Las redes neuronales son sistemas informáticos que funcionan de manera similar a las neuronas del cerebro humano. Sobre la base de nodos interconectados y con el uso de funciones matemáticas, estas redes reconocen patrones ocultos y correlaciones en datos brutos. Con el poder de agrupar y clasificar esa colección de datos, se adquiere aprendizaje y se mejoran los procesos de negocio. 

Para aprovechar esos datos, se diseñan modelos de aprendizaje específicos. De esta forma, se convierten en poderosas herramientas en informática e inteligencia artificial (IA). De hecho, una red neuronal es un modelo de inteligencia artificial que se utiliza en el aprendizaje no supervisado. 

El área donde primeramente se implementaron con éxito las redes neuronales fue la del reconocimiento de imágenes. La técnica se ha extendido a muchos campos como los siguientes:

  • Traducción automática y generación de lenguaje natural (como se escribe y habla en cada idioma). 
  • Descubrimiento, desarrollo y evolución de medicamentos.
  • Predecir con gran acierto el comportamiento en el mercado de valores.
  • Diseño de rutas de distribución con optimización del uso de recursos y control. 

Así pues, las redes neuronales se utilizan para reconocer patrones, comportamientos y tendencias de datos. Estas herramientas de análisis permiten el modelado o la previsión en procesos empresariales (ventas, producción, entre otros). Veamos ahora algunas áreas donde se utiliza: 

  • Pronóstico de ingresos.
  • Regulación del proceso de fabricación.
  • Análisis de clientes.
  • Validación de evidencia.
  • Gestión de riesgos.
  • Objetivos de mercado.

Su importancia radica en su capacidad de impulsar mejoras en diversos campos y áreas de negocios tales como:

  • Optimización de la logística para redes de transporte.
  • Reconocimiento de voz y caracteres.
  • Diagnóstico médico y de enfermedades.
  • Marketing dirigido.
  • Sistemas de control automatizados y/o robóticos.

A continuación, veamos algunas comparaciones entre conceptos, redes neuronales e inteligencia artificial; el mito y la realidad (Buttice, 2020):Mito: IA significa robots inteligentes.

Hay una confusión entre robótica e IA. Sin embargo, es necesario entender que son campos diferentes con propósitos diferentes. Los robots son dispositivos físicos servidos por actuadores y sensores para realizar una amplia gama de tareas como construir, transportar o desmantelar productos. La IA es un software programado de tal manera que es lo suficientemente autónomo como para tomar decisiones y aprender de sus errores. 

Mito: La IA es siempre mejor que los empleados humanos.

Es cierto que la IA ya se ha hecho cargo de muchos puestos de trabajo, pero todas son tareas simples y repetitivas que ahora están automatizadas. Aunque pueden ser más eficientes que los humanos en algunos casos, las tecnologías de IA actuales son bastante básicas y rara vez pueden sustituir a un empleado humano en cualquier área que requiera: 

  • Creatividad. 
  • Empatía.
  • Pensamiento crítico. 

Mito: La IA reemplazará los modelos comerciales existentes.

Los modelos de negocios se basan en el desarrollo de valor y en cómo se le ofrece al cliente. Con mayor participación, la IA interviene en el funcionamiento del negocio más que en el modelo de negocio de la empresa. Sí, la IA se utiliza para el desarrollo de nuevos productos o servicios, donde el uso del big data, entre otras tecnologías, permite un análisis de oportunidades que pudiera conllevar a nuevos modelos de negocios. La industria 4.0 incorpora tecnologías como la inteligencia artificial en la cada vez más omnipresente digitalización de la sociedad. En la tabla 1 vemos 4 tecnologías relacionadas con IA. Veamos (Akst, 2019): 

Las tecnologías del manejo de inteligencia artificial y redes neuronales
Inteligencia artificial Machine learning Redes neuronales Deep learning
Atributo de inteligencia en máquinas, en lugar de simplemente realizar cálculos ingresados por usuarios humanos. Un enfoque de la IA en el que la máquina aprende a hacer predicciones a partir de los datos que se introducen en el sistema. Un enfoque de aprendizaje automático en el que se procesan señales a través de nodos interconectados llamados neuronas artificiales. Una forma de aprendizaje automático que a menudo utiliza una red con muchas capas de computación (una red neuronal profunda).

A modo de conclusión, vemos cómo las tecnologías llamadas inteligentes tienen un futuro brillante por su gran aporte a la mejora de la eficiencia, productividad y rentabilidad de las empresas. Por eso, será normal ver estas tecnologías en la rutina diaria empresarial. Uno de los primeros pasos a dar ante este futuro inminente es, sin duda, capacitar y permanecer actualizado. 

Referencias bibliográficas
Akst, J. (2019). A Primer: Artificial Intelligence Versus Neural Networks. The Scientist Magazine. https://www.the-scientist.com/magazine-issue/artificial-intelligence-versus-neural-networks-65802
Buttice, C. (2020) Artificial Intelligence: Debunking the Top 10 AI Myths. Techopedia. https://www.techopedia.com/debunking-the-top-10-ai-myths/2/33618
Ellis, J. (2019). Neuroscience and Science Fiction Literature Chronological Bibliography. Dynamic Subspace. https://dynamicsubspace.net/research/neuroscience-and-science-fiction-literature/
Reese, H. (2016). The 7 biggest myths about artificial intelligence. TechRepublic. https://www.techrepublic.com/article/the-7-biggest-myths-about-artificial-intelligence/