El aprendizaje automático (ML) ya no es solo una posibilidad futurista que permitirá que los robots actúen e incluso reemplacen a las personas simplemente porque son más inteligentes que sus predecesores biológicos.
La inteligencia artificial (IA), y más concretamente el aprendizaje automático, ya se ha puesto en marcha en millones de aplicaciones empresariales en todo el mundo, mejorando los procesos de trabajo y, con ellos, la vida de los seres humanos.
El aprendizaje automático no se limita a los vehículos autónomos. De hecho, otras industrias, como la biotecnología y el desarrollo de software, confían cada vez más en él.
El desarrollo de software, en particular, ya ha ganado un gran impulso en sus flujos de trabajo e innovación tecnológica.
ML ha mejorado sus procesos y aplicaciones de tres maneras principales:
- El aprendizaje automático le enseña al software cómo usar la lógica.
- La inteligencia artificial ahora es más compatible con dispositivos móviles.
- Las capacidades de aprendizaje automático le han dado al software la capacidad de ofrecer una amplia gama de aplicaciones de toma de decisiones estratégicas.
Antes de profundizar en estas tres áreas, es necesario repasar los conceptos básicos del aprendizaje automático y la IA.
Diferencia entre ML e IA
Aunque el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están relacionados, no deben considerarse sinónimos. Uno tiene un significado más general, mientras que el otro es más específico en su aplicación.
El aprendizaje automático tiene que ver con los algoritmos y cómo ayudan a las computadoras, los robots y el software a aprender de forma autónoma a través de experiencias prácticas y simuladas.
Por ejemplo, aplicaciones como el reconocimiento facial y la conducción autónoma se vuelven cada vez más «inteligentes» a través de pruebas continuas y constantes.
La inteligencia artificial, por otro lado, simplemente se refiere al comportamiento inteligente exhibido por las máquinas.
Por lo tanto, mientras que la IA siempre se basará en ML para el comportamiento inteligente, el aprendizaje automático y la tecnología asociada con él no necesariamente se basan en la IA.
En pocas palabras, el aprendizaje automático no requiere inteligencia artificial para ejecutar sus aplicaciones, pero la inteligencia artificial siempre necesitará el aprendizaje automático para realizar sus tareas.
Ahora que lo aclaramos, echemos un vistazo a la forma estándar de desarrollar software antes de profundizar en cómo el aprendizaje automático y la IA están cambiando ese estándar.
Métodos actuales de desarrollo de software.
La forma ‘clásica’ de desarrollar software utiliza un modelo fijo para diseñar un conjunto de reglas para que funcione el software.
El desarrollo basado en reglas permite que el software haga lo mismo una y otra vez sin ninguna delimitación.
Bajo esta práctica estándar, se utilizan tres tipos de códigos:
- Ver (muestra cosas)
- Modelo (define las cosas)
- Controlador (decide cosas)
Usando esta estructura de desarrollo, las reglas se crean de dos maneras: a través de un modelo o un controlador.
El controlador suele utilizar un patrón lógico fijo en forma de ‘si esto, entonces aquello’.
Esto significa que no se desvía ni recrea funciones y aplicaciones fuera de los escenarios preformateados que se le han dado.
Tales reglas fijas y relaciones fijas hacen que el proceso de desarrollo sea lento y difícil, ya que cada parte del desarrollo debe trazarse y es difícil de cambiar más adelante.
Aquí es donde entran el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para hacer que el desarrollo de software sea más fácil y flexible.
Lógica de software
El aprendizaje automático permite a los desarrolladores enseñar a su software qué hacer sin tener que planificar cada detalle menor al comienzo del proceso de desarrollo.
En lugar de definir las reglas primero e ingresar los datos para generar respuestas, ML permite a los desarrolladores ingresar datos y respuestas al principio, de modo que el software pueda crear las reglas según sea necesario.
La combinación del aprendizaje automático con el desarrollo de software se conoce como entrenamiento de datos.
Reduce la necesidad constante de definir código al principio, a la mitad y al final del desarrollo de software.
Como resultado del entrenamiento lógico, el software puede aprender y cambiar lo que tiene que hacer en un número casi ilimitado de situaciones.
