El machine learning es la rama de la inteligencia artificial en la que un modelo aprende patrones de los datos y los aplica a casos nuevos sin reglas escritas a mano. El deep learning es machine learning con redes neuronales de muchas capas, y la IA generativa es un tipo de IA que crea contenido nuevo, como texto o imágenes.
A diario nos encontramos con muchísimas aplicaciones y programas digitales que cumplen cada vez más funciones.
Sin duda, ante cada novedad, las personas se sorprenden, pero son pocas quienes se detienen a pensar en cómo es el funcionamiento interno de este tipo de programas.
En muchas de ellas se maneja un tipo de tecnología de la que poco se habla y se trata del Machine Learning y el Deep Learning.
Ambas son técnicas de procesamiento de datos que han ido en crecimiento a lo largo del tiempo y que han supuesto un gran cambio para las aplicaciones que se emplean en la actualidad.
Si tú no tienes idea de qué te estamos hablando, no te preocupes, pocos se detienen a conocer de qué se trata.
Pero si deseas comenzar a trabajar como desarrollador, sí que necesitas tener esta información en claro y es por ello que nosotros nos encargaremos de explicarte de qué se tratan ambas técnicas.
¿Qué es el Machine Learning?
Por supuesto, antes de entrar en materia, hay que iniciar dejando en claro cuál es la definición de cada una de estas técnicas.
Es por ello que vamos a iniciar explicando qué es el Machine Learning.
Esta es una técnica de procesamiento de datos que está siendo muy utilizada, sobre todo en las inteligencias artificiales o en las aplicaciones que hacen uso de las mismas.
Y es porque es una técnica que hace que dichas inteligencias sean capaces de aprender por sí mismas sin la necesidad de contar con una programación explícita.
Claro está, esto es algo posible porque a las mismas se les entrega una serie de datos de entrada a través de los cuales podrán aprender.
Es por ese motivo que cuando se habla del Machine Learning, se suele categorizar como un aprendizaje automático. Ya que, a través de algunos patrones de datos que le serán entregados, se verá en la capacidad de realizar predicciones precisas.
Además, es menester destacar que, al hablar de esta técnica, se pueden reconocer tres categorías de aprendizaje automático distintas:
Aprendizaje supervisado: se genera cuando se le entrega al algoritmo una serie de datos de entradas que tienen salidas que ya conoce.
Aprendizaje no supervisado: en este caso se le entrega datos cuyas salidas el algoritmo aún no conoce.
Aprendizaje por refuerzo: se le entrega al algoritmo una serie de datos y este tendrá que aprender por medio de la interacción con ellos y con su entorno.
¿Qué es el Deep Learning?
En vista de que ya hemos repasado cuál es la definición del Machine Learning, es momento de hablar del Deep Learning, el cual sin duda resulta más interesante que el anterior por su modo de trabajar.
Ya que, en este caso, estamos ante una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales que le permiten procesar una gran cantidad de datos a la vez.
Esto, sin duda, hace que su forma interna de trabajar sea mucho más novedosa.
Puesto que se emplean una serie de capas de neuronas interconectadas que hacen posible el análisis y la extracción de información precisa sobre los datos ingresados.
Todas las redes neuronales con las que cuenta se encuentran compuestas por una serie de capas de nodos y en cada una de ellas se procesan características distintas de los datos de entrada que fueron ingresados.
Por lo tanto, mientras los datos se propagan a través de todas estas redes, las características se combinan para así realizar predicciones mucho más precisas.
En la actualidad, por ejemplo, el Deep Learning está siendo muy utilizado en todos aquellos programas que trabajan con el análisis de imágenes o con el reconocimiento de voz.
Machine learning, deep learning e IA generativa: diferencias y cuándo usar cada uno
La inteligencia artificial es el campo general. El machine learning es la parte que aprende de los datos, el deep learning es el machine learning basado en redes neuronales con varias capas, y la IA generativa es un tipo de IA que crea contenido nuevo, como texto o imágenes, con modelos entrenados con grandes volúmenes de datos. Cada nivel está dentro del anterior.
