¿Qué es el aprendizaje automático? Una guía con definiciones y ejemplos
El aprendizaje automático es una rama de la IA centrada en la creación de sistemas informáticos que aprenden de los datos. La amplitud de las técnicas de aprendizaje automático permite que las aplicaciones de software mejoren su rendimiento con el tiempo.
Los algoritmos de ML están entrenados para encontrar relaciones y patrones en los datos. Utilizando datos históricos como entrada, estos algoritmos pueden hacer predicciones, clasificar información, agrupar puntos de datos, reducir la dimensionalidad e incluso generar contenido nuevo. Algunos ejemplos de esto último, conocido como IA generativa, incluyen ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y GitHub Copilot.
El aprendizaje automático se aplica ampliamente en muchas industrias. Por ejemplo, el comercio electrónico, las redes sociales y las organizaciones de noticias utilizan motores de recomendación para sugerir contenido en función del comportamiento anterior de un cliente. En los automóviles autónomos, los algoritmos de aprendizaje automático y la visión artificial desempeñan un papel fundamental en la navegación segura por carretera. En el ámbito de la atención sanitaria, el aprendizaje automático puede ayudar en el diagnóstico y sugerir planes de tratamiento. Otros casos de uso comunes del aprendizaje automático incluyen la detección de fraudes, el filtrado de correo no deseado, la detección de amenazas de malware, el mantenimiento predictivo y la automatización de procesos comerciales.
Si bien el aprendizaje automático es una herramienta poderosa para resolver problemas, mejorar las operaciones comerciales y automatizar tareas, también es complejo y requiere muchos recursos, por lo que requiere una gran experiencia y una cantidad significativa de datos e infraestructura. Elegir el algoritmo adecuado para una tarea requiere un sólido conocimiento de las matemáticas y las estadísticas. El entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático suele exigir grandes cantidades de datos de alta calidad para producir resultados precisos. Los resultados en sí mismos, en particular los de algoritmos complejos como las redes neuronales profundas, pueden ser difíciles de entender. Y los modelos de aprendizaje automático pueden ser costosos de ejecutar y ajustar.
Aun así, la mayoría de las organizaciones están adoptando el aprendizaje automático, ya sea directamente o a través de productos que incorporan ML. Según un informe de 2024 de Rackspace Technology, se espera que el gasto en IA en 2024 se duplique con creces en comparación con 2023, y el 86 % de las empresas encuestadas informaron haber visto ganancias gracias a la adopción de IA. Las empresas informaron que utilizan la tecnología para mejorar la experiencia del cliente (53 %), innovar en el diseño de productos (49 %) y brindar soporte a los recursos humanos (47 %), entre otras aplicaciones.
La guía de TechTarget sobre aprendizaje automático sirve como introducción a este importante campo, explicando qué es el aprendizaje automático, cómo implementarlo y sus aplicaciones comerciales. Encontrará información sobre los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, los desafíos y las mejores prácticas asociadas con el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, y lo que depara el futuro al aprendizaje automático.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático ha desempeñado un papel cada vez más importante en la sociedad humana desde sus inicios a mediados del siglo XX, cuando pioneros de la IA como Walter Pitts, Warren McCulloch, Alan Turing y John von Neumann sentaron las bases computacionales del campo. El entrenamiento de las máquinas para que aprendan de los datos y mejoren con el tiempo ha permitido a las organizaciones automatizar tareas rutinarias, lo que, en teoría, libera a los humanos para dedicarse a un trabajo más creativo y estratégico.
El aprendizaje automático tiene aplicaciones prácticas extensas y diversas. En finanzas, los algoritmos de ML ayudan a los bancos a detectar transacciones fraudulentas mediante el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real a una velocidad y precisión que los humanos no pueden igualar. En el ámbito de la atención sanitaria, el ML ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades basándose en imágenes médicas e informa sobre los planes de tratamiento con modelos predictivos de los resultados de los pacientes. Y en el comercio minorista, muchas empresas utilizan el ML para personalizar las experiencias de compra, predecir las necesidades de inventario y optimizar las cadenas de suministro.
El aprendizaje automático también realiza tareas manuales que están más allá de la capacidad humana para ejecutarlas a gran escala; por ejemplo, procesar las enormes cantidades de datos que generan diariamente los dispositivos digitales. Esta capacidad de extraer patrones y conocimientos de grandes conjuntos de datos se ha convertido en un diferenciador competitivo en campos como la banca y el descubrimiento científico. Muchas de las empresas líderes de la actualidad, incluidas Meta, Google y Uber, integran el aprendizaje automático en sus operaciones para fundamentar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia.
