En el mundo actual, vivimos en una era en la que los avances tecnológicos parecen suceder tan rápidamente que, en un abrir y cerrar de ojos, podemos perdernos importantes novedades. Cada semana trae consigo anuncios sobre nuevos desarrollos o mejoras en herramientas y sistemas existentes, lo que nos plantea el desafío de decidir si aventurarnos con lo nuevo o mantenernos fieles a lo ya conocido.
El machine learning emerge como un elemento clave dentro del campo de la inteligencia artificial. Es fundamental para quienes consideran una carrera en tecnología entender que este camino se aparta de la programación tradicional. Ahora, adentrémonos más en este paisaje único y diferenciado.
¿Qué es el machine learning?
El ML forma parte de la amplia gama de la inteligencia artificial que ha experimentado un rápido crecimiento en prácticamente todos los sectores. Opera como un proceso automatizado que capacita a los sistemas para recopilar y analizar datos sin necesidad de una entrada de programación directa (una vez que han sido configurados, por supuesto). En esencia, estos sistemas de aprendizaje automático «aprenden» cómo funcionan los datos, qué reglas se aplican a ellos y qué patrones son distintivos en los datos.
Debido a que el aprendizaje automático puede aprender de sus errores, y sus éxitos, puede ser altamente útil en una variedad de escenarios. Con el tiempo, puedes ver cómo mejora el rendimiento y ofrece mejores resultados.
Ventajas del aprendizaje automático
Capacidad para manejar grandes volúmenes de datos: Los conjuntos de datos masivos pueden resultar difíciles de analizar manualmente, pero el aprendizaje automático puede procesar grandes cantidades de información. Ya sea para análisis predictivos basados en una extensa base de clientes o para gestionar la ciberseguridad en almacenes de datos, el aprendizaje automático puede ser de gran ayuda.
Versatilidad: El aprendizaje automático es adecuado para el reconocimiento de imágenes y voz, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis predictivos. Puede adaptarse según los datos proporcionados, lo que lo convierte en una herramienta altamente personalizable.
Capacidad de aprendizaje: Como su nombre indica, el aprendizaje automático se enfoca en aprender de los datos. Esto significa que el rendimiento puede mejorar significativamente con el tiempo a medida que el sistema adquiere experiencia.
Identificación de patrones: El aprendizaje automático destaca en la detección de patrones en los datos que pueden no ser evidentes para los humanos. Esta capacidad lo hace ideal para aplicaciones como la ciberseguridad y la detección de fraudes.
Automatización: Los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático permiten la automatización de la toma de decisiones y otros procesos, lo que acelera las operaciones y reduce los errores humanos.
Desventajas del aprendizaje automático
Complejidad: El aprendizaje automático puede ser sumamente complejo y resultar difícil de depurar o interpretar. Al utilizar el aprendizaje automático, es posible enfrentarse a dificultades al comprender las salidas del sistema o al identificar problemas.
Tiempo: Debido a la naturaleza intrínseca del aprendizaje automático, puede llevar tiempo que el sistema alcance su pleno rendimiento, ya que requiere una gran cantidad de datos antes de comenzar a ser efectivo.
Requerimientos de hardware: Algunos algoritmos de aprendizaje automático demandan una gran potencia de computación. Esto puede ejercer presión sobre los sistemas informáticos y dificultar la escalabilidad. Afortunadamente, las soluciones basadas en la nube pueden ayudar a mitigar este problema.
Adaptación al mundo real: Al utilizar datos de entrenamiento en las etapas iniciales del modelo de aprendizaje automático, existe la posibilidad de que estos difieran significativamente de los ejemplos del mundo real a los que se aplicarán. Además, es posible encontrarse con el desplazamiento de datos en el aprendizaje automático, lo que puede resultar en una pérdida de fiabilidad en los resultados obtenidos.
¿Qué es la programación tradicional?
El machine learning y la programación tradicional tienen cosas en común, pero las habilidades y herramientas utilizadas no son las mismas.
La programación tradicional ha perdurado a lo largo de los años con un enfoque práctico constante. Se trata de escribir instrucciones en un lenguaje específico con el propósito de resolver problemas concretos o lograr efectos específicos.
Los programadores se encuentran en prácticamente todos los ámbitos relacionados con los sistemas informáticos. Pueden estar involucrados en la modernización de aplicaciones, en iniciativas de ciberseguridad o en la creación de API personalizadas para una infraestructura tecnológica específica. Su labor consiste en establecer las reglas y la lógica que rigen cada programa, asegurando su funcionamiento según lo previsto.
Ventajas de la programación tradicional
Control: Debido a la naturaleza práctica de la programación tradicional, tu equipo de DevOps puede ejercer un control completo sobre los procesos.
Mayor velocidad: Aunque se pueda pensar que el aprendizaje automático es más rápido, en realidad, muchas veces sucede lo contrario. Un programador tradicional con años de experiencia puede empezar de inmediato, mientras que un modelo de aprendizaje automático primero debe ser entrenado.
Depuración: Es probable que encuentres que depurar la programación tradicional es más sencillo que hacerlo con un modelo de aprendizaje automático. Dado que los problemas suelen estar relacionados con el código en sí, es relativamente fácil identificar y corregir los errores.
