Tipos de aprendizaje en inteligencia artificial y aplicaciones

El 62% de los líderes de CX dice que sus equipos sienten presión para utilizar la IA generativa, según el Informe CX Trends 2024 de Zendesk. Pero lo cierto es que la inteligencia artificial ya es casi omnipresente en la vida diaria y más aún en los negocios, que la han adoptado para optimizar los procesos productivos (53%) y automatizar los flujos de trabajo (51%). 

Combatir el estrés que genera aplicar una tecnología que no conoces es un desafío. 

Pero tranquilo:

Solo debes entender cómo funciona la IA, cómo se aplica a tu negocio y qué tipo de ventajas te ofrece. Seguro hay un motivo por el cual más de dos tercios de las organizaciones de CX creen que ayudará a sus negocios a brindar calidez y familiaridad, incluso si atienden a millones de clientes—de acuerdo con CX Trends 2024.

Comienza por conocer los tipos de aprendizaje en inteligencia artificial. Es simple, y aquí te lo explicamos con una tabla comparativa y ejemplos prácticos para que le pierdas el miedo a esta tecnología. 

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En este artículo aprenderás

• ¿Cuáles son los tipos de aprendizaje en inteligencia artificial?
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje semisupervisado
• Aprendizaje por transferencia
• Tabla comparativa de tipos de aprendizaje en inteligencia artificial

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje en inteligencia artificial? 

1. Aprendizaje supervisado

Este método de aprendizaje en inteligencia artificial proporciona etiquetas con entradas y sus respuestas correspondientes para que la IA mapee las entradas y salidas correctas. 

Te lo explicamos mejor: 

Imagina que quieres que la IA reconozca frutas. Las etiquetas serían múltiples imágenes de frutas junto con sus nombres. De esta forma, el robot aprenderá a asociar cada imagen con su nombre y almacenará ese conocimiento. 

¿Cómo se aplica esto en tu día a día? 

Piensa en los chatbots. Estos aprenden a responder a las consultas de los clientes mediante el modelo supervisado. Se les entrena con conjuntos de datos que contienen las posibles preguntas de los clientes y las respuestas apropiadas. 

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2. Aprendizaje no supervisado

La IA recibe un conjunto de datos sin etiquetar para, por sí sola, encontrar los patrones que los vinculan—es decir, la estructura inherente en los datos.

¿Recuerdas el ejemplo de las frutas? En este caso, la IA recibe las imágenes pero sin los nombres. Cómo debe encontrar los patrones y vínculos por sí misma, deberá agruparlas en diferentes categorías, por ejemplo, por colores. 

Este tipo de aprendizaje de la inteligencia artificial se basa en identificar similitudes y diferencias. Por eso, en lugar de aprender nombres específicos de las frutas, clasifica las nuevas frutas en las categorías que ha creado.

3. Aprendizaje por refuerzo

Con este método, la IA aprende a tomar decisiones secuenciales a medida que interactúa con un entorno específico y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones según las acciones que realiza. Lo que se espera de este tipo de aprendizaje es que la IA maximice la recompensa a largo plazo.

Mira este ejemplo simple: 

La IA es como un carrito de compras en un supermercado con una lista de productos para recoger, pero no sabe cómo navegar por el lugar. Cada vez que toma la ruta correcta para recoger un artículo, recibe una recompensa. Si toma la ruta incorrecta, recibe una penalización. Con el tiempo, el carrito aprende la mejor ruta para recoger todos los artículos de la lista.

Si tu empresa aplica sistemas de recomendación de productos, estos utilizan el aprendizaje por refuerzo para mejorar las recomendaciones en función de las preferencias y comportamientos de compra anteriores de los clientes. 

Lo anterior te ayudará a entender qué es ​​el aprendizaje automático en inteligencia artificial; un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de modelos para que las computadoras aprendan a realizar tareas puntuales sin programación específica para ello. Los enfoques más comunes de este tipo de aprendizaje en IA son el supervisado, no supervisado y por refuerzo. 

4. Aprendizaje semisupervisado

Combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado, porque contiene tanto datos etiquetados como no etiquetados. Es útil cuando hay una cantidad limitada de datos etiquetados pero muchos datos sin etiquetar disponibles.