Esta tecnología es necesaria para interpretar el volumen cada vez mayor de datos generados por las sociedades modernas. La abundancia de datos que crean los humanos también se puede utilizar para entrenar y perfeccionar aún más los modelos de aprendizaje automático, acelerando los avances en este campo. Este ciclo de aprendizaje continuo sustenta los sistemas de IA más avanzados de la actualidad, con profundas implicaciones.
Desde el punto de vista filosófico, la perspectiva de que las máquinas procesen enormes cantidades de datos pone a prueba la comprensión que tenemos los seres humanos de nuestra inteligencia y de nuestro papel en la interpretación y la actuación en función de información compleja. En la práctica, plantea importantes consideraciones éticas sobre las decisiones que toman los modelos avanzados de aprendizaje automático. La transparencia y la explicabilidad del entrenamiento y la toma de decisiones en el aprendizaje automático, así como los efectos de estos modelos en el empleo y las estructuras sociales, son áreas que requieren una supervisión y un debate constantes.
¿Cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje automático?
El aprendizaje automático clásico suele clasificarse según la forma en que un algoritmo aprende a ser más preciso en sus predicciones. Los cuatro tipos básicos de aprendizaje automático son:
- aprendizaje supervisado,
- aprendizaje no supervisado,
- aprendizaje semisupervisado,
- aprendizaje de refuerzo.
La elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos. Muchos algoritmos y técnicas no se limitan a un único tipo de aprendizaje automático; se pueden adaptar a múltiples tipos según el problema y el conjunto de datos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales y recurrentes, se utilizan en tareas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, según el problema específico y la disponibilidad de datos.
Diferencia entre aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en modelos con múltiples niveles de redes neuronales, conocidas como redes neuronales profundas. Estos modelos pueden aprender y extraer automáticamente características jerárquicas de los datos, lo que los hace eficaces para tareas como el reconocimiento de imágenes y de voz.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático supervisado?
El aprendizaje supervisado proporciona a los algoritmos datos de entrenamiento etiquetados y define qué variables debe evaluar el algoritmo para determinar las correlaciones. Se especifican tanto la entrada como la salida del algoritmo. Inicialmente, la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático utilizaban aprendizaje supervisado, pero los enfoques no supervisados están ganando popularidad.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan para numerosas tareas, incluidas las siguientes:
- Clasificación binaria. Divide los datos en dos categorías.
- Clasificación multiclase. Permite elegir entre más de dos categorías.
- Modelado de conjunto. Combina las predicciones de múltiples modelos de aprendizaje automático para generar una predicción más precisa.
- Modelado de regresión. Predice valores continuos en función de las relaciones dentro de los datos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático no supervisado?
El aprendizaje no supervisado no requiere datos etiquetados. En cambio, estos algoritmos analizan datos no etiquetados para identificar patrones y agrupar puntos de datos en subconjuntos mediante técnicas como el descenso de gradiente. La mayoría de los tipos de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales, son algoritmos no supervisados.
El aprendizaje no supervisado es eficaz para diversas tareas, incluidas las siguientes:
- Dividir el conjunto de datos en grupos según su similitud utilizando algoritmos de agrupamiento.
- Identificar puntos de datos inusuales en un conjunto de datos mediante algoritmos de detección de anomalías.
- Descubrir conjuntos de elementos en un conjunto de datos que aparecen juntos con frecuencia mediante la minería de reglas de asociación.
- Disminuir el número de variables en un conjunto de datos utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad.
¿Cómo funciona el aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado proporciona a un algoritmo solo una pequeña cantidad de datos de entrenamiento etiquetados. A partir de estos datos, el algoritmo aprende las dimensiones del conjunto de datos, que luego puede aplicar a datos nuevos sin etiquetar. Sin embargo, tenga en cuenta que proporcionar muy pocos datos de entrenamiento puede provocar un sobreajuste, en el que el modelo simplemente memoriza los datos de entrenamiento en lugar de aprender realmente los patrones subyacentes.
Aunque los algoritmos suelen tener un mejor rendimiento cuando se entrenan con conjuntos de datos etiquetados, el etiquetado puede llevar mucho tiempo y ser costoso. El aprendizaje semisupervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y del aprendizaje no supervisado, logrando un equilibrio entre el rendimiento superior del primero y la eficiencia del segundo.
El aprendizaje semisupervisado se puede utilizar, entre otras, en las siguientes áreas:
- Traducción automática. Los algoritmos pueden aprender a traducir un idioma basándose en menos que un diccionario completo de palabras.
- Detección de fraudes. Los algoritmos pueden aprender a identificar casos de fraude con tan solo unos pocos ejemplos positivos.