Qué cambia entre el machine learning clásico y el deep learning
Tipo de datos: el machine learning clásico trabaja sobre todo con datos estructurados, como una tabla de clientes. El deep learning también admite datos sin estructurar (texto, imágenes, audio) y suele necesitar más datos para ganar precisión.
Variables: en el machine learning clásico, una persona decide qué características importan. En el deep learning, la red extrae buena parte de ellas por sí misma.
Cuándo usar cada uno: un criterio de decisión
Un criterio práctico: empieza por lo más simple que resuelva el problema y sube de nivel solo si hace falta.
Reglas escritas a mano: si la lógica es estable y cabe en un diagrama, como un descuento según el tramo de compra, no hace falta que nada aprenda de datos.
Machine learning clásico: si tienes datos en tablas y quieres predecir o clasificar, por ejemplo qué clientes tienen más riesgo de darse de baja.
Deep learning: si el dato es una imagen, un audio o un texto y dispones de muchos ejemplos, por ejemplo detectar defectos en fotos de una línea de producción.
IA generativa: si necesitas resumir, redactar o generar código, asumiendo que puede equivocarse y que alguien debe revisar el resultado.
Error común: recurrir a deep learning o a un modelo de lenguaje para un problema de tabla con pocos datos. Un modelo clásico suele ser más fácil de entrenar, de explicar y de mantener.
Para ver cómo se construyen estas redes, lee qué son las redes neuronales y, para llevarlas a código, aprende PyTorch. Si tu duda es la IA generativa, tienes IA generativa: qué es y cómo funciona, y para situar todo dentro de la IA, qué es la inteligencia artificial.
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¿Cuáles fueron los orígenes de ambas técnicas?
A pesar de que ambas técnicas sean distintas en su modo interno de funcionar, lo cierto es que guardan relación por el hecho de ser utilizadas en aplicaciones tecnológicas.
Además, sus orígenes se remontan de forma aproximada a la misma época, porque ya en la década de los 50’ se comenzaba a hablar sobre ellas y se comenzaron a realizar estudios al respecto de la manera en la que podían funcionar.
Por supuesto, ambas tuvieron un avance individual distinto y crecieron a su propio ritmo.
En 1959, Arthur L. Samuel publicó en el IBM Journal «Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers», uno de los primeros trabajos sobre máquinas que aprenden. El deep learning, que es una parte del machine learning, despegó mucho más tarde: en 2012, la red convolucional de Krizhevsky, Sutskever y Hinton mejoró de forma considerable los mejores resultados anteriores en la clasificación de imágenes de ImageNet.
Y así fueron avanzando de forma individual hasta convertirse en lo que son hoy en día y en lo indispensables que resultan para la actualidad en la que vivimos.
¿En qué tipo de aplicaciones se emplean el Machine Learning y el Deep Learning?
Ya hemos avanzado lo suficiente en cuanto a las definiciones de ambas técnicas, por lo que podemos comenzar a hablar sobre el tipo de aplicaciones que trabajan con ambas.
Lo cierto es que existen programas, aplicaciones y funciones que se fundamentan sobre este tipo de técnicas y nosotros lo pasamos por alto.
Por lo tanto, para que tomes consciencia de esto y entiendas la importancia de ambas, nosotros te hablaremos de las aplicaciones en las que ambas están siendo utilizadas.
Aplicaciones que se estructuran sobre el Machine Learning
Para ir en orden, vamos a comenzar hablando de las aplicaciones que trabajan con Machine Learning.
Recuerda que esta es una técnica de procesamiento que funciona de forma principal con algoritmos.
Por lo tanto, los tipos de aplicaciones en las que está siendo utilizada son:
1. Aplicaciones digitales de servicio al cliente
De seguro más de una vez has ingresado a una aplicación o a un sitio web en el que aparece un chat bot con un asistente virtual para atenderte.
Este tipo de función es desarrollada a través del uso del Machine Learning, ya que según el dato que ingreses, podrás recibir una respuesta precisa a tu incógnita.
