4 tipos de AI y su impacto en las empresas

Cada vez más escuchamos del impacto de la AI (Artificial Intelligence) en las organizaciones. En esta nota exploraremos 4 tipos distintos de AI y ejemplos de su uso en las empresas.

Machine Learning

El Machine Learning es quizás el subconjunto más relevante de IA para las empresas, principalmente debido a su antigüedad y madurez como tecnología.

Representa una rama de la AI que permite a las computadoras aprender de los datos y aplicar ese aprendizaje sin intervención humana. Cuando se enfrenta un problema en el que la solución se encuentra oculta en un gran conjunto de datos, el Machine Learning es una opción ideal.

Esta tecnología es ampliamente utilizada por las empresas para realizar análisis de riesgos, detección de fraudes y gestión de carteras en servicios financieros. También puede brindar predicciones basadas en comportamientos para maximizar campañas de marketing entre otras posibilidades.

Deep Learning

El Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático que enseña a las computadoras a aprender utilizando ejemplos como ocurre con los humanos. Es un subconjunto del Machine Learning, el cual representa un subconjunto de AI.

Los algoritmos basados en esta tecnología aprenden a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Los modelos predictivos se entrenan mediante un amplio conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas.

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales, que aprenden del procesamiento de los datos etiquetados suministrados durante el entrenamiento. Utilizan los patrones existentes en los datos ingresados para ofrecer un output con la respuesta correcta. Este proceso mejora su tasa de precisión a medida que dispone de más datos, pudiendo lograr resultados imposibles con cualquier otra tecnología.

Natural language processing (NLP)

El Natural language processing (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.

La NLP en sí tiene una serie de subconjuntos, incluida la comprensión del lenguaje natural (NLU), que se refiere a la comprensión de lectura automática, y la generación del lenguaje natural (NLG), que puede transformar los datos en palabras humanas.

El procesamiento del lenguaje natural hace posible que las computadoras extraigan palabras y frases clave, comprendan la intención del lenguaje, lo traduzcan a otro idioma o generen una respuesta.

Cualquier área del negocio donde el lenguaje natural esté involucrado puede aprovechar las capacidades del NLP. Desde chatbots, feeds de redes sociales, correos electrónicos o documentación compleja como contratos o formularios de reclamos.

Computer Vision o visión computacional

Es el campo de la AI que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizando imágenes digitales y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión, y luego reaccionar a lo que “ven”.

La visión computacional puede aprender a ver e interpretar el mundo visual de la misma manera que lo hacen los humanos. Las capacidades de esta tecnología han avanzando por sobre las de las personas, pudiendo detectar elementos tales como la temperatura o la calidad del aire. Al incorporar el Deep Learning, las herramientas de visión computacional mejoran en la detección de patrones en imágenes u otros datos con el tiempo. Las tasas de precisión para la identificación y clasificación de objetos han pasado del 50% al 99% en menos de una década, y los sistemas actuales son más precisos que los humanos para detectar y reaccionar rápidamente a las entradas visuales. Además, las capacidades de visión por computadora pueden procesar, clasificar y comprender imágenes y videos a una escala y velocidad que de otro modo serían imposibles.

Al emplear también NLP, las herramientas de visión por computadora pueden no solo capturar, indexar, almacenar y extraer información de datos visuales, sino también “curar, normalizar y comprender” contenido de imágenes o documentos.


Iván A. Tabachnik

Entrepreneur, Marketing Specialist, Writer

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