- Etiquetado de datos. Los algoritmos entrenados con conjuntos de datos pequeños pueden aprender a aplicar automáticamente etiquetas de datos a conjuntos más grandes.
¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo implica programar un algoritmo con un objetivo específico y un conjunto de reglas a seguir para alcanzarlo. El algoritmo busca recompensas positivas por realizar acciones que lo acerquen a su objetivo y evita los castigos por realizar acciones que lo alejen de él.
El aprendizaje por refuerzo se utiliza a menudo para tareas como las siguientes:
- Ayudar a los robots a aprender a realizar tareas en el mundo físico.
- Enseñar a los bots a jugar videojuegos.
- Ayudar a las empresas a planificar la asignación de recursos.

Cómo elegir y construir el modelo de aprendizaje automático adecuado
Desarrollar el modelo de ML adecuado para resolver un problema requiere diligencia, experimentación y creatividad. Si bien el proceso puede ser complejo, se puede resumir en un plan de siete pasos para crear un modelo de ML.
- Comprenda el problema empresarial y defina los criterios de éxito. Convierta el conocimiento del grupo sobre el problema empresarial y los objetivos del proyecto en una definición adecuada del problema de aprendizaje automático. Considere por qué el proyecto requiere aprendizaje automático, el mejor tipo de algoritmo para el problema, los requisitos de transparencia y reducción de sesgos , y los insumos y resultados esperados.
- Comprenda e identifique las necesidades de datos. Determine qué datos son necesarios para crear el modelo y evalúe su preparación para la incorporación del modelo. Considere cuántos datos se necesitan, cómo se dividirán en conjuntos de prueba y entrenamiento, y si se puede utilizar un modelo de ML entrenado previamente.
- Recopile y prepare los datos para el entrenamiento del modelo. Limpie y etiquete los datos, incluyendo la sustitución de datos incorrectos o faltantes, la reducción del ruido y la eliminación de la ambigüedad. Esta etapa también puede incluir la mejora y ampliación de los datos y la anonimización de los datos personales, según el conjunto de datos. Por último, divida los datos en conjuntos de entrenamiento, prueba y validación.
- Determine las características del modelo y entrénelo. Comience seleccionando los algoritmos y las técnicas adecuados, incluida la configuración de hiperparámetros. A continuación, entrene y valide el modelo, luego optimícelo según sea necesario ajustando los hiperparámetros y los pesos. Según el problema comercial, los algoritmos pueden incluir capacidades de comprensión del lenguaje natural, como redes neuronales recurrentes o transformadores para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), o algoritmos de refuerzo para optimizar los modelos de árboles de decisión.
- Evalúe el rendimiento del modelo y establezca puntos de referencia. Realice cálculos de matriz de confusión, determine indicadores clave de rendimiento y métricas de aprendizaje automático, mida la calidad del modelo y determine si cumple con los objetivos comerciales.
- Implemente el modelo y monitoree su rendimiento en producción. Esta parte del proceso, conocida como puesta en funcionamiento del modelo, normalmente la gestionan de forma colaborativa científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Mida continuamente el rendimiento del modelo, desarrolle puntos de referencia para futuras iteraciones del modelo e itere para mejorar el rendimiento general. Los entornos de implementación pueden estar en la nube, en el borde o en las instalaciones.
- Perfeccione y ajuste continuamente el modelo en producción. Incluso después de que el modelo de ML esté en producción y se lo controle continuamente, el trabajo continúa. Los cambios en las necesidades comerciales, las capacidades tecnológicas y los datos del mundo real pueden generar nuevas demandas y requisitos.
Aplicaciones de aprendizaje automático para empresas
El aprendizaje automático se ha convertido en una parte integral del software empresarial. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo diversas aplicaciones empresariales utilizan el aprendizaje automático:
- Inteligencia empresarial. El software de inteligencia empresarial y análisis predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal y la regresión logística, para identificar puntos de datos, patrones y anomalías importantes en grandes conjuntos de datos. Estos conocimientos ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, pronosticar tendencias y optimizar el rendimiento. Los avances en inteligencia artificial generativa también han permitido la creación de informes y paneles detallados que resumen datos complejos en formatos de fácil comprensión.
- Gestión de relaciones con los clientes. Las aplicaciones clave de ML en CRM incluyen el análisis de datos de clientes para segmentarlos, predecir comportamientos como la pérdida de clientes, hacer recomendaciones personalizadas, ajustar precios, optimizar campañas de correo electrónico, brindar soporte mediante chatbots y detectar fraudes. La IA generativa también puede crear contenido de marketing personalizado , automatizar respuestas en el servicio de atención al cliente y generar información basada en los comentarios de los clientes.
