¿Cuántas veces escuchamos hablar de Machine Learning e Inteligencia Artificial en los últimos tiempos? Muchas, ¿verdad? Pero, ¿será que sabemos realmente lo que significan o cómo funcionan? Probablemente, no.

Para complicarlo más, los términos Machine Learning e Inteligencia Artificial (IA) son muchas veces utilizados como equivalentes, aunque técnicamente no sean la misma cosa.

Para entender mejor la relación entre los conceptos, tal vez sea útil pensar en algo completamente diferente. Imaginemos una matrioska, aquella muñeca rusa (cuya nacionalidad es motivo de debate, pero para esta analogía, tanto da ser rusa como japonesa) que contiene un conjunto de muñecas semejantes, pero de tamaños diferentes, en su interior.

¿Lo consiguen visualizar? Muy bien. La muñeca grande y más antigua es la inteligencia artificial (nacida en los años 50 del siglo XX), la del medio es el Machine Learning (nació unos años después y es más pequeña que la primera), y la última y más reciente recibe el nombre de Deep Learning (que cabe dentro de las otras dos).

En la mayoría de los casos, cuando la industria y los medios hablan de IA, están refiriéndose más concretamente al Machine Learning.

¿De qué está hecho entonces el Machine Learning y por qué es tan importante?

Mientras la inteligencia artificial es el área de la ciencia que trata de mimetizar las capacidades humanas, el Machine Learning es una rama específica de la IA que entrena los sistemas para que aprendan. Por su lado, el Deep Learning es una forma de Machine Learning que utiliza una clase específica de algoritmos – que se le llamó de redes neuronales (tal vez nos extendamos más sobre esto en otra ocasión).

Los modelos de Machine Learning buscan a través de patrones en grandes cantidades de datos, aprenden con esos datos, y después intentan concluir o hacer previsiones sobre una determinada cosa. Así, al contrario que un programador que debe escribir código con las instrucciones específicas de cómo el software debe realizar una determinada tarea, el sistema es capaz de aprender solo a través de ejemplos.

En esencia, el Machine Learning es aquello que permite a los sistemas aprender, sin que para eso tengan que ser programados.

Vamos a pensar que esa determinada cosa es la imagen de un gato. Para nosotros humanos, que tenemos millones de años de evolución a nuestro favor, mirar la foto del animal e inferir que lo que estamos viendo es un animal, más precisamente de la familia de los felinos, es una tarea relativamente sencilla. Aunque sin darnos cuenta nuestro cerebro tuvo que hacer (en una fracción de segundo) una serie de cálculos para llegar a esa conclusión que nos parece ya obvia y natural: es un gato.

Ahora imaginen la misma tarea realizada por un ordenador. ¿Cuál es la mejor forma de instruir al sistema sobre lo que es un gato? ¿Escribir muchas líneas de código que definan las características del animal? ¿O mostrar al sistema varios (millones para ser más exactos) ejemplos de gatos y otros animales y dejarlo descubrir cuál es cuál?

Ese es el motivo por el cual el Machine Learning es tan importante, porque permite automatizar tareas que hasta ahora exigían una persona a cargo.

El renovado interés por el Machine Learning en los últimos años, y por la IA de una forma general, tiene que ver sobre todo con tres cosas: la cantidad y variedad de datos que tenemos ahora a nuestra disposición, una capacidad computacional cada vez más poderosa, y un almacenamiento más seguro y accesible.

En conjunto, estos factores hacen posible la creación de modelos robustos, capaces de analizar volúmenes de datos grandes y más complejos, de modo que sea posible obtener resultados cada vez más rápidos y precisos. Lo que significa que las empresas ahora pueden sacar provecho de esos modelos para identificar oportunidades de negocio más rentables, así como evitar riesgos innecesarios.

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Esta solución recurre a un conjunto de mecanismos de Big Data y Machine Learning que aumentan la productividad en la ejecución de acciones administrativas y ayudan a tomar decisiones que contribuyen a una mayor rentabilidad de su negocio.

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