Por lo tanto, se trata de programas que están muy bien preparados para ser empleados en el sector de la atención al cliente.
Además, al tratarse de una función que ha estado siendo bien recibida por parte de los usuarios, es normal que cada vez se emplee más y más el Machine Learning para este tipo de aplicaciones.
2. Análisis de datos y sentimientos
Por otro lado, nos encontramos con la función de análisis de datos y sentimientos que está presente en la mayoría de las redes sociales de la actualidad.
Como bien sabrás, detrás de nuestras interacciones en internet, las redes son capaces de entender lo que decimos y ante esto nos aparecerán publicaciones que sean de nuestro agrado o nos bloquearán por utilizar un lenguaje inadecuado.
En este caso estamos ante funciones que se encuentran muy inmersas en las redes sociales, pero tienes que saber que las mismas funcionan por medio del Machine Learning.
3. Programas para automatizar los procesos empresariales
Por otro lado, hay que mencionar también que muchos de los programas que hoy en día están siendo utilizados para automatizar los procesos empresariales también se fundamentan sobre esta técnica de procesamiento de datos.
Muchas empresas trabajan con programas que les permiten llevar un mejor control de los gastos, del inventario, de las ventas y que, además, redactan informes periódicos con las novedades.
Pues bien, este tipo de aplicación se fundamenta sobre el Machine Learning y su utilidad resulta innegable.
Tanto las pequeñas, como las grandes empresas, están recurriendo a este tipo de programas para así automatizar muchos de los procesos que antes tenían que hacer de forma manual.
4. Aplicaciones tecnológicas médicas
Otro de los sectores en los que la tecnología ha tenido un gran impacto es en la medicina, pues cada vez son más los programas que están siendo utilizados por los doctores para llevar un mejor control de los casos médicos.
Gracias a ellos pueden llevar de forma organizada el tratamiento de un paciente y no solo eso, sino además predecir cuáles podrían ser los medicamentos indicados según el caso.
Además, incluso hay programas que son de ayuda para procesar los resultados de los exámenes y hacer un diagnóstico previo para los doctores. Son herramientas de apoyo: la decisión clínica sigue en manos del profesional sanitario.
Esto es algo que cada vez está siendo más utilizado, por ejemplo, para procesar muestras de bioanálisis o muestras citológicas.
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Aplicaciones que se estructuran sobre el Deep Learning
Ahora bien, es momento de continuar y por ello es hora de hablar sobre las aplicaciones que funcionan por medio del Deep Learning.
En vista de que la estructuración interna de esta técnica es distinta a la del Machine Learning, las aplicaciones en las que se emplean también resultan diferentes.
Por lo tanto, en este caso nos encontramos con el que el Deep Learning está siendo utilizado para el desarrollo de programas de este estilo:
1. Programas de reconocimiento de voz
Gracias al modo en el que funciona el Deep Learning, esta técnica suele ser empleada en programas que ofrezcan resultados más precisos.
Por ejemplo, todo lo que tiene que ver con el reconocimiento de voz, suele tener el Deep Learning detrás.
De hecho, muchas de las asistentes virtuales que incluyen los móviles o los navegadores web han sido creadas en base a esta técnica.
Es por ello que puedes hablarles y el programa se encargará de escribirlo para que el asistente pueda atender tu requerimiento.
De igual forma, para quienes trabajan con transcripciones de voz, todos los programas que realizan de forma automática la transcripción de voz a texto también trabajan con esta técnica.
2. Funciones de conducción autónoma
Cuando explicamos la definición del Deep Learning, mencionamos que es una técnica que está siendo muy empleada para el análisis de imágenes.
Es por ello que la misma forma parte de los sistemas de conducción autónoma que incluyen muchos coches, junto con los sistemas de ayuda a la conducción.
Dentro de la industria automotriz, este tipo de programas están siendo utilizados para prevenir accidentes y mejorar la manera de conducir de las personas.