- Seguridad y cumplimiento normativo. Las máquinas de vectores de soporte pueden distinguir las desviaciones de comportamiento con respecto a una línea base normal, lo que es crucial para identificar posibles ciberamenazas, ya que encuentran la mejor línea o límite para dividir los datos en diferentes grupos. Las redes generativas adversarias pueden crear ejemplos adversarios de malware, lo que ayuda a los equipos de seguridad a entrenar modelos de ML que sean mejores para distinguir entre software benigno y malicioso.
- Sistemas de información de recursos humanos. Los modelos de ML agilizan la contratación filtrando las solicitudes e identificando a los mejores candidatos para un puesto. También pueden predecir la rotación de personal, sugerir rutas de desarrollo profesional y automatizar la programación de entrevistas. La IA generativa puede ayudar a crear descripciones de puestos y generar materiales de capacitación personalizados.
- Gestión de la cadena de suministro. El aprendizaje automático puede optimizar los niveles de inventario, agilizar la logística, mejorar la selección de proveedores y abordar de forma proactiva las interrupciones de la cadena de suministro. El análisis predictivo puede pronosticar la demanda con mayor precisión y las simulaciones impulsadas por IA pueden modelar diferentes escenarios para mejorar la resiliencia.
- Procesamiento del lenguaje natural. Las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural incluyen el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas y el resumen de textos, entre otras. Los avances en la IA generativa, como GPT-4 de OpenAI y Gemini de Google, han mejorado significativamente estas capacidades. Los modelos de procesamiento del lenguaje natural generativo pueden producir textos similares a los humanos, mejorar los asistentes virtuales y permitir aplicaciones basadas en el lenguaje más sofisticadas, incluida la creación de contenido y el resumen de documentos.
Ejemplos de aprendizaje automático por industria
La adopción de técnicas de aprendizaje automático por parte de las empresas en todos los sectores está transformando los procesos empresariales. A continuación, se ofrecen algunos ejemplos:
- Servicios financieros. Capital One utiliza el aprendizaje automático para mejorar la detección de fraudes, ofrecer experiencias de cliente personalizadas y mejorar la planificación empresarial. La empresa utiliza la metodología MLOps para implementar aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala.
- Productos farmacéuticos. Los fabricantes de medicamentos utilizan el aprendizaje automático para el descubrimiento de fármacos, los ensayos clínicos y la fabricación de medicamentos. Eli Lilly ha creado modelos de IA y aprendizaje automático, por ejemplo, para encontrar los mejores sitios para ensayos clínicos e impulsar la diversidad de participantes. Los modelos han reducido drásticamente los plazos de los ensayos clínicos, según la empresa.
- Seguros. El conocido programa Snapshot de Progressive Corp. utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de conducción y ofrecer tarifas más bajas a los conductores seguros. Otras aplicaciones útiles del aprendizaje automático en seguros incluyen la suscripción y el procesamiento de reclamos.
- Venta minorista. Walmart ha implementado My Assistant, una herramienta de inteligencia artificial generativa para ayudar a sus aproximadamente 50,000 empleados del campus con la generación de contenido, el resumen de documentos grandes y la actuación como un "socio creativo" general. La empresa también está utilizando la herramienta para solicitar comentarios de los empleados sobre casos de uso.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del aprendizaje automático?
Cuando se implementa de manera eficaz, el aprendizaje automático proporciona una ventaja competitiva a las empresas al identificar tendencias y predecir resultados con mayor precisión que las estadísticas convencionales o la inteligencia humana. El aprendizaje automático puede beneficiar a las empresas de varias maneras:

- Analizar datos históricos para retener clientes.
- Lanzamiento de sistemas de recomendación para aumentar los ingresos.
- Mejorar la planificación y la previsión.
- Evaluación de patrones para detectar fraudes.
- Aumentar la eficiencia y reducir los costes.
Pero el aprendizaje automático también implica una serie de desafíos comerciales. En primer lugar, puede ser costoso. El aprendizaje automático requiere software, hardware e infraestructura de gestión de datos costosos, y los proyectos de aprendizaje automático suelen estar a cargo de científicos e ingenieros de datos que cobran salarios altos.
Otro problema importante es el sesgo del aprendizaje automático. Los algoritmos entrenados con conjuntos de datos que excluyen a ciertas poblaciones o contienen errores pueden generar modelos inexactos. Estos modelos pueden fallar y, en el peor de los casos, producir resultados discriminatorios. Basar los procesos empresariales centrales en modelos sesgados puede causar daños regulatorios y a la reputación de las empresas.
