para que sus estrategias funcionen mejor.

Entendiendo los diferenciales de cada concepto , es posible hacer un uso más integral y completo de los mismos dentro de su organización, aprovechando diferentes áreas y sectores para lograr mejores resultados.

Además de las tecnologías utilizadas, es importante contar con información y datos relevantes para llegar a donde quieres ir.

Ahora que lo sabe, ¿qué le parece ver nuestro seminario web grabado sobre el papel de la IA en el marketing ?

¡El invitado especial es Paul Roetzer, fundador y CEO de PR 20/20 y el Instituto de Inteligencia Artificial de Marketing!