El machine learning y el deep learning son dos herramientas muy útiles para las empresas, especialmente en esta época de transformación digital acelerada en el país.
No obstante, es importante tener claro cuál de estas es más útil para el tipo de organización y el sector al que pertenece para escoger el perfil profesional especializado adecuado.
De hecho, en algunos casos es posible que se soliciten perfiles híbridos que sepan implementar y adecuar ambas herramientas para sacar el mayor provecho para las empresas según sus necesidades y requerimientos en los procesos operacionales, creativos y de automatización.
Si quieres ser parte de este sector, impulsar tu carrera y combinar tecnologías de inteligencia artificial, puedes hacer el Programa en IA y Data Science de la Universidad Internacional de La Rioja – UNIR.
Qué es el machine learning dentro de la inteligencia artificial
Según Bergmann, “El machine learning es el subconjunto de la inteligencia artificial (IA) centrado en algoritmos que pueden “aprender” los patrones de los datos de entrenamiento y, posteriormente, hacer inferencias precisas sobre nuevos datos. Esta capacidad de reconocimiento de patrones permite a los modelos de machine learning tomar decisiones o realizar predicciones sin instrucciones explícitas y codificadas de forma rígida”. 1
Fuente: ¿Qué es el machine learning?
De hecho, esta herramienta se ha convertido en parte de una gran variedad de sistemas de inteligencia artificial y se ha posicionado como elemento clave para los procesos de transformación digital en las empresas por sus ventajas y beneficios para los diferentes procesos que se llevan a cabo dentro de las mismas.
En qué se diferencian realmente: machine learning vs. deep learning
Aunque el machine learning y el deep learning comparten ciertas características, es innegable que no son lo mismo y, por esta razón, es necesario entender cuáles son las principales diferencias entre estos conceptos.
Ya hemos definido lo que es el machine learning, por lo que ahora es necesario saber qué es el deep learning. Se considera un subconjunto del machine learning, pero este tiene un nivel de aprendizaje mucho más profundo en el que se busca imitar de manera más precisa el cerebro humano.
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Redes neuronales, algoritmos y modelos: cuándo aplica cada enfoque
Dependiendo de lo que requiere para sus procesos una organización, podemos entender qué tipo de enfoque se puede aplicar como lo mencionaremos a continuación:
Redes neuronales
Estas se usan principalmente cuando los requerimientos implican información no estructurada (imágenes, audios, videos, textos, etc.); por lo tanto, el deep learning es el enfoque más adecuado para esto.
Algoritmos
Se implementan principalmente para cuando se tiene información estructurada tabular como bases de datos, información financiera, indicadores comerciales, datos de ventas, entre otros. Para esto se usan algoritmos de machine learning, ya que usan información estructurada fácil de aprender e interpretar.
Modelos
Los modelos de inteligencia artificial pueden tener ambos enfoques, tanto modelos de machine learning como de deep learning. Estos por lo general se usan para la creación de chatbots, agentes de IA, traducción o generación de contenido.
Qué perfil demanda más el mercado colombiano: sectores y tendencias en 2026
La inteligencia artificial en Colombia es una de las tendencias que ha mostrado un crecimiento constante durante los últimos años. En 2026 esta tendencia sigue presente y evolucionando para desarrollar nuevas estrategias para que las empresas puedan aprovechar la tecnología para alcanzar sus objetivos organizacionales, comerciales y económicos.
Esto ha hecho que ciertas profesiones sean más requeridas por las empresas en la actualidad como las siguientes:
- Ingeniero de machine learning
- Especialista en data science
- Ingeniero en ciencia de datos
- Ingeniero de inteligencia artificial
- Especialista en IA generativa
Los sectores que más requieren esto son el tecnológico, el financiero, el de salud, el de comercio electrónico y el de manufactura. Gracias a los diferentes procesos que desarrollan en analítica de datos, en automatización de tareas, en servicio al cliente, entre otros, estos pueden sacar el mayor provecho a estos modelos de IA, reduciendo tiempos, recortando gastos y mejorando la producción significativamente.
Qué sabe hacer un profesional de ML y qué uno de DL: habilidades y stack técnico
Ambos perfiles deben contar con una base muy sólida en programación, análisis de datos e, incluso, en matemáticas; sin embargo, cada uno se diferencia en ciertas áreas. A continuación te nombraremos cuáles son las habilidades necesarias del profesional ML y el DL:
Profesional en machine learning
Entender de Python en machine learning, SQL, Pandas, Docker, XGBoost, son algunas de las herramientas necesarias para poder desarrollar habilidades para:
- Limpieza de datos
- Selección de modelos
- Evaluación de métricas
- Automatización de pipelines
- Ingeniería de variables
Profesional en deep learning
En el deep learning se usan herramientas como ChatGPT, OpenCV, GPU Computing, CUDA, Keras, entre otras y son indispensables para habilidades como:
- Diseño de redes neuronales
- Procesamiento de imágenes
- IA generativa
- Optimización de modelos de producción
- Procesamiento de lenguaje natural
Cómo orientar tu carrera hacia uno u otro perfil en Colombia
Para orientar tu profesión hacia el deep learning o el machine learning, puedes enfocarte en realizar la maestría en inteligencia artificial en Colombia de la UNIR. Con este programa entenderás cómo trabajar cada uno de estos enfoques y decidirás cuál se adapta mejor a tu perfil y tus preferencias.
También puedes optar por hacer certificaciones en cualquiera de las dos para que entiendas de manera individual cómo se desarrollan, cuáles son sus aplicaciones y su futuro profesional en nuestro país.
De esta manera, podrás comenzar a orientar tu perfil profesional en el área que más te llame la atención y que puedas acceder a puestos de trabajo altamente demandados con salarios competitivos.
Referencias bibliográficas:
1 Bergmann, D. (s.f.). ¿Qué es el machine learning? IBM. Tomado de: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/machine-learning
2 Gómez, E. (2022). Diferencia entre machine learning y deep learning. Tomado de: https://blogs.uoc.edu/informatica/es/machine-learning-vs-deep-learning-diferencias/