Importancia del aprendizaje automático interpretable por humanos
Explicar el funcionamiento interno de un modelo de aprendizaje automático específico puede ser un desafío, especialmente cuando el modelo es complejo. A medida que el aprendizaje automático evoluciona, la importancia de los modelos explicables y transparentes no hará más que crecer, en particular en sectores con grandes cargas de cumplimiento normativo, como la banca y los seguros.
El desarrollo de modelos de aprendizaje automático cuyos resultados sean comprensibles y explicables por los seres humanos se ha convertido en una prioridad debido a los rápidos avances y la adopción de técnicas de aprendizaje automático sofisticadas, como la IA generativa. Los investigadores de laboratorios de IA como Anthropic han avanzado en la comprensión de cómo funcionan los modelos de IA generativa, aprovechando técnicas de interpretabilidad y explicabilidad.
IA interpretable vs. IA explicable
La interpretabilidad se centra en comprender en profundidad el funcionamiento interno de un modelo de aprendizaje automático, mientras que la explicabilidad implica describir la toma de decisiones del modelo de una manera comprensible. Las técnicas de aprendizaje automático interpretables suelen ser utilizadas por científicos de datos y otros profesionales del aprendizaje automático, mientras que la explicabilidad tiene como objetivo más habitual ayudar a los no expertos a comprender los modelos de aprendizaje automático.
Un modelo de caja negra podría seguir siendo explicable incluso si no es interpretable, por ejemplo. Los investigadores podrían probar diferentes entradas y observar los cambios posteriores en las salidas, utilizando métodos como las explicaciones aditivas de Shapley (SHAP) para ver qué factores influyen más en la salida. De esta manera, los investigadores pueden llegar a una imagen clara de cómo el modelo toma decisiones (explicabilidad), incluso si no comprenden por completo la mecánica de la compleja red neuronal que hay en su interior (interpretabilidad).
Las técnicas de aprendizaje automático interpretables tienen como objetivo hacer que el proceso de toma de decisiones de un modelo sea más claro y transparente. Algunos ejemplos son los árboles de decisión, que proporcionan una representación visual de las rutas de decisión; la regresión lineal, que explica las predicciones en función de las sumas ponderadas de las características de entrada; y las redes bayesianas, que representan las dependencias entre las variables de una manera estructurada e interpretable.
Las técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) se utilizan después del hecho para que los resultados de los modelos de aprendizaje automático más complejos sean más comprensibles para los observadores humanos. Algunos ejemplos incluyen explicaciones locales interpretables independientes del modelo (LIME), que aproximan el comportamiento del modelo localmente con modelos más simples para explicar predicciones individuales, y valores SHAP, que asignan puntajes de importancia a cada característica para aclarar cómo contribuyen a la decisión del modelo.
Los requisitos de transparencia pueden determinar la elección del modelo de ML
En algunas industrias, los científicos de datos deben utilizar modelos de aprendizaje automático simples porque es importante para la empresa explicar cómo se tomó cada decisión. Esta necesidad de transparencia a menudo da como resultado un equilibrio entre simplicidad y precisión. Si bien los modelos complejos pueden producir predicciones muy precisas, explicar sus resultados a un profano –o incluso a un experto– puede resultar difícil.
En sectores altamente regulados, donde las decisiones deben justificarse y auditarse, suelen preferirse modelos más simples e interpretables, pero los avances en interpretabilidad y técnicas XAI hacen que sea cada vez más factible implementar modelos complejos manteniendo al mismo tiempo la transparencia necesaria para el cumplimiento y la confianza.
Equipos, roles y flujos de trabajo de aprendizaje automático
La creación de un equipo de ML comienza con la definición de los objetivos y el alcance del proyecto de ML. Las preguntas esenciales que se deben plantear incluyen: ¿Qué problemas empresariales debe resolver el equipo de ML? ¿Cuáles son los objetivos del equipo? ¿Qué métricas se utilizarán para evaluar el rendimiento?
Responder a estas preguntas es una parte esencial de la planificación de un proyecto de aprendizaje automático. Ayuda a la organización a comprender el enfoque del proyecto (por ejemplo, investigación, desarrollo de productos, análisis de datos) y los tipos de experiencia en aprendizaje automático necesarios (por ejemplo, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, modelado predictivo).
A continuación, en función de estas consideraciones y de las limitaciones presupuestarias, las organizaciones deben decidir qué funciones laborales serán necesarias para el equipo de ML. El presupuesto del proyecto debe incluir no solo los costos estándar de RR. HH., como salarios, beneficios e incorporación, sino también herramientas, infraestructura y capacitación de ML. Si bien la composición específica de un equipo de ML variará, la mayoría de los equipos de ML empresariales incluirán una combinación de profesionales técnicos y comerciales, cada uno de los cuales aportará un área de especialización al proyecto.