Cuando el software puede aprender por sí mismo, el proceso de desarrollo se vuelve tan simple que generalmente solo necesita dos líneas de código para generar reglas prácticas y predictivas:
clasificador = sklearn.tree.DecisionTreeClassifier ( )
clasificador = clf.fit (entradas, salidas)
Otro gran beneficio de usar modelos de entrenamiento de ML para el desarrollo de software es que si se deben imputar o reemplazar datos nuevos en cualquier momento del proceso de desarrollo, basta con reemplazar un solo archivo.
Casi siempre, ese archivo es la entrada inicial (modelo) en sí.
No hay necesidad de migraciones o integraciones de bases de datos tediosas y que consumen mucho tiempo cuando se realizan cambios durante la fase de desarrollo.
Si bien este tipo de capacitación de aprendizaje automático basado en lógica aún no se ha utilizado en toda su capacidad, hay muchos ejemplos exitosos de aplicaciones que han utilizado el aprendizaje automático para hacer que el software sea más inteligente.
Por ejemplo, las siguientes tres aplicaciones se diseñaron con métodos basados en lógica ML:
- Hit Factor (aplicación de reconocimiento de imágenes)
- Reconocimiento de vehículos de alta velocidad (aplicación de reconocimiento de imágenes)
- Biblioteca de redes neuronales (red neuronal AI)
Si bien enseñar software para que aprenda por sí solo simplifica el desarrollo y da como resultado mejores aplicaciones, aún surge la pregunta de cómo se ejecutarán dichos modelos en el fondo de un dispositivo móvil.
Bueno, ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial.
IA compatible con dispositivos móviles
Las aplicaciones basadas en IA necesitan ejecutar sus modelos de aprendizaje automático en el backend, lo que casi siempre significa que se necesita un servidor backend. Esto da como resultado costos más altos y, por lo general, capacitación adicional en programación para los desarrolladores.
Otro problema con el uso de modelos de IA en dispositivos móviles es que ejecutarlos en un servidor backend significa que el software ‘inteligente’ solo puede ejecutarse cuando está conectado a ese servidor.
Esto es un inconveniente para los usuarios finales.
Sin embargo, empresas como Apple han eliminado esta dependencia en línea a favor de una experiencia de usuario más conveniente, lo que facilita la vida de los desarrolladores.
Por ejemplo, CoreML SDK de Apple ofrece a los desarrolladores funcionalidad fuera de línea, funciones de arrastrar y soltar y conversiones sencillas de modelos al formato CoreML.
Esto no es solo una bendición para los desarrolladores, ya que los usuarios de Apple ahora pueden acceder a sus aplicaciones tanto en línea como fuera de línea, gracias a la tecnología CoreML SDK.
Tampoco nos olvidemos de los beneficios que obtienen los fabricantes que utilizan la tecnología de IA.
La tecnología Industria 4.0 ahora puede integrar aplicaciones móviles potenciadas por IA y sus capacidades de aprendizaje automático con el software CRM (gestión de relaciones con el cliente).
Esto permite a los usuarios automatizar y acelerar tareas como el cumplimiento de pedidos, las revisiones de inventario y el envío de actualizaciones por correo electrónico a los clientes, incluso cuando no están conectados.
Si bien Apple ha liderado el camino hacia una mejor experiencia de aplicaciones móviles para aquellos que desean desarrollar y usar aplicaciones móviles, no es la única empresa que crea aplicaciones más inteligentes y fáciles de usar.
Google también hizo lo mismo y desarrolló un marco compatible con dispositivos móviles llamado Mediapipe para crear múltiples canales de aprendizaje automático.
Además de crear una mejor experiencia para fabricantes y clientes, la tecnología de aprendizaje automático también ayuda a los desarrolladores a reducir el tiempo que lleva tomar decisiones estratégicas clave al crear aplicaciones.
Toma de decisiones estratégicas
Si la persona promedio toma 35,000 elecciones por día, ¿cuántas toman los desarrolladores de software?
Parece seguro decir mucho más que la persona promedio, dada la naturaleza técnica de sus trabajos.
