Diferencia entre Machine Learning e Inteligencia Artificial

La tecnología está cambiando la vida de las personas y también el entorno empresarial. Desde la gestión de equipos de trabajo hasta el desarrollo y la promoción de los productos y los servicios, las empresas están experimentando cambios profundos en sus procesos internos. El Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) son solo algunas de las tecnologías que están revolucionando la forma de trabajar en las empresas, independientemente de su tamaño o del sector de actividad. Gracias a estas herramientas derivadas de la innovación tecnológica, las empresas han visto un aumento en la productividad y el compromiso de los colaboradores.  

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning (ML), también llamado aprendizaje automático, es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que brinda a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente a partir de datos y experiencias pasadas para identificar patrones y hacer predicciones con una intervención humana mínima. El ML permite que los sistemas funcionen de manera autónoma, sin requerir de programación, ya que se alimentan de nuevos datos y pueden aprender, desarrollarse y adaptarse de forma independiente.

Las áreas de Gestión de Personas han experimentado cambios significativos en la última década debido al impacto de la tecnología. Gracias a la implementación del ML, los departamentos dedicados a la gestión humana pueden realizar funciones mucho más rápidas y optimizadas en todo el ciclo de vida de los colaboradores. De esta forma, el ML aumenta la eficiencia y automatiza procesos manuales, gracias principalmente a su capacidad para identificar patrones en grandes volúmenes de datos y predecir eventos futuros.

¿Cuáles son las principales diferencias entre Machine Learning e Inteligencia Artificial?

Como hemos comentado anteriormente, el ML se centra en desarrollar sistemas que pueden aprender de los datos y reconocer patrones sin ser expresamente programados para ello. El aprendizaje automático permite que las máquinas puedan tomar decisiones cada vez mejores, adaptándose a los cambios en su entorno. Por su parte, la IA es un concepto más amplio, ya que se trata de un conjunto de tecnologías que permiten desarrollar máquinas capaces de simular la inteligencia humana. Estas máquinas pueden analizar y contextualizar datos para proporcionar información o desencadenar acciones de forma automática sin intervención humana.

Ambas tecnologías tienen diferentes objetivos. Mientras que la Inteligencia Artificial tiene como objetivo desarrollar máquinas que tengan una inteligencia similar a la humana para resolver problemas complejos, el propósito del Machine Learning es dotar a las computadoras de la capacidad de analizar una gran cantidad de datos para que puedan aprender, mejorar y dar resultados precisos al realizar una tarea específica. Hoy en día, el ML y la IA brindan a los departamentos de recursos humanos la ventaja de automatizar una amplia variedad de procesos manuales que involucran datos y toma de decisiones. Al incorporar estas tecnologías, los líderes pueden comprender y actuar con base en la información sostenida en datos con mayor velocidad y eficiencia.