Roles del equipo de ML
Un equipo de ML generalmente incluye algunos roles que no son de ML, como expertos en el dominio que ayudan a interpretar los datos y garantizar la relevancia para el campo del proyecto, gerentes de proyecto que supervisan el ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático, gerentes de producto que planifican el desarrollo de aplicaciones y software de ML, e ingenieros de software que crean esas aplicaciones.
Además, existen varios roles más centrados en ML que son esenciales para un equipo de este tipo:
- Científico de datos. Los científicos de datos diseñan experimentos y construyen modelos para predecir resultados e identificar patrones. Recopilan y analizan conjuntos de datos, limpian y preprocesan datos, diseñan arquitecturas de modelos, interpretan los resultados de los modelos y comunican los hallazgos a los líderes empresariales y las partes interesadas. Los científicos de datos necesitan experiencia en estadística, programación informática y aprendizaje automático, incluidos lenguajes populares como Python y R y marcos como PyTorch y TensorFlow.
- Ingeniero de datos. Los ingenieros de datos son responsables de la infraestructura que respalda los proyectos de ML y garantizan que los datos se recopilen, procesen y almacenen de manera accesible. Diseñan, construyen y mantienen canales de datos; administran sistemas de procesamiento de datos a gran escala; y crean y optimizan procesos de integración de datos. Necesitan experiencia en administración de bases de datos, almacenamiento de datos, lenguajes de programación como SQL y Scala, y tecnologías de big data como Hadoop y Apache Spark.
- Ingeniero de ML. También conocidos como ingenieros de MLOps, los ingenieros de ML ayudan a incorporar los modelos desarrollados por los científicos de datos a los entornos de producción mediante el uso de los canales de ML que mantienen los ingenieros de datos. Optimizan los algoritmos para el rendimiento; implementan y monitorean los modelos de ML; mantienen y escalan la infraestructura de ML; y automatizan el ciclo de vida de ML a través de prácticas como CI/CD y control de versiones de datos. Además de conocimientos de aprendizaje automático e IA, los ingenieros de ML generalmente necesitan experiencia en ingeniería de software, arquitectura de datos y computación en la nube.
Pasos para establecer flujos de trabajo de ML
Una vez que se forma el equipo de ML, es importante que todo funcione sin problemas. Asegúrese de que los miembros del equipo puedan compartir fácilmente conocimientos y recursos para establecer flujos de trabajo consistentes y mejores prácticas. Por ejemplo, implemente herramientas para la colaboración, el control de versiones y la gestión de proyectos, como Git y Jira.
Una documentación clara y completa también es importante para la depuración, la transferencia de conocimientos y la capacidad de mantenimiento. En el caso de los proyectos de ML, esto incluye la documentación de conjuntos de datos, ejecuciones de modelos y código, con descripciones detalladas de las fuentes de datos, los pasos de preprocesamiento, las arquitecturas de modelos, los hiperparámetros y los resultados de los experimentos.
Una metodología común para gestionar proyectos de ML es MLOps, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático: un conjunto de prácticas para implementar, monitorear y mantener modelos de ML en producción. Se inspira en DevOps, pero tiene en cuenta los matices que diferencian el ML de la ingeniería de software. Así como DevOps mejora la colaboración entre los desarrolladores de software y las operaciones de TI, MLOps conecta a los científicos de datos y a los ingenieros de ML con los equipos de desarrollo y operaciones.
Al adoptar MLOps, las organizaciones buscan mejorar la coherencia, la reproducibilidad y la colaboración en los flujos de trabajo de ML. Esto implica realizar un seguimiento de los experimentos, gestionar las versiones de los modelos y mantener registros detallados de los datos y los cambios en los modelos. Mantener registros de las versiones de los modelos, las fuentes de datos y las configuraciones de los parámetros garantiza que los equipos de proyectos de ML puedan realizar un seguimiento de los cambios fácilmente y comprender cómo las diferentes variables afectan el rendimiento del modelo.
De manera similar, los flujos de trabajo estandarizados y la automatización de tareas repetitivas reducen el tiempo y el esfuerzo necesarios para trasladar los modelos del desarrollo a la producción. Esto incluye la automatización del entrenamiento, la prueba y la implementación de los modelos. Después de la implementación, la supervisión y el registro continuos garantizan que los modelos estén siempre actualizados con los datos más recientes y funcionen de manera óptima.
Herramientas y plataformas de aprendizaje automático
El desarrollo de ML se basa en una variedad de plataformas, marcos de software, bibliotecas de código y lenguajes de programación. Aquí se ofrece una descripción general de cada categoría y algunas de las principales herramientas en esa categoría.
