¿Diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Aprendizaje automático (ML) vs Inteligencia Artificial (AI) – ¿Cuál es la diferencia? ¿A quién le importa la diferencia entre Inteligencia Artificial y aprendizaje automático?

La diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial

Yo, francamente, me preocupaba poco y no veía razón alguna para perder el tiempo pensando en lo que seguramente sería una trivialidad menor e inútil. Por supuesto, tan pronto como examiné el tema con más detalle, se demostró que mi noción preconcebida estaba muy equivocada.

En este momento está bastante claro que la IA es el futuro, por lo que debería ser lógico que estar bien versado en el tema es algo bueno. Por el contrario, la ignorancia es algo malo.

Para prepararnos para una realidad inundada de estas tecnologías, es hora de asegurarnos de que comprendemos los fundamentos de la IA, una de las fuerzas centrales que están preparadas para reformar nuestra sociedad.

La comprensión de las diferencias entre estos términos y, por extensión, la comprensión del alcance de lo que implican, proporciona una claridad inmediata y la capacidad de aplicar mejor las herramientas a nuestra disposición. En resumen, la información es poder.

Así que…. ¡empecemos!

¿Cuál es la diferencia entre ML y AI?

En términos generales, la inteligencia artificial es una máquina capaz de exhibir alguna(s) característica(s) o forma(s) de la inteligencia humana.

Debido a la amplitud de esta definición, se incluye todo, desde el aprendizaje básico de la máquina (explicado en breve) hasta un robot totalmente sensible.

Por lo tanto, es prudente que comencemos por definir algunas distinciones clave entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Con la inteligencia artificial como el más amplio de los términos, es hora de ser más específico.

Hablemos sobre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

En primer lugar, echemos un vistazo a la relación entre todos estos conceptos.

En su esencia, el aprendizaje automático es sólo un «modelo de predicción». Tiene (a) datos de los que aprende, y (b) un algoritmo que hace el aprendizaje real. El algoritmo es sólo un conjunto de reglas que le dicen al código qué esperar (datos sobre X o Y) y qué hacer con él.

La calidad de un algoritmo de aprendizaje de máquina es todo para determinar su utilidad. Si las reglas son ilógicas o severamente limitantes, es incapaz de proporcionar información útil.

Es fácil sentirse intimidado por la abrumadora profundidad técnica de este campo -los árboles de decisión, el aprendizaje de refuerzo y las redes bayesianas son sólo algunas de las muchas áreas-, pero estará bien si sólo recuerda esto:

El aprendizaje automático es, fundamentalmente, un conjunto de reglas sobre cómo dar sentido a los datos entrantes.

Si desea construir una herramienta que aprenda las rutas GPS para ayudar a los conductores, necesita conocer las leyes de las carreteras de sentido único. De lo contrario, podría empezar a aprender algunas rutas realmente rápidas que no son tan convenientes como parecen a primera vista.

Sin embargo, cuando las reglas reflejan una comprensión profunda y matizada de cada variable en el juego, el aprendizaje automático puede hacer lo aparentemente imposible.

Tradicionalmente, proporcionar estimaciones de tiempo precisas ha sido una de las partes más difíciles del trabajo de un gerente de proyecto. Sin embargo, muchos se sorprenden al ver que las máquinas son capaces de funcionar a un nivel comparable.

Este enfoque acelera el ciclo de retroalimentación y hemos visto a los equipos pasar de acciones limitadas semiautomáticas a totalmente automatizadas en tan sólo unas semanas. Algunos de los elementos que nuestros algoritmos pueden lograr son:

  • Predecir y asignar tareas a los miembros correctos del equipo
  • Etiquetado automático de usuarios en comentarios relevantes para ellos
  • Visualización de notificaciones y actualizaciones en función de su relevancia para un usuario concreto
  • Predecir y determinar cuándo no se van a cumplir los plazos y corregir las estimaciones de tiempo de las tareas.

La gestión de proyectos y las plataformas de productividad están cambiando rápidamente, pero ML/AI es definitivamente una tendencia de gestión de proyectos que ha llegado para quedarse.

Será cuestión de tiempo antes de que entendamos completamente cómo estas nuevas tecnologías impactarán la gestión de proyectos, pero cuanto más rápido se adapte su negocio, más alineados estarán los miembros de su equipo para el éxito del proyecto.

Creemos que el futuro pertenecerá a quienes estén en mejores condiciones de aprovechar las oportunidades disponibles, siendo el LD y la inteligencia artificial uno de los más inmediatos.

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