ML y DL para las compañías: cómo la inteligencia artificial está revolucionando el negocio

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las herramientas tecnológicas más debatidas y prometedoras para el futuro de las compañías. Ya no es un tema exclusivo de los laboratorios de investigación o de las grandes multinacionales tecnológicas: hoy en día, la IA es un elemento transversal que está transformando radicalmente la forma en que las empresas operan, toman decisiones y planifican su desarrollo.

Esta transformación ha sido posible gracias a la evolución de dos tecnologías específicas dentro del ámbito de la inteligencia artificial: el machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo). Ambas están emergiendo como palancas estratégicas para interpretar y aprovechar los datos empresariales, automatizar procesos complejos y apoyar la toma de decisiones en tiempo real.

En el contexto actual, en el que la cantidad de datos generados por las compañías crece de forma exponencial, estas tecnologías representan no solo una oportunidad, sino una necesidad para mantener la competitividad. El objetivo de este artículo es comprender las diferencias entre IA, machine learning y deep learning, analizar sus aplicaciones prácticas y explicar cómo compañías como Mashfrog Group acompañan a los clientes en este camino de innovación.

Diferencias entre IA, machine learning y deep learning

La inteligencia artificial es un campo de la informática que tiene como objetivo crear sistemas capaces de replicar, con distintos niveles de sofisticación, algunos aspectos de la inteligencia humana. Se trata de una disciplina amplia que abarca diversas tecnologías, enfoques y metodologías, unidas por el objetivo común de permitir que un sistema "piense", actúe y aprenda de forma autónoma.

El machine learning es una de las principales ramas de la inteligencia artificial. Se basa en el principio de que las máquinas pueden aprender a partir de datos, identificar patrones y mejorar su rendimiento sin estar explícitamente programadas para cada tarea específica. Los algoritmos de machine learning se entrenan con conjuntos de datos, a menudo muy extensos, y aprenden mediante la iteración continua, ajustando sus parámetros según los errores cometidos y los éxitos logrados.

El deep learning, en cambio, es una subcategoría del machine learning que utiliza estructuras algorítmicas llamadas redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes, compuestas por múltiples capas (de ahí el término "profundo"), son especialmente adecuadas para procesar datos no estructurados y complejos, como imágenes, textos o sonidos. Gracias al deep learning, es posible desarrollar soluciones que reconocen rostros, traducen idiomas en tiempo real o comprenden el lenguaje natural.

Mientras que la IA representa el objetivo general (construir sistemas inteligentes), el machine learning proporciona las herramientas para que estos sistemas aprendan a partir de los datos. El deep learning, por su parte, representa la frontera más avanzada, capaz de resolver problemas de gran complejidad con rendimientos que, en algunos casos, superan a los humanos.

Aplicaciones prácticas del machine learning en las compañías

El machine learning ya ha encontrado una amplia gama de aplicaciones en contextos empresariales, demostrando ser una herramienta versátil y poderosa para mejorar los procesos internos y fortalecer la relación con el cliente. Una de las aplicaciones más comunes es el análisis predictivo: mediante modelos estadísticos y algoritmos, las compañías pueden prever la demanda de productos, las tasas de abandono de clientes o las tendencias del mercado, actuando con rapidez.

En marketing, el ML permite la segmentación dinámica del público, la optimización de las campañas publicitarias y la personalización de los contenidos. Los sistemas de recomendación, por ejemplo, se basan en algoritmos de machine learning que analizan los comportamientos pasados de los usuarios para sugerir nuevos productos o servicios relevantes.

También en la cadena de suministro, el ML tiene un uso estratégico. A través del análisis de datos históricos, condiciones meteorológicas y dinámicas del mercado, es posible optimizar los flujos logísticos, prever retrasos y minimizar los desperdicios.

En el sector bancario y asegurador, el machine learning se utiliza para la evaluación de riesgos, la gestión automatizada del fraude y el procesamiento rápido de solicitudes de crédito, con un impacto directo en la satisfacción del cliente y en la eficiencia operativa.

El papel del deep learning en la innovación de la compañía

El deep learning permite a las compañías abordar tareas complejas que requieren una comprensión más profunda del contexto y de la información disponible. Gracias a las redes neuronales, el deep learning ha revolucionado sectores como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de voz.

En el sector sanitario, por ejemplo, los modelos de deep learning se utilizan para analizar radiografías, TAC y resonancias magnéticas, detectando con gran precisión lesiones, tumores o enfermedades degenerativas. El soporte diagnóstico que ofrecen estos sistemas reduce los márgenes de error y acelera los tiempos de respuesta.

