Seamos honestos: todas las empresas modernas toman decisiones teniendo en cuenta la competencia y la promesa de la innovación. La urgencia suele reflejar tanto los progresos que estamos haciendo como la complejidad de la tecnología con la que tratamos. 

La automatización empresarial se enfrenta una cuestión fundamental: ¿Cómo permitimos que las máquinas trasciendan la funcionalidad básica, evolucionando para pensar, aprender y adaptarse? ¿Y cómo impulsan el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo esta transformación?

Aprendizaje profundo (DL) 

El DL aprovecha las redes neuronales, especialmente las arquitecturas profundas como las redes neuronales de convolución (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), para extraer patrones de conjuntos de datos masivos. Para las empresas, el DL ayuda en el análisis predictivo, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y la automatización robótica de procesos.

El análisis predictivo con datos de series temporales permite a los modelos de DL prever la demanda y detectar anomalías en las transacciones financieras. Optimiza la gestión de la cadena de suministro. Por ejemplo, los modelos lingüísticos más avanzados, como GPT-4 o Llama 2, pueden ajustarse e integrarse con fuentes de datos en tiempo real para prever los cambios del mercado y proporcionar información dinámica y matizada sobre el comportamiento de los clientes. Estos modelos avanzados pueden identificar tendencias emergentes, personalizar recomendaciones de productos a escala e incluso generar estrategias de marketing específicas, tareas que van mucho más allá de las capacidades predictivas más estáticas de los sistemas anteriores basados en transformadores.

En el ámbito de la visión por ordenador, la tecnología de DL está revolucionando la fabricación al mejorar el control de calidad y el seguimiento de inventarios mediante técnicas avanzadas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Herramientas como YOLO y Mask R-CNN permiten realizar análisis en tiempo real a partir de las imágenes de las cámaras, lo que aumenta tanto la velocidad como la fiabilidad.

El aprendizaje profundo ya no solo automatiza cosas sencillas, sino que ahora está potenciando la automatización robótica de procesos (RPA) para que pueda manejar todas esas entradas desordenadas y no estructuradas, como documentos escaneados o correos electrónicos. Como resultado, los flujos de trabajo de RPA no solo se están volviendo más inteligentes, sino también mucho más flexibles y fáciles de ajustar. Al mismo tiempo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) está impulsando silenciosamente toda una serie de funciones, desde los chatbots inteligentes y el análisis avanzado de documentos hasta tareas más sutiles como la lectura de sentimientos. Tanto si se utilizan marcos basados en GPT como modelos de aprendizaje profundo especialmente diseñados, el NPL está proporcionando a las máquinas una forma de entender el lenguaje más parecida a la humana. Esta transformación hace que la atención al cliente sea más eficiente, perfecciona las operaciones de Recursos Humanos, elimina los cuellos de botella y permite a los sistemas automatizados asumir tareas difíciles con mayor confianza, ampliando así el alcance de lo que pueden lograr.

Aprendizaje por refuerzo (RL)

La psicología del comportamiento alimenta el aprendizaje por refuerzo. Es como enseñar a un robot a comportarse paso a paso para que pueda alcanzar un objetivo a largo plazo. En este caso, tenemos algo llamado “agente” (puede ser un programa de software, un robot o un personaje virtual de un juego) que interactúa continuamente con su entorno. Cada vez que el agente realiza una acción, recibe una respuesta en forma de “recompensa”. La recompensa puede ser positiva (buena) o negativa (mala). A diferencia del aprendizaje supervisado, esta tecnología prospera en entornos dinámicos en los que escasean los datos explícitos de entrenamiento.

El RL puede clasificarse en cuatro categorías: optimización dinámica de procesos, experiencias personalizadas, sistemas autónomos y gestión de riesgos y toma de decisiones.

Gracias al aprendizaje por refuerzo avanzado, las operaciones logísticas globales están cambiando la planificación estática de rutas por un enfoque adaptativo, que reacciona rápidamente ante problemas de tráfico imprevistos, limitaciones de suministro sobre el terreno y demandas cambiantes de los clientes. Los primeros programas piloto de grandes empresas como Uber Freight y FedEx demuestran que las rutas basadas en RL no solo reducen los costos operativos, sino también los plazos de entrega, lo que se traduce en operaciones más flexibles y con mayor capacidad de respuesta. Mientras tanto, los métodos de RL más avanzados, como las redes Q profundas (DQN) y la optimización de políticas proximales (PPO), están demostrando su capacidad para gestionar flujos de trabajo complejos en la cadena de suministro y arquitecturas de sistemas intrincadas. Estudios recientes de Forrester destacan las aplicaciones actuales que van más allá de los ejemplos tradicionales de gestión de robots de almacén.

Los consumidores modernos esperan interacciones profundamente personalizadas y el RL está respondiendo a esa llamada. Según estudios recientes del sector (incluidos informes de Forrester), los sistemas adaptativos ahora aprenden continuamente las preferencias individuales de los usuarios para perfeccionar las recomendaciones de productos, adaptar las listas de los servicios de streaming o incluso seleccionar la oferta perfecta dentro de una aplicación. Consideremos el enfoque de Spotify: en lugar de depender de métricas de similitud fijas, sus recomendaciones basadas en RL evolucionan junto con el comportamiento del oyente. Paralelamente, los principales sitios de e-commerce aplican el RL para ajustar dinámicamente las ofertas de productos, elaborando un recorrido de compra individualizado que se siente perfectamente sincronizado con los intereses inmediatos del usuario.

