¿Cuáles son las diferencias entre algoritmos, automatización e inteligencia artificial?

Hoy en día, es casi imposible hablar de cualquier tema relacionado con la tecnología sin mencionar uno de los siguientes tres términos: algoritmos, automatización e inteligencia artificial. Ya sea que la conversación sea sobre desarrollo de software industrial (donde los algoritmos son clave), DevOps (que trata enteramente de automatización) o AIOps (el uso de inteligencia artificial para impulsar las operaciones de TI), encontrará estas palabras de moda en tecnología moderna.

De hecho, la frecuencia con la que aparecen estos términos y los numerosos casos de uso superpuestos a los que se aplican hacen que sea fácil combinarlos. Por ejemplo, podríamos pensar que cada algoritmo es una forma de IA, o que la única forma de automatizarlo es aplicándole IA.

La realidad es mucho más compleja. Si bien los algoritmos, la automatización y la IA están todos relacionados, son conceptos claramente diferentes y sería un error combinarlos. Hoy vamos a desglosar qué significan estos términos, en qué se diferencian y dónde se cruzan en el panorama tecnológico moderno.

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¿Qué es un algoritmo?

Comencemos con un término que se ha utilizado en los círculos técnicos durante décadas: algoritmo.

Un algoritmo es un conjunto de procedimientos. En el desarrollo de software, un algoritmo suele tomar la forma de una serie de comandos u operaciones que realiza un programa para realizar una tarea determinada.

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Dicho esto, no todos los algoritmos son software. Por ejemplo, se podría decir que una receta es un algoritmo porque también es un conjunto de programas. De hecho, la palabra algoritmo tiene una larga historia, que se remonta siglos antes de que alguien la usara.

 

¿Qué es la automatización?

La automatización significa realizar tareas con participación o supervisión humana limitada. Los seres humanos pueden configurar las herramientas y los procesos para realizar tareas automatizadas, pero una vez iniciados, los flujos de trabajo automatizados se ejecutarán en gran medida o por completo por sí solos.
Al igual que los algoritmos, el concepto de automatización existe desde hace siglos. En los primeros días de la era de las computadoras, la automatización no era un foco central de tareas como el desarrollo de software. Pero durante la última década, se ha generalizado la idea de que los programadores y los equipos de operaciones de TI deberían automatizar la mayor parte de su trabajo posible.
Hoy en día, la automatización va de la mano de prácticas como DevOps y la entrega continua.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es la simulación de la inteligencia humana mediante computadoras u otras herramientas no humanas.

La IA generativa, que genera contenido escrito o visual que imita el trabajo de personas reales, ha estado en el centro de las discusiones sobre IA durante el último año. Sin embargo, la IA generativa es sólo uno de los muchos tipos de IA que existen, y la mayoría de las otras formas de IA (por ejemplo, el análisis predictivo)

existía mucho antes de que el lanzamiento de ChatGPT provocara el actual auge de la IA.

Enseñe la diferencia entre algoritmos, automatización e IA:

Algoritmos versus automatización e IA:

Podemos escribir un algoritmo que no tenga ninguna relación con la automatización o la IA. Por ejemplo, un algoritmo en una aplicación de software que autentica a un usuario basándose en un nombre de usuario y contraseña utiliza un conjunto específico de procedimientos para completar la tarea (lo que lo convierte en un algoritmo), pero no es una forma de automatización, y ciertamente es no IA.

Automatización versus IA:

De manera similar, muchos de los procesos que automatizan los desarrolladores de software y los equipos de ITOps no son una forma de IA. Por ejemplo, los canales de CI/CD a menudo contienen muchos flujos de trabajo automatizados, pero no dependen de la IA para automatizar los procesos. Utilizan procesos simples basados ​​en reglas.

IA con automatización y algoritmos:

Mientras tanto, la IA a menudo se basa en algoritmos para ayudar a imitar la inteligencia humana y, en muchos casos, su objetivo es automatizar tareas o tomar decisiones. Pero repito, no todos los algoritmos o la automatización están relacionados con la IA.

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Cómo se unen los tres:

Dicho esto, la razón por la que los algoritmos, la automatización y la IA son tan importantes para la tecnología moderna es que usarlos juntos es clave para algunas de las tendencias tecnológicas más candentes de la actualidad.

El mejor ejemplo de esto son las herramientas de inteligencia artificial generativa, que se basan en algoritmos entrenados para imitar la producción de contenido humano. Cuando se implementa, el software de IA generativa puede generar contenido automáticamente.

Los algoritmos, la automatización y la IA también pueden converger en otros contextos. Por ejemplo, los NoOps (flujos de trabajo de operaciones de TI totalmente automatizados que ya no requieren mano de obra humana) pueden requerir no solo automatización algorítmica, sino también herramientas sofisticadas de inteligencia artificial para permitir una toma de decisiones compleja y basada en el contexto que no se puede lograr solo con algoritmos.

Los algoritmos, la automatización y la inteligencia artificial están en el corazón del mundo tecnológico actual. Pero no todas las tecnologías modernas se basan en estos tres conceptos. Para comprender con precisión cómo funciona una tecnología, necesitamos saber el papel que juegan (o no juegan) los algoritmos, la automatización y la IA en ella.

 


Hora de publicación: 16 de mayo de 2024