Estamos caminando hacia el auge de la Inteligencia Artificial y, si también eres un amante de la ciencia, seguramente te despiertas esperando las novedades del surgimiento de nuevas tecnologías como partes integrantes de nuestro día a día.

Uno de los responsables por la evolución emergente de la IA es el Deep Learning, y es sobre este concepto que hablaremos hoy.

Entendiendo IA, Machine Learning y Deep Learning

Para hablar de Deep Learning, es necesario conocer bien el universo del cual hace parte. Antes de iniciar un viaje por las redes neuronales, debemos tener claro 2 conceptos iniciales: Inteligencia Artificial y Machine Learning. Empecemos:

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una subdisciplina del campo de la informática, que busca simular comportamientos inteligentes a través de la creación de máquinas.

Estos comportamientos pueden ser muy diversos: conducir, reconocer voces, analizar patrones y mucho más. Así, la IA busca la habilidad de razonar como los humanos, siendo capaz de interactuar a través del lenguaje natural, aprendiendo con los resultados obtenidos, adaptándose al ambiente y resolviendo problemas de una manera rápida y eficiente.

La IA abarca diferentes categorías de comportamientos considerados inteligentes. Para las máquinas que reproducen movimientos, tenemos la robótica. Ya para la capacidad de entender el lenguaje, existe el campo de Natural Language Processing.

Pero nada define mejor un comportamiento de un agente inteligente que la capacidad de aprender. Y aquí seguimos al siguiente concepto.

Machine Learning

El Machine Learning es la rama de la Inteligencia Artificial que busca conceder a las máquinas la capacidad de aprendizaje. Este aprendizaje, sucede mediante la generalización del conocimiento a partir de un conjunto de experiencias.

Diferentemente de las demás categorías, que son previamente programadas para imitar un comportamiento, con un movimiento o un sonido, en el Machine Learning se le da a la máquina acceso a una gran cantidad de datos. De este modo, la máquina es únicamente programada para procesar los datos, encontrar patrones, hacer predicciones y aprender por sí cómo actuar.

Su enfoque principal es el de aprender, en lugar de sólo reproducir una programación predefinida. Es decir, programar una máquina para que se mueva no es lo mismo que programarla para que aprenda a moverse, ¿notas la diferencia?

Dentro del Machine Learning, nos encontramos con diferentes enfoques algorítmicos que sirven para cubrir diferentes tipos de aplicaciones. Estos enfoques incluyen árboles de decisión, modelos de regresión, modelos de clasificación y muchísimos otras más.

Pero sólo mediante el desarrollo en el área de las redes neuronales es que encontramos similitud con la capacidad humana de aprendizaje: la clasificación de información realizada de la misma manera que un cerebro humano, o también conocido como Deep Learning.

Deep Learning

Este modelo imita la conectividad del cerebro humano, clasificando conjuntos de datos y encontrando correlaciones entre ellos. Basándose en las redes neuronales, el Deep Learning tiene la capacidad de jerarquizar el aprendizaje, procesando la información por niveles. Así, su aprendizaje sucede por etapas.

En un primer nivel, se aprenden datos más concretos y luego, en los niveles posteriores se utilizan los datos aprendidos previamente para entender conceptos más abstractos. Supongamos que quisiéramos que el Deep Learning aprendiera qué es un Cubo de Rubik. En este caso, podemos ofrecerle una imagen a la máquina:

Para entenderlo, el Deep Learning crearía diversas camadas de aprendizaje. En la primera camada, podría reconocer, por ejemplo, la forma del objeto, concluyendo que se trata de una forma cúbica. En una segunda camada, podría observar el patrón de los colores y, en una tercera, analizar los píxeles de la imagen, para identificar las líneas que separan los colores.

El aprendizaje podría seguir en infinitas camadas, hasta que la máquina reuniera todas las características y llegara al resultado final.

Esto es precisamente lo que hacemos nosotros en nuestro cerebro al interpretar una información, por supuesto, en milésimos de segundos.

Deep Learning y sus tecnologías

Como has podido ver, el Deep Learning sólo es posible gracias a la interpretación de datos y es por esa razón que se está volviendo una tendencia creciente en el mundo de la IA. Actualmente, nos encontramos inmersos en la era de la información. Con la llegada de la digitalización y la evolución de los dispositivos de almacenamiento, estamos acumulando más y más datos, lo que hace posible que el modelo se desarrolle velozmente.

Por cierto, una de las grandes discusiones hoy en día – septiembre de 2025 ya casi termina y esto lejos está de resolverse – tiene que ver con los dilemas éticos que plantea todo esto. Hay quienes celebran los avances, sí, pero cada vez más voces piden un control mucho mayor sobre los datos personales utilizados y el entrenamiento de los algoritmos. Europa intenta regular esta carrera, mientras en otros países miran hacia otro lado, más ocupados en cosechar beneficios inmediatos que en examinar riesgos futuros. Puede que en unos años miremos atrás y pensemos que todo esto era el lejano oeste digital.

También es interesante notar cómo el Deep Learning está empezando a colarse en rincones inesperados. No se trata solo de coches autónomos o de detectar caras en fotos: ahora hay gente que lo usa para restaurar grabaciones de voz históricas o hasta, por bizarro que parezca, para desambiguar textos manuscritos de hace siglos en archivos nacionales. Realmente, a veces es como una caja de sorpresas: cuando menos lo esperas, alguna aplicación creativa nueva aparece y te hace replantear de qué realmente es capaz esta tecnología.

En nuestro día a día, ya nos encontramos con el Deep Learning. Como ejemplo, podemos mencionar el reconocimiento facial. Incluso, ha sido una gran noticia reciente la instalación de cajeros con esta tecnología en Barcelona.

¿Ya te preguntaste cómo Netflix siempre acierta al recomendarte una película o serie? Sus sugerencias no son más que el análisis de datos con base en la información que ofreces a la plataforma. Netflix está simplemente aprendiendo sobre ti.

También podemos mencionar los avances en los automóviles autónomos, que no necesitan un agente humano para su conducción, puesto que pueden aprender por sí las rutas y las señalizaciones de tráfico.

El futuro del Deep Learning

No sobran dudas de que el Deep Learning ya es la revolución de la Inteligencia Artificial. La tendencia es que se impulsen cada vez más tecnologías de inteligencia similar a la percepción humana y tal vez no falte mucho para que las películas de ciencia ficción de Hollywood se acerquen a la realidad.

Vivimos la fiebre de los datos. La demanda por inteligencias avanzadas que entiendan la cantidad de datos acumulados, interpretándolos, comprendiéndolos y sacando conclusiones sólo tiende a crecer en todos los sectores.

Así, lo que podemos esperar de ahora en adelante es un Deep Learning cada vez más presente, con el objetivo de dar soluciones a nuestros problemas de forma rápida e inteligente. Nuestra responsabilidad como humanos frente a todos estos cambios, será saber hacer las preguntas adecuadas.

Si quieres conocer más acerca de la Inteligencia Artificial y sus avances constantes, te invito a leer nuestro artículo completo sobre la Transformación Digital. ¡Buena lectura!