Guía de modelos de IA:Qué son y cómo funcionan
La inteligencia artificial (IA) está cambiando cómo funcionan las empresas al impulsar decisiones más rápidas, información más detallada y automatizaciones escalables. En esta guía se explica qué son los modelos de IA, en qué se diferencian del aprendizaje automático (ML) y del aprendizaje profundo (DL), y cómo los usan las empresas líderes para obtener resultados reales.
- Descripción general
- Diferencias entre los modelos de IA y los modelos de ML y DL
- Modelos de IA populares y sus aplicaciones prácticas
- Recursos
Descripción general
La inteligencia artificial se está convirtiendo en el núcleo de las operaciones empresariales modernas, sobre todo de aquellas que se basan en los datos. Los modelos de IA aceleran el proceso para comprenderlos e interpretarlos. Gracias a su capacidad para analizar datos, encontrar patrones y hacer predicciones con rapidez, estos potentes programas se han convertido en elementos esenciales para tomar decisiones de forma eficiente y, en ocasiones, automatizada.
Diferencias entre los modelos de IA y los modelos de ML y DL
El término general “inteligencia artificial” hace referencia a un grupo de tecnologías que utilizan máquinas para simular cómo funciona la mente humana. El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) son subtipos de IA, cada uno con su propio conjunto de procesos para entrenar máquinas con el fin de que lleven a cabo procesos cognitivos similares a los de los humanos.
Modelos de ML
El aprendizaje automático (machine learning, ML) es una rama de la IA que entrena máquinas para que aprendan de la experiencia. Los modelos de ML reciben datos de entrenamiento etiquetados (aprendizaje supervisado) o datos sin etiquetar y sin procesar (aprendizaje no supervisado). Estos modelos imitan la forma en que aprenden los seres humanos, es decir, mediante ensayo y error. Con el tiempo, los modelos bien entrenados harán predicciones cada vez más precisas. Los modelos de ML se usan ampliamente en aplicaciones relacionadas con la previsión (p. ej., predecir las ventas del mes siguiente), la segmentación (p. ej., determinar si una transacción es fraudulenta o no) y la clusterización (p. ej., identificar artículos comprados por clientes similares), y en otros sistemas de recomendaciones.
Modelos de DL
El aprendizaje profundo (deep learning, DL) es un subtipo de aprendizaje automático. En esencia, un modelo de DL es una red neuronal con varias capas, cada una de ellas con una serie de nodos interconectados. La “profundidad” del modelo de aprendizaje profundo depende de cuál sea su propósito. Algunos modelos de DL avanzados están formados por más de mil capas. En ellos, cada nueva capa afina aún más la precisión de las predicciones del modelo. Este tipo de modelo de IA se usa para muchas aplicaciones que utilizan grandes cantidades de datos no estructurados (p. ej., imágenes, vídeos y documentos), como las tecnologías de los vehículos autónomos, los asistentes de voz digitales y las soluciones de escucha social.
Modelos de IA populares y sus aplicaciones prácticas
En la actualidad se usan muchos modelos de IA diferentes. Aquí presentamos seis de los más comunes, con una breve explicación de cómo funciona cada uno de ellos y casos de uso del mundo real.
Regresión lineal
La regresión lineal es un modelo de ML diseñado para encontrar la relación lineal entre variables de entrada y de salida. Al identificar la línea recta más adecuada entre esas dos variables, los modelos de regresión lineal pueden entrenarse para predecir con precisión el valor de la variable de salida a partir de una variable de entrada dada. Los modelos de regresión lineal son una herramienta habitual en el análisis de riesgos, ya que ayudan a las instituciones financieras a evaluar riesgos y detectar posibles áreas de sobreexposición.
Regresión logística
La regresión logística, afín a la regresión lineal, suele usarse para resolver problemas de clasificación. Esta técnica es ideal para calcular la probabilidad de que un evento ocurra utilizando un conjunto de variables independientes. Una de las aplicaciones de la regresión logística se encuentra en el ámbito de la investigación médica. Los investigadores pueden usarla para comprender cómo influyen ciertos factores genéticos en determinadas enfermedades, como el cáncer, lo que permite desarrollar pruebas más precisas para estas patologías.
Árboles de decisiones
Los árboles de decisiones segmentan los datos mediante una serie de sentencias if-else. En esencia, los árboles de decisiones son diagramas de flujo creados con algoritmos que categorizan o toman decisiones en función de las respuestas a preguntas previas. Resultan especialmente útiles para generar segmentos de clientes detallados que pueden utilizarse para crear ofertas personalizadas, reducir la tasa de abandono y mantener la competitividad.
Bosques aleatorios
Un bosque aleatorio es un conjunto de árboles de decisiones unidos, cada uno de los cuales genera su propio resultado o decisión. A continuación, la entrada de todos los árboles se agrega para crear una decisión o predicción única y más precisa. Los minoristas pueden usar bosques aleatorios para predecir con mayor precisión el comportamiento de los compradores y aumentar sus ventas empleando la información que proporcionan estos modelos.
Redes neuronales
Las redes neuronales son la base del aprendizaje profundo. Estos modelos están compuestos por numerosas capas de nodos interconectados. Cada uno de estos nodos es una unidad de computación con al menos una conexión de entrada ponderada, una función de transferencia que combina entradas y una conexión de salida. Los nodos se organizan en capas conectadas que imitan la estructura de las sinapsis en el cerebro humano. Las redes neuronales destacan en la gestión de la complejidad y resultan increíblemente útiles para analizar grandes cantidades de datos diversos. Suelen usarse para fundamentar la toma de decisiones de los responsables de la cadena de suministro, predecir la demanda y optimizar los niveles del inventario.
Large language models
Los large language models (LLM) son un tipo de aprendizaje profundo que puede entender el lenguaje y generarlo. Estos modelos de IA se entrenan con enormes conjuntos de datos, son increíblemente versátiles y pueden hacer una serie de tareas, como generar respuestas por escrito a preguntas, traducir a otros idiomas, resumir documentos y mucho más. Empresas de todos los sectores emplean LLM para mejorar la atención al cliente, ya que resultan increíblemente útiles para detectar sentimientos y emociones. Las organizaciones pueden utilizar los LLM para analizar la actividad en las redes sociales, las reseñas en línea y las interacciones en chats de atención al cliente para comprender las opiniones de los clientes, supervisar la percepción de la marca y mejorar las ofertas de productos y servicios.