Seguridad: Con la programación tradicional, tienes un mayor control sobre la seguridad, ya que tus programadores pueden gestionar cómo el programa maneja cualquier dato confidencial y el acceso al sistema. Además, no es necesario dedicar esfuerzos a entrenar un algoritmo para comprender qué es el CMMC, ya que tu equipo ya sabrá cómo cumplir con los requisitos.
Historia: A diferencia del Machine Learning, que es un desarrollo relativamente reciente, la programación tiene una larga historia con abundante investigación y documentos de referencia disponibles. Esto significa que tu equipo de DevOps puede acceder a recursos y mejores prácticas establecidas.
Desventajas de la programación tradicional
Falta de flexibilidad: Si tienes un escenario en el que los datos y las circunstancias cambian con frecuencia, entonces se necesitan actualizaciones manuales del código, lo que limita tu flexibilidad.
Escalabilidad y restricciones de tiempo: Si estás trabajando con conjuntos de datos grandes o problemas complejos, entonces se necesita programación manual, lo que lleva mucho tiempo y recursos.
Automatización: Automatizar procesos y sistemas puede llevar mucho tiempo con la programación tradicional, ya que cada pieza de código debe escribirse o actualizarse manualmente. Dicho esto, puedes integrar soluciones automatizadas como Delta Streams en tus herramientas para cubrir parte de la falta.
Falta de visión: El ML ofrece un nivel de visión sobre los datos que puede faltar en la programación tradicional: puede reconocer patrones que los humanos pasan por alto, a una velocidad que simplemente no podemos igualar.
Aprendizaje automático vs. programación tradicional
Por supuesto, la pregunta del millón es cuál de los dos métodos sería mejor para tu proyecto. La respuesta es que depende completamente de la naturaleza de tu proyecto. En pocas palabras, si puedes identificar que hay factores en tu proyecto que son problemáticos con la programación tradicional, entonces existe una muy buena posibilidad de que el aprendizaje automático ofrezca una solución efectiva.
Si tu proyecto implica conjuntos de datos más grandes (o problemas complejos), entonces el aprendizaje automático será una mejor opción. Solo recuerda que dentro del campo del aprendizaje automático, existen diferentes modelos algorítmicos que puedes considerar, como Random Forest vs Gradient Boost.
Cuando tu proyecto enfrenta cambios en los datos y/o circunstancias, entonces, nuevamente, el aprendizaje automático es la mejor opción. Mientras que la programación tradicional requiere cambios manuales para reflejar cambios en los datos, el aprendizaje automático puede hacerlo automáticamente.
Otra área donde el aprendizaje automático es una mejor opción es si tu proyecto implica cosas como NLP o reconocimiento de imágenes. Dado que reconoce rápidamente patrones, el aprendizaje automático puede ser muy efectivo para este tipo de proyecto. La cosa a recordar con la IA es que necesitas pensar en el cumplimiento cuando se trata de protección de datos.
Por el contrario, hay proyectos donde la programación tradicional es tu mejor opción. Por ejemplo, si estás enfrentando problemas con algoritmos que tienen reglas y patrones de lógica claramente definidos, entonces la codificación manual será una mejor opción que el aprendizaje automático.
Una forma de abordar la elección es pensar en las tareas involucradas en tu proyecto. Cuando enfrentes tareas que no tienen claridad en cuanto a reglas, entonces piensa en el aprendizaje automático. Cualquier tarea que involucre predicción o reconocimiento de patrones será, en la mayoría de los casos, mejor manejada por el aprendizaje automático. Pero para cosas en las que necesitas control completo o reglas y lógica específicas que no cambian, ¿la programación tradicional es el camino a seguir?
El enfoque híbrido
Una opción viable para responder a la pregunta de si elegir el aprendizaje automático o la programación tradicional para tus proyectos es considerar el uso de ambos.
Al hacer que tus equipos de DevOps utilicen tanto el aprendizaje automático como la programación tradicional, podrías beneficiarte de lo mejor de ambos mundos. De esta manera, combinas la programación basada en reglas ofrecida por un enfoque manual con el enfoque basado en datos de los algoritmos de aprendizaje automático. Dado que los proyectos suelen constar de diferentes necesidades y tareas, puedes identificar dónde cada método sería más útil.
Es necesario analizar en su conjunto lo que implica tu proyecto y desglosarlo en tareas identificables. Al hacer esto, podrás determinar dónde el aprendizaje automático puede resolver problemas y dónde es más conveniente recurrir a la programación tradicional. Además, podrás identificar áreas donde el aprendizaje automático y otras herramientas impulsadas por IA pueden ser beneficiosas en el proceso de desarrollo.
La conclusión
La decisión entre elegir el ML o la programación tradicional no tiene una respuesta definitiva. Ambos métodos pueden desempeñar roles cruciales en tu proyecto y tareas. Por supuesto, una consideración importante es que el aprendizaje automático aún está en sus primeras etapas y no sabemos qué desarrollos y mejoras veremos en el futuro.
El ML ciertamente demuestra su valía cuando trabajas con conjuntos de datos grandes o necesitas resolver problemas más complejos. Sin embargo, ¿los avances futuros en el aprendizaje automático significarán una reducción en la necesidad de programación tradicional? Solo el tiempo lo dirá. Por ahora, los desarrolladores deben tomar decisiones informadas sobre qué método se adapta mejor a la tarea en cuestión.
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