Plataformas
Las plataformas de ML son entornos integrados que proporcionan herramientas e infraestructura para respaldar el ciclo de vida del modelo de ML. Las funcionalidades clave incluyen la gestión de datos; el desarrollo, entrenamiento, validación e implementación de modelos; y la supervisión y gestión posteriores a la implementación. Muchas plataformas también incluyen funciones para mejorar la colaboración, el cumplimiento y la seguridad, así como componentes de aprendizaje automático automatizado (AutoML) que automatizan tareas como la selección y parametrización de modelos.
Cada uno de los tres principales proveedores de la nube ofrece una plataforma de ML diseñada para integrarse con su ecosistema de nube: Google Vertex AI, Amazon SageMaker y Microsoft Azure ML. Estos entornos unificados ofrecen herramientas para el desarrollo, la capacitación y la implementación de modelos, incluidas las capacidades de AutoML y MLOps y la compatibilidad con marcos populares como TensorFlow y PyTorch. La elección a menudo se reduce a qué plataforma se integra mejor con el entorno de TI existente de una organización.
Además de las ofertas de los proveedores de la nube, existen varias alternativas de terceros y de código abierto. Las siguientes son otras plataformas de aprendizaje automático populares:
- IBM Watson Studio. Ofrece herramientas integrales para científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones e ingenieros de MLOps. Hace hincapié en la ética y la transparencia de la IA y se integra bien con IBM Cloud.
- Databricks. Una plataforma de análisis unificada ideal para el procesamiento de big data. Ofrece funciones de colaboración, como cuadernos colaborativos, y una versión administrada de MLflow, una herramienta de código abierto desarrollada por Databricks para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
- Snowflake. Una plataforma de datos basada en la nube que ofrece almacenamiento de datos y soporte para cargas de trabajo de ML y ciencia de datos. Se integra con una amplia variedad de herramientas de datos y marcos de ML.
- DataRobot. Una plataforma para el desarrollo, la implementación y la gestión rápidos de modelos que enfatiza AutoML y MLOps. Ofrece una amplia selección de modelos prediseñados y herramientas de preparación de datos.
Marcos y bibliotecas
Los marcos y bibliotecas de ML proporcionan los componentes básicos para el desarrollo de modelos: colecciones de funciones y algoritmos que los ingenieros de ML pueden usar para diseñar, entrenar e implementar modelos de ML de forma más rápida y eficiente.
En el mundo real, los términos marco y biblioteca suelen usarse de manera intercambiable. Pero, en sentido estricto, un marco es un entorno integral con herramientas y recursos de alto nivel para crear y administrar aplicaciones de aprendizaje automático, mientras que una biblioteca es una colección de código reutilizable para tareas específicas de aprendizaje automático.
Los siguientes son algunos de los marcos y bibliotecas de ML más comunes:
- TensorFlow. Un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado originalmente por Google. Se utiliza ampliamente para el aprendizaje profundo, ya que ofrece un amplio soporte para redes neuronales y aprendizaje automático a gran escala.
- PyTorch. Un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado originalmente por Meta. Es conocido por su flexibilidad y facilidad de uso y, al igual que TensorFlow, es popular para los modelos de aprendizaje profundo.
- Keras. Una biblioteca de código abierto de Python que actúa como interfaz para crear y entrenar redes neuronales. Es fácil de usar y suele utilizarse como API de alto nivel para TensorFlow y otros back-end.
- Scikit-learn. Una biblioteca de código abierto de Python para análisis de datos y aprendizaje automático, también conocida como sklearn. Es ideal para tareas como clasificación, regresión y agrupamiento.
- OpenCV. Biblioteca de visión artificial compatible con Python, Java y C++. Proporciona herramientas para aplicaciones de visión artificial en tiempo real, incluido el procesamiento de imágenes, la captura y el análisis de videos.
- NLTK. Biblioteca de Python especializada en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Entre sus características se encuentran bibliotecas de procesamiento de texto para clasificación, tokenización, lematización, etiquetado y análisis sintáctico, entre otras.
Lenguajes de programación
En teoría, casi cualquier lenguaje de programación se puede utilizar para el aprendizaje automático, pero en la práctica la mayoría de los programadores eligen un lenguaje para un proyecto de aprendizaje automático en función de consideraciones como la disponibilidad de bibliotecas de código enfocadas en el aprendizaje automático, el apoyo de la comunidad y la versatilidad.
En la mayoría de los casos, esto significa Python, el lenguaje más utilizado en el aprendizaje automático. Python es simple y legible, lo que facilita su uso para principiantes en codificación o desarrolladores familiarizados con otros lenguajes. También cuenta con una amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático, incluidos TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, pandas y NumPy.
