La inteligencia artificial suele confundirse con data science, pero son cosas distintas que trabajan en conjunto. Aquí entenderás qué es la inteligencia artificial, cómo funciona el machine learning y por qué importa si te interesa la ciencia de datos aplicada a productos reales.

Cuando escuchamos inteligencia artificial, lo primero que aparece en la cabeza son robots humanoides, asistentes como Cortana de Halo o Jarvis de Iron Man, o escenarios distópicos al estilo Terminator y The Matrix. La realidad es bastante menos cinematográfica y mucho más interesante.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

La inteligencia artificial son algoritmos computacionales cuyo propósito es emular la cognición humana: cómo aprendemos, vemos, escuchamos y reconocemos el mundo. Lo logra detectando patrones en grandes cantidades de datos, que pueden ser imágenes, fotos, videos o archivos de audio.

Un ejemplo clásico es el reconocimiento de imágenes. Si quieres que un algoritmo distinga perros de gatos, le pasas miles de fotos etiquetadas. Mientras las analiza, aprende qué características hacen que un perro sea un perro y un gato sea un gato. Cuando le muestras una foto nueva, te responde con confianza qué animal aparece ahí.

¿La inteligencia artificial piensa por sí misma? No. La IA actual solo hace aquello para lo que fue entrenada. No tiene conciencia ni genera estrategias propias fuera de su tarea específica.

¿Qué empresas lideran el desarrollo de IA?

Empresas como Google, Facebook e IBM tienen equipos dedicados a empujar la frontera de la inteligencia artificial. Uno de los hitos más representativos vino de Google DeepMind con AlphaGo, una IA diseñada únicamente para jugar el juego de mesa go.

En 2015, AlphaGo se convirtió en la primera máquina en derrotar a un jugador profesional de go sin ningún tipo de ayuda. Suena impresionante, y lo es, pero AlphaGo solo sabe jugar go. No cocina, no conduce, no conversa. Reconoce patrones de estrategias aprendidas y las aplica.

¿Qué es machine learning y por qué es la rama más usada?

Dentro de la inteligencia artificial existen muchas ramas, y la más utilizada hoy es el machine learning o aprendizaje automático. Su objetivo es hacer que las computadoras aprendan a partir de datos para generar un modelo que resuelva problemas concretos.

El flujo se ve así: le entregas datos a un algoritmo, el algoritmo aprende de ellos y devuelve un modelo. Con ese modelo puedes resolver problemas e incluso construir software que opere sobre esa inteligencia.

¿Cómo funciona el flujo de datos en machine learning?

Aquí hay un detalle clave que mucha gente pasa por alto: los datos se separan en dos grupos.

• Datos de entrenamiento: los que usa el algoritmo para aprender y construir el modelo.
• Datos de entrada: los que se le pasan al modelo ya entrenado para generar predicciones.
• Regla de oro: aunque vengan de la misma fuente, los datos de entrenamiento y los de entrada no deben ser la misma información.

Una vez que el modelo recibe los datos de entrada, genera una predicción sobre lo que podría pasar. Y aquí viene lo interesante: ese modelo se evalúa de forma continua para medir qué tan precisa es su predicción y mejorarlo con el tiempo.

¿Para qué sirve machine learning en una empresa? Sirve para anticipar eventos. Por ejemplo, predecir cuándo un cliente está por irse y decidir qué incentivo ofrecerle y en qué momento, antes de perderlo.

¿Cómo se integra la IA en productos reales?

Más allá de responder preguntas con datos, hay equipos enteros dedicados a integrar machine learning en productos de software. El sistema de recomendaciones de Netflix es el caso más cercano: identifica tus preferencias, te clasifica en un tipo de usuario y te sugiere series y películas afines.

El proceso para llevar IA a un producto sigue estos pasos:

1. Ingesta, validación y preparación de los datos para alimentar el algoritmo.
2. Entrenamiento del modelo con esos datos.
3. Evaluación y validación para confirmar que el modelo funciona correctamente.
4. Despliegue dentro del producto de software para que el usuario final disfrute los beneficios.

Este flujo es lo que está detrás de muchas de las experiencias digitales que usas todos los días sin notarlo.

¿En qué se diferencian data science e inteligencia artificial?

Recapitulemos para que quede claro. Data science es el proceso para analizar datos, generar predicciones, tomar decisiones y crear productos fuertemente basados en datos e inteligencia artificial. Inteligencia artificial son los algoritmos que generan esas predicciones emulando la cognición humana.

¿Cómo se relacionan? Dentro del proceso de ciencia de datos, la inteligencia artificial es una de las muchas herramientas que usas para predecir y construir productos inteligentes. Y dentro de la IA, el machine learning es la rama protagonista que más se aplica en proyectos de data science.

¿Data science e inteligencia artificial son lo mismo? No. Data science es el proceso completo de análisis y construcción de productos con datos. La IA es una herramienta dentro de ese proceso.

Ahora te toca a ti: explora en Internet productos, aplicaciones o proyectos que usen inteligencia artificial. Cuéntame en los comentarios cuál te llamó más la atención y cómo crees que la IA hace posible su funcionamiento.