Es simple: 

Imagina que tienes un montón de fotos de animales, pero solo algunas de ellas están etiquetadas con los nombres. Mediante las fotos etiquetadas, el modelo aprende a reconocer los animales en las fotos no etiquetadas.

5. Aprendizaje por transferencia

Aquí, una IA fuerte enseña a otra que no es tan fuerte, o de forma más técnica, se realiza una transferencia de conocimiento de un dominio fuente a un dominio objetivo. 

Traducido: 

En lugar de entrenar un modelo desde cero para una tarea específica, se usa un modelo preentrenado en una tarea relacionada y se transfiere su conocimiento a la tarea objetivo.

Más claro aún: 

Supón que tienes un modelo entrenado para reconocer perros en imágenes y quieres entrenar un modelo para reconocer gatos, pero no tienes suficientes datos para comenzar desde cero. 

Puedes tomar el modelo preentrenado de perros y ajustarlo para que reconozca gatos. Como el modelo ya ha aprendido a reconocer características útiles de los animales, puede aprender más rápido a identificar gatos.

Algunas aplicaciones móviles para ecommerce integran asistentes virtuales que utilizan el aprendizaje por transferencia para comprender el contexto y las preferencias del usuario y recomendar productos relevantes basándose en el historial de compras y las tendencias actuales.

¡Ya eres casi un experto!:

Si quieres saber qué es el aprendizaje profundo de la inteligencia artificial, no te pierdas: Qué es Deep Learning, la rama de la IA que imita el comportamiento humano. 

Tabla comparativa de tipos de aprendizaje en inteligencia artificial

Tipo de aprendizaje	Descripción	Ejemplo	Aplicaciones en atención al cliente
Supervisado	El algoritmo recibe un conjunto de datos etiquetados (entradas y salidas) y aprende a predecir las salidas para nuevas entradas.	Para que la IA reconozca frutas, se ofrecen etiquetas de frutas junto con sus nombres. El robot aprenderá a asociar cada imagen con su nombre y almacenará ese conocimiento.	Sistemas de enrutamiento de llamadas que analizan el historial de interacciones de los clientes para asignar automáticamente las llamadas entrantes al agente más adecuado. Análisis de los comentarios de los clientes en las redes sociales para determinar el sentimiento detrás de cada publicación.
No supervisado	El algoritmo recibe un conjunto de datos sin etiquetar y encuentra patrones o estructuras por sí mismo.	La IA deberá encontrar los patrones que vinculan a las frutas por sí misma. Para eso, las agrupa en categorías, por ejemplo, “frutas rojas”.	Análisis automático de correos electrónicos de los clientes para clasificarlos en diferentes categorías (por ejemplo, consultas de soporte técnico, solicitudes de información, quejas, etc.). Esto ayuda a dirigir cada correo electrónico al agente adecuado.
Por refuerzo	Para aprender, el algoritmo recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones por sus acciones.	La IA es como un carrito que recorre un supermercado sin saber la ruta para encontrar los productos. Cada vez que encuentra un ítem de la lista, recibe un refuerzo positivo.	Los sistemas de recomendación de productos mejoran las sugerencias para los clientes en función de sus preferencias y comportamientos de compra anteriores. Aprenden de las interacciones pasadas con el sitio web para adaptar las recomendaciones futuras de manera más efectiva.
Semisupervisado	Combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado, es decir, datos etiquetados y no etiquetados.	La IA recibe fotos animales, pero solo algunas están etiquetadas. Usará las que fueron etiquetadas para reconocer que las otras también se refieren a animales.	Los chatbots utilizan datos etiquetados y no etiquetados para comprender mejor las consultas de los clientes y proporcionar respuestas más precisas.
Por transferencia	Una IA fuerte enseña a otra que no es tan fuerte, es decir, se realiza una transferencia de conocimiento de un dominio fuente a un dominio objetivo.	La IA reconoce imágenes de perros y puede transferir ese conocimiento para el reconocimiento de imágenes de gatos.	Los chatbots utilizan modelos preentrenados para comprender el lenguaje natural y responder preguntas de los clientes. Por ejemplo, para entender mejor el contexto y la intención detrás de las consultas de los clientes, lo que mejora su capacidad para ofrecer respuestas precisas y relevantes.

Ahora que conoces los tipos de aprendizaje en inteligencia artificial, seguro ya tienes más confianza para usarla, y sobre todo, permitir que te ayude para potenciar tus resultados.

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