La diferencia entre inteligencia artificial y automatización

Los términos inteligencia artificial y automatización se usan a menudo de forma indistinta, pero no son lo mismo.

La diferencia entre inteligencia artificial y automatización

En general ambas permiten realizar de forma automática tareas que tradicionalmente desempeñaba un humano, pero la principal diferencia entre inteligencia artificial y automatización es que:

  • La automatización utiliza un software que sigue unas reglas y unos pasos preprogramados.
  • Mientras que la inteligencia artificial es capaz de realizar tareas de manera más “inteligente” y tomar decisiones o realizar acciones para las que no ha sido específicamente programada previamente.

A modo de ejemplo, podemos utilizar una solución desarollada por la unidad de Investigación en Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR), que básicamente, era capaz de traducir el contenido de una imagen a texto y viceversa.

Esta misma tarea se podría llevar a cabo con automatización en caso de contar con un conjunto prefijado de imágenes y cadenas de texto, programando el software para dar la respuesta adecuada en cada caso.

Sin embargo, para un conjunto ilimitado de imágenes o cadenas de texto sería imposible programarlos todos y en cuanto se le presentara una imagen o texto que no estuviera incluido en el conjunto inicial incluido en su programación, el sistema automatizado no sabría cómo proceder.

El software de inteligencia artificial, en cambio, es capaz de extraer patrones en las imagenes y textos proporcionados inicialmente para ofrecer una posible respuesta.

Los sistemas automatizados

En definitiva, un sistema automatizado hace exactamente aquello para lo que ha sido programado previamente y nada más.

En este sentido, la automatización es ideal para tareas repetitivas y monótonas en las que, tanto la información que debe procesar el sistema como los diferentes pasos de la tarea a realizar son perfectamente previsibles y limitados.

Tareas que para un humano pueden resultar cansinas, en las que se puede acabar despistando por aburrimiento y cometer un error, que requieren de movimientos repetitivos que podrían acabar causándole una lesión física…

Un sistema automatizado puede realizar millones de veces la misma operación o movimiento y, no solo no se cansa, si no que lo puede hacer con mayor precisión y rapidez que un operador humano.

Basta con especificarle qué queremos que haga exactamente y el sistema lo hará de manera automática.

La automatización pasa a ser, así, un trabajador completamente obediente, que nunca se cansa, ni enferma ni se toma un día libre y que realiza su tarea a la perfección, siempre con la misma rapidez y precisión.

De ahí que las empresas estén tan a favor de la automatización, dado que estos sistemas automatizados les permiten reemplazar a operarios humanos (con el consiguiente ahorro de costes que esto supone), al tiempo que mejoran la eficiencia de sus procesos y aumentan su productividad.

Diferencia entre inteligencia artificial y automatizacion

Sus ventajas en el mundo empresarial son más que evidentes. De ahí que, a día de hoy, se encuentra, de una forma u otra, en la mayoría de las empresas.

Desde las máquinas de una cadena de montaje de automóviles a un software que genera automáticamente correos electrónicos de marketing personalizados para toda una base de datos de clientes.

Según un estudio de ServiceNow:

“Las empresas que presentan un aumento en sus ingresos de más del 20%, están automatizadas de media en un 61%. Las empresas con un crecimiento plano o negativo sólo están automatizadas en un 35%”.

Los sistemas de IA

A un sistema de inteligencia artificial, en cambio, no se le dice exactamente con anterioridad qué debe hacer, sino que se le proporcionan las herramientas necesarias para que, a partir de un “entrenamiento” inicial, posteriormente pueda tomar por sí mismo la mejor decisión en cada momento dependiendo de la situación en la que se encuentre.

A diferencia de la automatización, la inteligencia artificial puede identificar patrones en un conjunto de datos y optar por la que considera la mejor respuesta o solución en función de los datos de los que dispone, sin haber sido específicamente programada para ello con anterioridad.

Además, algunos sistemas de inteligencia artificial utilizan lo que se denomina aprendizaje automático, una serie de algoritmos que les proporcionan la capacidad de aprender de sus aciertos y errores y, así, ir mejorando sus respuestas con el tiempo.

Un ejemplo de uso de la inteligencia artificial que ya están utilizando prácticamente todas las instituciones financieras sería, por ejemplo, un sistema de detección del fraude en transacciones realizadas con tarjetas de crédito.

Para ello, bastaría con proporcionar al sistema de inteligencia artificial un amplio conjunto de datos con información sobre las transacciones previas realizadas con tarjetas de crédito.

Entre los datos estarían: la fecha y hora en la que se realizó el pago; el nombre del negocio y su ubicación; el precio del producto o servicio; y si la transacción fue legítima o fraudulenta.

Detección de fraude con inteligencia artificial

Analizando estos datos, el sistema de inteligencia artificial puede extraer una serie de patrones que posteriormente, le permitan identificar cuándo una trasacción debe ser considerada fraudulenta y marcarla automáticamente para su revisión.

Además, con la incorporación del aprendizaje automático, se puede lograr que cuantos más datos de transacciones procese el sistema, mejores sean sus predicciones.

El sistema es similar al utilizado por los filtros de spam de nuestro gestor de correo electrónico. En este caso, a partir del análisis de millones de correos previos, un gestor de correo con algoritmos de inteligecia artificial es capaz de decidir si un correo recibido debe ir o no a parar a la bandeja de spam y enviarlo automáticamente al lugar que le corresponde.

La incorporación del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que incluye, a su vez el aprendizaje profundo tan en boga últimamente, puede hacer que el sistema mejore con el tiempo hasta tal punto que sus respuestas resultan asombrosas.

Un ejemplo es el conocido sistema Alphago de Google, que consiguió vencer al campeón del mundo de Go.

No obstante, la incorporación de esta capacidad de aprendizaje autónomo también puede ser, en ocasiones, un arma de doble filo.

Basta con ver el ejemplo de Tay, un chatbot para Twitter creado por Microsoft, diseñado para aprender de manera autónoma a partir de su interacción con los demás usuarios y que se volvió racista y xenófobo en menos de 24 horas.

Conclusión

Desde el punto de vista de los datos, los sistemas automatizados procesan los datos como se les haya indicado que hagan, mientras que los sistemas de inteligencia artificial los “entienden”.

La automatización permite a las empresas tomar decisiones de negocios con rapidez y basadas en datos y cálculos precisos. De hecho, la capacidad de procesar y acceder a grandes cantidades de datos (big data) ya está alterando la forma en la que hacemos negocios.

No obstante, solo puede procesar información conocida de antemano y que encaje en su programación.

La inteligencia artificial, en cambio, es capaz de analizar esos datos de manera más “inteligente” y actuar o tomar decisiones informadas en función de las conclusiones extraidas.

Por supuesto, automatización e inteligencia artificial también pueden funcionar de manera complementaria, como parte de un sistema que combine el uso de máquinas automatizadas, programadas para realizar tareas concretas o recoger y procesar información de una manera predeterminada, con sistemas de inteligencia artificial capaces de comprender de manera inteligente esa información y actuar en consecuencia.

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