Como bien sabrás, hay muchos modelos que incluyen una pantalla en el panel a través de la cual puedes ver lo que tienes detrás, en frente o al lado de los coches.
Además, a la hora de retroceder o de estacionarte, te indica hacia dónde tienes que moverte para hacerlo bien.
Sin duda, esta es una de las aplicaciones más interesantes y de mayor utilidad que se le ha dado al Deep Learning.
3. Reconocimiento de imágenes
Gracias a su funcionalidad en lo que respecta a reconocer imágenes, esta es una técnica que está siendo muy utilizada en las aplicaciones que requieren de esto.
Por ejemplo, en las aplicaciones de seguridad que se encuentran aunadas al funcionamiento de una cámara de seguridad y mediante las cuales recibes alerta cuando se percibe algo extraño fuera de tu vivienda.
De igual manera, existen algunos programas de este estilo que también están siendo empleadas en la medicina, en especial para analizarlos rayos X o las ecografías de forma precisa.
Por lo tanto, el Deep Learning también es empleado en un campo tan importante como lo es la medicina.
4. Detección de actividades bancarias fraudulentas
Para finalizar, hay que destacar que una técnica como esta también está siendo muy utilizada por parte de las aplicaciones bancarias y los monederos digitales.
El aviso al iniciar sesión desde otro dispositivo puede ser una simple regla, pero los sistemas que puntúan cada operación según se parezca o no a un fraude aprenden de los datos: es una tarea clásica del aprendizaje automático.
De esa manera, este tipo de entidades se cubren las espaldas y le ofrecen un mayor nivel de seguridad a sus clientes por medio de un sistema más automatizado.
Sin duda, este es solo el inicio de muchos cambios y programas novedosos que van a ser creados en base a este tipo de tecnología.
Conforme avance el tiempo, puedes tener por seguro que serán más y más las aplicaciones que se fundamenten sobre el Machine Learning y el Deep Learning.
Qué ha cambiado: de los chatbots de guion a los modelos de lenguaje
Los asistentes de atención al cliente que describimos arriba han cambiado de base: muchos chatbots antiguos seguían guiones cerrados, y los actuales se apoyan cada vez más en modelos de lenguaje (LLM), un tipo de IA generativa basada en deep learning. Su uso ya es corriente entre quienes programan: según la encuesta de Stack Overflow de 2026, el 71,8 % de las personas encuestadas ha usado un LLM (base: 16.241 respuestas).
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Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre machine learning y deep learning?
El deep learning es un tipo de machine learning. La diferencia práctica está en el modelo y en los datos: el machine learning clásico suele trabajar con datos estructurados y variables elegidas por una persona, mientras que el deep learning usa redes neuronales de varias capas que extraen esas características de datos sin estructurar, como imágenes, audio o texto.
¿Qué es mejor, machine learning o deep learning?
Ninguno es mejor en general. Con datos en tablas y pocos ejemplos, un modelo de machine learning clásico suele ser más sencillo de entrenar y de explicar. Con imágenes, voz o texto y muchos ejemplos, el deep learning suele dar mejores resultados. La elección depende del tipo de dato y de cuántos ejemplos tengas.
¿Qué programas se usan para machine learning?
Se programa sobre todo en Python con bibliotecas abiertas. scikit-learn se presenta como «Machine Learning in Python» y cubre clasificación, regresión y agrupamiento. TensorFlow se define como una plataforma de extremo a extremo para machine learning, y PyTorch es la otra gran opción para redes neuronales: puedes practicarlo con nuestra guía de PyTorch.
¿Cuáles son ejemplos de deep learning?
Los ejemplos habituales son el reconocimiento de voz de los asistentes virtuales, la clasificación de imágenes y el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural (chatbots, resúmenes automáticos de documentos) y el análisis de imágenes médicas como apoyo al diagnóstico.
¿Qué aplicaciones tiene el machine learning en la industria?
En la industria se usa para previsión de series temporales y detección de anomalías en los datos de operación, para clasificar imágenes, por ejemplo identificando si los trabajadores llevan el equipo de seguridad, y para detectar fraude.
