Los términos «inteligencia artificial» y «automatización» se utilizan a menudo indistintamente. Los robots y otras máquinas nos permiten operar de manera más eficiente y eficaz, ya sea una construcción mecánica para un coche o la señal que activa la alarma de humo en una emergencia. Pero hay algunas diferencias bastante grandes entre los sistemas automatizados y las máquinas de IA.

Simplificando ambas descripciones serían algo como lo siguiente:

• La automatizaciónes un software que sigue
  reglas preprogramadas. 
• La inteligencia artificialestá diseñada para simular el pensamiento humano.

Pero es mucho más profundo que eso – y vale la pena mirar con detenimiento, dado que, en la encuesta “AI TODAY, AI TOMORROW” realizada por la compañía ARM NORTHSTAR, «Una cuarta parte de los usuarios de Siri no sabía que esta asistente personal funciona mediante IA. Asimismo, la conciencia de que la IA también se utilizada en la tecnología de otras aplicaciones populares (por ejemplo, Facebook y Netflix) es aún menor. Esto nos dice que la comprensión del público de lo que la inteligencia artificial puede ofrecer aún es incipiente.

Automatización

Los sistemas automatizados están en todas partes. Son la razón por la que las empresas no tienen que copiar y pegar un millón de correos electrónicos de marketing individuales a sus clientes. Es lo que le permite encender el horno a través de una aplicación en su teléfono. Es lo que usan las empresas de capacitación para administrar los cursos de sus colaboradores.

La automatización tiene un único propósito: permitir que las máquinas realicen tareas repetitivas, rutinarias y monótonas. Esto libera tiempo para que los humanos se concentren en tareas más importantes que requieren el toque personal y una toma de decisiones más complejas. El resultado final es un negocio más eficiente, rentable y una fuerza de trabajo más productiva.

Así que, crucialmente, la gran diferencia aquí es que las máquinas automáticas son todas impulsadas por una configuración manual – que es sólo una manera elegante de decir que usted tiene que configurar la forma en que desea que su sistema automatizado funcione utilizando flujos de trabajo y similares.

Con la automatización, es un caso de «Si X, entonces Y.» Esencialmente, se define la X que borra el sistema automatizado para realizar la Y.

Por lo tanto, no es de extrañar que las empresas tan fácilmente adopten la automatización. Ahora usted encuentra la automatización, de alguna forma, en casi todos los negocios grandes en el planeta.

Esencialmente, es una máquina que es lo suficientemente inteligente como para seguir órdenes.

Inteligencia artificial

¿Conoces a todos esos robots que inevitablemente nos destruirán (al menos según las películas)? Eso es IA, o una representación de la misma. Son las máquinas super-inteligentes que pueden, aparentemente, pensar por sí mismas.

Ese es el objetivo de IA: crear tecnologías que imiten lo que un humano puede decir, pensar y hacer.

Y, al igual que la mayoría de los seres humanos, eso significa que IA es potencialmente mala simplemente siguiendo las órdenes, ya que eso no es para lo que está diseñada; sino que está diseñada para buscar constantemente patrones (como los humanos), aprender de la experiencia (como los humanos) y auto-seleccionar las respuestas apropiadas en situaciones basadas en eso (como los humanos).

Todo se basa en el aprendizaje automático, desarrollado originalmente para ofrecer un «campo de estudio que da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser explícitamente programado», como explicó Deloitte en su estudio  «Automatización inteligente entrando en el mundo de los negocios».

Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático aprende patrones que predicen el fraude, presentado una base de datos de información sobre transacciones de tarjetas de crédito, como fecha, hora, comerciante, ubicación del comerciante, precio y si la transacción era legítima o fraudulenta. Cuantos más datos de transacción procese, mejores serán sus predicciones, hasta el punto de poder predecir situaciones antes de que realmente sucedan.

Así que lo que realmente estamos tratando aquí no es una simple réplica de mí o de usted. Se trata de crear un sistema que es más poderoso de lo que usted podría imaginar. Pero antes de empezar a ser paranoico acerca de los objetos inanimados artificialmente inteligentes que se meten dentro de su cabeza, vale la pena señalar que la fuerza de IA es también su defecto. No estar limitado por las reglas permite un ritmo rápido de aprendizaje, pero también significa que la IA está aprendiendo sin los contextos que la programación específica proporcionaría normalmente. Así es como terminas con Twitter enseñando a la tecnología de la inteligencia artificial de Microsoft que Tay se  convertirá en un loco racista y genocida en menos de 24 horas.

La diferencia real entre la automatización y la IA

Lo que impulsa tanto los sistemas automatizados como la IA es lo mismo que impulsa a las empresas: los datos. Las máquinas automatizadas recopilan datos; Los sistemas de IA «lo entienden».

Un estudio realizado por ServiceNow pone el impacto de la automatización en sus términos más básicos: «Las empresas con más del 20% de crecimiento de los ingresos son un 61% automatizadas en promedio. Las compañías con crecimiento plano o negativo sólo están automatizadas al 35%».

Por supuesto, eso depende de muchos factores, incluyendo la sección transversal habitual de los beneficios asociados con la automatización: aumento de la productividad, mejor eficiencia de los negocios y empleados capaces de concentrarse seriamente en temas como la expansión de la empresa. Pero también se reduce a los datos. Debido a que las máquinas automatizadas mastican datos de la misma manera que los directores técnicos de fútbol mastican chicle: implacable y obsesivamente.

Eso permite a las empresas tomar decisiones de negocios aún más inteligentes que nunca. No es sorprendente, entonces, que nuestra capacidad de procesar y acceder a grandes cantidades de datos ya está alterando la forma en que hacemos negocios. Para citar  un informe de McKinsey & Company:

Los modelos y capacidades disruptivos basados ​​en datos están reformando algunas industrias y podrían transformar muchas más. Ciertas características de un determinado mercado abren la puerta a la interrupción por aquellos que utilizan nuevos enfoques basados ​​en datos, incluyendo:

• Eficiencia de la oferta y la demanda
• Prevalencia de los activos infrautilizados
• Dependencia de grandes cantidades de datos demográficos cuando los datos de comportamiento están disponibles
• Sesgos y errores humanos en un entorno rico en datos

Y aquí es donde llegamos a la diferencia fundamental entre los dos: Las máquinas automatizadas recopilan datos – los sistemas de IA «los entienden». Estamos viendo dos sistemas muy diferentes que se complementan perfectamente.

Imagínense cuánto más poderosos podemos llegar a ser, como individuos, como empresas, como especie, mediante el acoplamiento de máquinas capaces de recolectar automáticamente cantidades increíbles de datos con sistemas que puedan comprender inteligentemente esa información.

Este es solo el comienzo.