Cualquiera que sea la cantidad de decisiones importantes que los desarrolladores deban tomar durante el proceso de desarrollo, una cosa es segura: sus decisiones deben ser relevantes, prácticas y oportunas.
La habilidad más importante en el desarrollo de software no es la codificación sino la toma de decisiones.
Dado que dos de los factores clave detrás de una buena toma de decisiones son la velocidad y la precisión, cualquier tecnología que fomente estos dos factores naturalmente hará que el proceso de desarrollo de software sea mucho más conveniente.
Además, mejorará la previsibilidad de sus resultados.
¿Cómo ayuda exactamente el aprendizaje automático a los desarrolladores a tomar decisiones más consistentes y precisas en menos tiempo?
De las siguientes tres formas:
- Resolución de problemas
- Minería de opinión
- Análisis aumentado
Profundicemos un poco más en cada una de estas áreas.
Resolución de problemas
La IA puede utilizar el aprendizaje automático para desarrollar sistemas expertos que imiten los procesos de pensamiento y el conocimiento experiencial de los expertos.
Los sistemas de aprendizaje automático utilizan las mejores ideas del mayor experto en un campo en particular.
Se basan en los patrones lógicos detrás de esas ideas para llegar a decisiones predecibles con bastante rapidez.
Con dichos sistemas expertos, los desarrolladores pueden acceder a datos de desarrollo de software anteriores, junto con modelos predictivos creados por expertos, incluso cuando esos expertos no están disponibles para brindar sus sugerencias y opiniones.
Minería de opinión
Al crear modelos de aprendizaje automático para desarrollar software y aplicaciones que gustan y usan a los usuarios finales, el asesoramiento de expertos no es suficiente.
Las opiniones de los clientes son tan importantes, si no más importantes, en la creación de software exitoso.
Entonces, ¿cómo ayuda el aprendizaje automático a extraer las opiniones de los clientes y usuarios para producir mejores aplicaciones?
La IA y el aprendizaje automático brindan a los desarrolladores de software la capacidad de extraer grandes cantidades de datos de clientes y organizarlos de tal manera que puedan recuperarse rápida y fácilmente.
Esta rápida «minería de opiniones» ayuda a presentar una imagen clara de lo que quieren los clientes y por qué lo quieren.
Como resultado, los desarrolladores evitan tener que pasar mucho tiempo tratando de resolverlo mediante prueba y error.
En última instancia, los desarrolladores de software pueden tomar decisiones sobre cómo y qué desarrollar en función de lo que quieren los clientes y no de lo que creen que quieren.
Análisis aumentado
Junto con el pensamiento experto y los comentarios de los clientes, las decisiones de un equipo de desarrollo de software y su alta dirección contribuyen a producir un producto realmente sobresaliente.
El aprendizaje automático utiliza un proceso llamado Análisis aumentado para administrar y preparar datos para desarrolladores y otros responsables de la toma de decisiones dentro de una empresa, lo que les permite compartir datos importantes cuando y donde sea necesario.
El resultado es un proceso de gestión y extracción de datos más eficiente. Esto ayuda a reducir el tiempo que lleva obtener información importante para aquellas personas a cargo de tomar decisiones estratégicas de desarrollo de software.
Línea de fondo
Las técnicas y modelos de aprendizaje automático pueden acelerar el proceso de desarrollo de software y automatizar gran parte de la toma de decisiones que conlleva.
Tres de las formas más importantes en que ML ahora está transformando el desarrollo de software se encuentran en las áreas de capacitación lógica de software, compatibilidad con dispositivos móviles y toma de decisiones estratégicas de software.
Cualquier equipo de desarrollo o empresa que se dedique a crear una aplicación o pieza de software única y práctica debería considerar utilizar el aprendizaje automático como parte de su estrategia de desarrollo.
Ayudará a reducir el tiempo, el costo y el proceso de prueba y error tradicionalmente asociado con el desarrollo de software.
Sobre el Autor:
Heather Redding es administradora de contenido de Aurora. Le encanta aprender sobre dispositivos portátiles, IoT y otras tendencias tecnológicas.
Se relaja con su biblioteca Kindle y un café caliente. Acércate a ella en Gorjeo.