En una amplia gama de entornos industriales, desde plantas de producción a centros de distribución, el aprendizaje por refuerzo está allanando el camino a sistemas autónomos que prosperan gracias a la adaptación sin intervención humana. Además del brazo robótico clásico, se están probando herramientas avanzadas basadas en RL, como drones industriales y carretillas elevadoras autoguiadas, para gestionar inventarios y cargas útiles cambiantes. Las empresas utilizan el aprendizaje por refuerzo (RL) para ayudar a sus sistemas robóticos a mejorar constantemente su forma de manipular mercancías, encontrar las mejores rutas de reparto y planificar el mantenimiento. Las operaciones se mantienen flexibles y eficientes, adaptándose fácilmente a nuevos productos, normas actualizadas y temporadas de gran actividad, todo ello sin que alguien tenga que intervenir y realizar ajustes manualmente. En otras palabras, el RL está dotando a estos sistemas de una especie de “sentido común” que les permite seguir mejorando en su trabajo, independientemente de los retos que se les presenten.

Cuando se trata de la toma de decisiones de alto riesgo (como el comercio financiero, las defensas de ciberseguridad o incluso el ajuste dinámico de las primas de seguros), los modelos de RL se están convirtiendo en herramientas de valor incalculable. Los expertos financieros utilizan el RL para ajustar rápidamente sus estrategias en mercados turbulentos, mientras que los sistemas de seguridad basados en RL anticipan y detienen las amenazas en una fase temprana. Las suites de seguridad de las empresas, unidas a los conocimientos de RL, pueden adaptar las reglas de firewalls y los protocolos de autenticación en tiempo real, manteniéndose un paso por delante de los posibles intrusos. Según un estudio de 2023 de Forrester, este tipo de apoyo autónomo a la toma de decisiones se considera cada vez más esencial en el volátil entorno digital y económico actual.

Convergencia del aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo

La sinergia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, comúnmente denominada aprendizaje profundo por refuerzo (DRL), amplía el potencial de la automatización inteligente:

Agentes de DRL

Combinando el reconocimiento de patrones de RL con la toma de decisiones secuencial del aprendizaje por refuerzo, los agentes de DRL se adaptan a entornos empresariales complejos.

Ejemplo: El DRL impulsa sistemas de IA para la optimización de la cadena de suministro, entrenando agentes para equilibrar dinámicamente costos, tiempo y calidad.

AGENTES DE DRL (Combinación de capacidades de DL y RL para una nueva aplicación de técnicas de aprendizaje)

Escalabilidad

Avances como AlphaZero demuestran la escalabilidad del aprendizaje en distintas tareas, desde el gaming hasta la optimización de estrategias a nivel empresarial.

Caso práctico de Globant sobre aprendizaje profundo

Augoor, de Globant, está sacudiendo la escena del software al utilizar el aprendizaje profundo para transformar código sin vida en ideas dinámicas y prácticas. Utiliza redes neuronales de última generación para descomponer bases de código complejas, elaborar automáticamente documentación inteligente y contextualizada, trazar intrincadas dependencias y revelar patrones ocultos. Este enfoque no solo acelera la incorporación y agiliza el mantenimiento, sino que también aumenta la productividad al ayudar a los equipos a descifrar y ajustar rápidamente incluso los sistemas más complicados. Con Augoor, Globant está estableciendo un nuevo estándar para la gestión de códigos, convirtiendo cada línea en un activo claro y accesible que impulsa la innovación y la eficiencia en todos los proyectos.

Principales retos y soluciones

Cuando las empresas utilizan el aprendizaje profundo (DL) y el aprendizaje por refuerzo (RL), uno de sus mayores desafíos es conseguir el tipo adecuado de datos. Estos sofisticados modelos de IA necesitan enormes cantidades de información precisa y de primera calidad para prosperar. Imagina enseñar a un alumno: si los libros de texto son viejos, incompletos o simplemente erróneos, el alumno no aprenderá mucho. Lo mismo ocurre con los algoritmos de DL y RL. Ahora, eso puede solucionarse con soluciones de aprendizaje federado y datos sintéticos. La naturaleza opaca de estos modelos puede mitigarse mediante el uso de marcos de IA explicable (XAI). Esto garantiza que la toma de decisiones siga siendo transparente y conforme a la normativa. Por último, las API y el middleware ofrecen un medio práctico de integrar sistemas avanzados de IA.

El DL y el RL no se limitan a automatizar tareas, sino que redefinen los flujos de trabajo con capacidades de toma de decisiones que optimizan, evolucionan y perturban de forma dinámica. Las empresas que aprovechan estas tecnologías van más allá de la automatización estática y adoptan sistemas dinámicos e inteligentes que transforman las industrias. El futuro está en aprovechar estas herramientas para crear flujos de trabajo autónomos que no solo sean eficientes, sino también innovadores y resistentes.