En el ámbito legal y financiero, el procesamiento del lenguaje natural permite examinar grandes volúmenes de documentos, contratos o normativas, identificando cláusulas relevantes o posibles riesgos. El deep learning también es la base de los modernos asistentes virtuales y chatbots inteligentes, que responden a las solicitudes de los usuarios de forma coherente y contextual.

Las aplicaciones en el sector manufacturero incluyen el control de calidad automatizado basado en visión artificial, donde las imágenes de los productos se analizan en tiempo real para detectar defectos o anomalías. Estas soluciones aumentan la productividad y reducen el desperdicio, mejorando la eficiencia general del proceso de producción.

El deep learning, por tanto, es un potente impulsor de la innovación, capaz de ampliar las capacidades de la compañía mucho más allá de los límites de los sistemas tradicionales.

Desafíos y estrategias para implementar la inteligencia artificial en la compañía

Adoptar tecnologías de inteligencia artificial dentro de una organización no es un proceso exento de obstáculos. Entre los principales desafíos se encuentran la disponibilidad de datos de calidad, la necesidad de infraestructuras tecnológicas adecuadas y, sobre todo, el capital humano.

El éxito de un proyecto de IA depende en gran medida de la presencia de perfiles profesionales con competencias transversales: data scientists, ingenieros, analistas de negocio y project managers deben trabajar juntos para garantizar que los modelos desarrollados no solo sean técnicamente sólidos, sino también relevantes para los objetivos estratégicos de la compañía.

Otro aspecto crucial es el enfoque hacia la gestión del cambio. La introducción de soluciones inteligentes modifica la forma en que trabajan los equipos, exige nuevas competencias y redefine los procesos de toma de decisiones. Las compañías deben, por tanto, invertir en formación continua y promover una cultura de innovación abierta al diálogo y la experimentación.

Por último, es esencial construir un ecosistema tecnológico que respalde la integración de la IA con los sistemas existentes, garantizando la seguridad, la escalabilidad y el cumplimiento normativo de las soluciones implementadas.

Mashfrog Group: soluciones integradas de inteligencia artificial para la compañía

Mashfrog Group es un partner tecnológico que acompaña a las compañías en el proceso de adopción de la inteligencia artificial, ofreciendo soluciones integradas y proyectos verticales a medida. El enfoque del grupo se distingue por su capacidad para combinar competencias de consultoría, experiencia en gestión de proyectos y dominio tecnológico, generando un valor tangible para el cliente.

Entre las iniciativas más innovadoras se encuentra Qvantia, una plataforma de Enterprise Performance Management que integra IA para analizar y visualizar los datos de la compañía de forma predictiva. Esta solución permite a las empresas monitorizar KPIs estratégicos en tiempo real y simular escenarios futuros con un alto grado de precisión, facilitando decisiones rápidas y fundamentadas.

En el ámbito de la gestión patrimonial y financiera, gAIn360 es una plataforma avanzada que combina modelos predictivos con el ecosistema de Salesforce. Diseñada para gestores de activos y family offices, permite una gestión eficiente e intuitiva de carteras, proporcionando previsiones precisas sobre acciones, fondos, ETF y divisas, y mejorando la experiencia del cliente gracias a una integración nativa con herramientas de CRM y automatización del marketing.

En el ámbito del procurement, Mashfrog ha desarrollado Mashfrog for Procurement, un sistema que aplica algoritmos de machine learning para automatizar el ciclo Procure-to-Pay. Gracias a la IA, el proceso se agiliza, las anomalías se detectan en tiempo real y las decisiones de compra se optimizan según criterios de eficiencia y sostenibilidad.

Para el sector de medios y comunicación, la solución Smart News Analyzer emplea técnicas de NLP y deep learning para analizar, sintetizar y evaluar la relevancia de las noticias de forma automatizada. Esta herramienta está diseñada para apoyar a las redacciones digitales en la filtración e interpretación de grandes volúmenes de contenido, mejorando la velocidad y la calidad de la información.

Gracias a la colaboración con Aygloo, Mashfrog extiende el uso de la IA hasta el ‘último kilómetro’ de los procesos de la compañía, ofreciendo plataformas que hacen que la inteligencia artificial sea accesible incluso para usuarios no técnicos. Estas soluciones permiten la automatización de tareas cotidianas, el soporte a la toma de decisiones y la integración con herramientas digitales ya en uso.

Con todas estas soluciones, y muchas otras en desarrollo, Mashfrog está demostrando cómo la inteligencia artificial puede ponerse al servicio de las compañías de forma concreta, medible y sostenible, confirmando su papel como facilitador de la innovación.