Otros lenguajes utilizados en ML incluyen los siguientes:
- R. Conocido por sus capacidades de análisis y visualización estadística y se utiliza ampliamente en el ámbito académico y de investigación. Es ideal para la manipulación de datos, el modelado estadístico y la representación gráfica.
- Julia. Julia es un lenguaje menos conocido, diseñado específicamente para computación numérica y científica. Es conocido por su alto rendimiento, en particular al manejar cálculos matemáticos y grandes conjuntos de datos.
- C++. C++ es un lenguaje de uso general eficiente y de alto rendimiento que se utiliza a menudo en entornos de producción. Se lo valora por su velocidad y control sobre los recursos del sistema, lo que lo hace ideal para aplicaciones de aprendizaje automático en las que el rendimiento es fundamental.
- Scala. El lenguaje conciso y de uso general Scala se utiliza a menudo con marcos de trabajo de big data como Apache Spark. Scala combina paradigmas de programación funcional y orientada a objetos, ofreciendo un procesamiento de datos escalable y eficiente.
- Java. Al igual que Scala, Java es una buena opción para trabajar con marcos de trabajo de big data. Es un lenguaje de uso general escalable, portátil y de alto rendimiento que se encuentra comúnmente en entornos empresariales.

¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático?
Impulsado por una amplia investigación de empresas, universidades y gobiernos de todo el mundo, el aprendizaje automático continúa evolucionando rápidamente. Los avances en IA y ML ocurren con frecuencia, volviendo obsoletas las prácticas aceptadas casi tan pronto como se establecen. Una certeza sobre el futuro del aprendizaje automático es su papel central en el siglo XXI, transformando la forma en que se trabaja y la forma en que vivimos.
Varias tendencias emergentes están dando forma al futuro del aprendizaje automático:
- PLN. Los avances en algoritmos e infraestructura han dado lugar a una IA conversacional más fluida, modelos de ML más versátiles capaces de adaptarse a nuevas tareas y modelos de lenguaje personalizados y ajustados a las necesidades empresariales. Los modelos de lenguaje de gran tamaño están adquiriendo mayor importancia, lo que permite la creación de contenido sofisticado y una mejor interacción entre humanos y computadoras.
- Visión artificial. Se espera que la evolución de las capacidades de visión por computadora tenga un profundo efecto en muchos ámbitos. En el ámbito de la atención sanitaria, desempeña un papel cada vez más importante en el diagnóstico y el seguimiento. La ciencia medioambiental se beneficia de la capacidad de los modelos de visión artificial para analizar y supervisar la vida silvestre y sus hábitats. En la ingeniería de software, es un componente fundamental de las tecnologías de realidad aumentada y virtual.
- Tecnología empresarial. Los principales proveedores, como Amazon, Google, Microsoft, IBM y OpenAI compiten para conseguir que sus clientes se inscriban en los servicios de la plataforma AutoML, que cubren todo el espectro de actividades de aprendizaje automático, incluida la recopilación, preparación y clasificación de datos, la creación y el entrenamiento de modelos y la implementación de aplicaciones.
- ML y XAI interpretables. Estos conceptos están ganando terreno a medida que las organizaciones intentan hacer que sus modelos de ML sean más transparentes y comprensibles. Técnicas como LIME, SHAP y arquitecturas de modelos interpretables se integran cada vez más en el desarrollo de ML para garantizar que los sistemas de IA no solo sean precisos, sino también comprensibles y confiables.
En medio del entusiasmo, las empresas enfrentan desafíos similares a los que presentaron las tecnologías de vanguardia y rápida evolución anteriores. Estos desafíos incluyen adaptar la infraestructura heredada para dar cabida a los sistemas de aprendizaje automático, mitigar el sesgo y otros resultados perjudiciales y optimizar el uso del aprendizaje automático para generar ganancias y minimizar los costos. Las consideraciones éticas, la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo también son cuestiones críticas que las organizaciones deben abordar a medida que integran tecnologías avanzadas de IA y aprendizaje automático en sus operaciones.
Lev Craig cubre temas de inteligencia artificial y aprendizaje automático como editor del sitio de inteligencia artificial empresarial de TechTarget Editorial. Craig se graduó de la Universidad de Harvard con una licenciatura en inglés y anteriormente escribió sobre TI empresarial, desarrollo de software y ciberseguridad.
Linda Tucci es editora ejecutiva de la industria en TechTarget Editorial. Escritora de tecnología desde hace 20 años, se centra en el rol del CIO, la transformación empresarial y las tecnologías de inteligencia artificial.
Ed Burns, exeditor ejecutivo de TechTarget, también contribuyó a este artículo.