Aprendizaje automático (ML) vs Inteligencia Artificial (IA) - ¿Cuál es la diferencia?
¿A quién le importa la diferencia entre Inteligencia Artificial y aprendizaje automático?
A mí, francamente, me importaba poco y no veía razón para perder el tiempo averiguando lo que seguramente sería una trivialidad menor e inútil.
En cuanto profundicé en el tema, mi idea preconcebida resultó ser errónea.
A estas alturas está bastante claro que La IA es el futuro por lo que es lógico que conocer bien el tema sea positivo. A la inversa, la ignorancia es mala.
Para prepararnos para una realidad inundada de estas tecnologías, es hora de asegurarnos de que entendemos las fundamentos de la IA
- una de las fuerzas centrales preparadas para remodelar nuestra sociedad.
Entender las diferencias entre estos términos y, por extensión, comprender el alcance de lo que implican, aporta claridad inmediata y capacidad para aplicar mejor las herramientas de que disponemos. En resumen, la información es poder.
Así que... ¡manos a la obra!
¿Cuál es la diferencia entre ML e IA?
En términos generales, inteligencia artificial es una máquina capaz de mostrar alguna(s) característica(s) o formulario(s) de la inteligencia humana.
Debido a la amplitud de esta definición, se incluye todo, desde el aprendizaje automático básico (que se explicará en breve) hasta un auténtico señor robot sensible.
Por lo tanto, es prudente que empecemos definiendo algunas distinciones clave entre inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Dado que la inteligencia artificial es el término más amplio, es hora de ser más específicos.
Hablemos del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo
En primer lugar, echemos un vistazo visual rápido a la relación entre todos estos conceptos.
En esencia, el aprendizaje automático no es más que un "modelo de predicción". Tiene (a) datos de los que aprende, y (b), un algoritmo que hace el aprendizaje real.
El algoritmo no es más que un conjunto de reglas que indican al código qué esperar (datos sobre X o Y) y qué hacer con ellos.
La calidad de un algoritmo de aprendizaje automático lo es todo a la hora de determinar su utilidad. Si las reglas son ilógicas o están muy limitadas, no puede proporcionar información útil.
Es fácil sentirse intimidado por la abrumadora profundidad técnica de este campo (los árboles de decisión, el aprendizaje por refuerzo y las redes bayesianas son sólo algunas de las muchas áreas), pero no le pasará nada si recuerda esto:
**El aprendizaje automático es, fundamentalmente, un conjunto de reglas para dar sentido a los datos entrantes
Si quieres crear una herramienta que aprenda rutas GPS para ayudar a los conductores, tiene que conocer las leyes de las carreteras de sentido único. De lo contrario, podría empezar a aprender rutas realmente rápidas que no son tan convenientes como parecen a primera vista.
Sin embargo, cuando las reglas reflejan un conocimiento profundo y matizado de cada variable en juego, el aprendizaje automático puede hacer lo aparentemente imposible.
Tradicionalmente, proporcionar estimaciones de tiempo precisas ha sido una de las partes más complicadas del trabajo de un gestor de proyectos. Sin embargo, muchos se sorprenden al descubrir que las máquinas son capaces de rendir a un nivel comparable. ClickUp está probando actualmente la función ML con varios de nuestros usuarios para predecir qué acciones es probable que realice un individuo. Esto permite realizar predicciones de tareas que, con el tiempo, son capaces de imitar las características humanas, como la estimación subjetiva de tareas, con la suficiente precisión como para resultar extremadamente útiles.
Este enfoque acelera el ciclo de retroalimentación y hemos visto a equipos pasar de acciones limitadas semiautomatizadas a totalmente automatizadas en sólo unas semanas. Algunos elementos que pueden lograr nuestros algoritmos son:
- Predecir y asignar tareas a los miembros correctos del equipo
- Etiquetar automáticamente a los usuarios en los comentarios que son 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 la duración estimada de las tareas.
bonificaciones
la información de la página web /blog?p=58967 alternativas a la copia de IA /%href/
Las plataformas de gestión de proyectos y productividad están cambiando rápidamente, pero ML/AI es sin duda 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 en la gestión de proyectos, pero cuanto más rápido se adapte su empresa, más alineados estarán los miembros de su equipo para el intento correcto.
Creemos que el futuro pertenecerá a quienes mejor sepan aprovechar las oportunidades disponibles, siendo el ML y, de hecho, la IA, algunas de las más inmediatas.