Diferencia entre los sistemas de decisión basados en reglas y los basados en aprendizaje automático

Cuando se trata de máquinas y ordenadores, no poseen una comprensión innata del mundo, de lo que es aceptable y de lo que no lo es. Como a un niño, a las máquinas hay que enseñarles todo desde la base. En términos generales, existen dos enfoques para ayudar a las máquinas a adquirir inteligencia, que son el enfoque basado en reglas y el enfoque de aprendizaje automático.

¿Qué es un sistema basado en reglas?

Un sistema de decisión basado en reglas toma decisiones basándose en un conjunto de reglas y lógica predefinidas. En este enfoque, los expertos humanos o los especialistas del sector codifican explícitamente las reglas en el sistema, dictando cómo debe responder a diferentes escenarios de entrada. Estas reglas suelen adoptar la forma de declaraciones "si-entonces", en las que a determinadas condiciones (la parte "si") les siguen las acciones o decisiones correspondientes (la parte "entonces").

El proceso de toma de decisiones en un sistema basado en reglas es determinista y sigue un conjunto fijo de reglas. Cuando una entrada o situación coincide con las condiciones especificadas en las reglas, el sistema aplica la acción correspondiente sin más aprendizaje ni adaptación. Las reglas suelen estar diseñadas para cubrir un abanico específico de situaciones o escenarios de toma de decisiones.

Los sistemas de decisión basados en reglas se utilizan habitualmente en diversos ámbitos, como los sistemas expertos, las aplicaciones empresariales, el diagnóstico médico, el control de procesos y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Ofrecen la ventaja de la transparencia y la interpretabilidad, ya que la lógica de decisión está definida explícitamente por expertos humanos. Además, los sistemas basados en reglas pueden ser más fáciles de diseñar e implantar en escenarios en los que las reglas de decisión se entienden bien y son estáticas.

Las limitaciones de un sistema basado en reglas

Sin embargo, los sistemas basados en reglas también tienen limitaciones. Pueden tener problemas a la hora de gestionar situaciones complejas o ambiguas que no encajan perfectamente en reglas predefinidas. A medida que aumenta el número de reglas, la gestión y el mantenimiento del sistema pueden convertirse en un reto. Además, los sistemas basados en reglas carecen de la capacidad de aprender de nuevos datos o adaptarse a condiciones cambiantes, lo que los hace menos adecuados para entornos dinámicos.

Por ejemplo, un sistema basado en reglas marcará a todos los usuarios como sospechosos si se desvían del patrón de productos normales que suelen comprar, aunque eso por sí solo no sea un indicador garantizado de fraude. Aunque la detección de fraudes basada en reglas permite a los analistas de fraudes realizar cambios de forma inmediata y con la frecuencia necesaria, también puede hacer que el proceso resulte engorroso y difícil de manejar una vez añadido un cierto número de reglas. Como era de esperar, estas reglas basadas en los principios "Y/O" pueden dar lugar a falsos positivos o falsos negativos, si se pasa por alto alguna excepción. Para identificar con precisión el fraude, un sistema debe estudiar y comprender el comportamiento de compra de los clientes combinando los datos de compra con otros indicadores para construir una imagen completa.

¿Qué es un sistema basado en el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin programación explícita. En lugar de basarse en reglas predefinidas, los modelos de aprendizaje automático utilizan técnicas estadísticas para aprender de los datos con los que han sido entrenados a situaciones nuevas y desconocidas.

Siguiendo con nuestro ejemplo de detección de fraudes, la investigación arcaica basada en reglas observa un patrón de acceso a la misma cuenta desde diferentes direcciones de protocolo de Internet durante un breve periodo de tiempo y lo marca como sospechoso. Mientras que una detección de fraudes equipada con Machine Learning puede aprender la diferencia entre el verdadero fraude y las situaciones engañosas. Los sistemas de IA alimentados con los datos de clientes legítimos pueden examinar cada situación más de cerca e identificar que el usuario es un viajero de negocios que está comprando regalos para su familia mientras está de viaje. Podría ser capaz de reconocer que algunas de las direcciones IP proceden de redes Wi-Fi de los lugares a los que viaja y utilizar la geolocalización del dispositivo para entender que el usuario estuvo en esos lugares.

LAS REGLAS SE FORMAN CON LAS COSAS QUE SABEMOS; EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO REVELA COSAS QUE NO SABEMOS.

¿Cuál es la diferencia entre los sistemas basados en reglas y los basados en ML?

En resumen, la IA aprovecha el aprendizaje automático y otras técnicas para que las máquinas aprendan de los datos, se adapten y tomen decisiones. En cambio, los sistemas de decisión basados en reglas se basan en reglas predefinidas establecidas por expertos humanos y carecen de la capacidad de aprendizaje y adaptación de los sistemas de IA.

Aunque el aprendizaje automático es muy prometedor, también hay que tomar decisiones. La decisión de utilizar uno u otro enfoque depende de varios factores, como la disponibilidad y la calidad de los datos, la complejidad y la dinámica del entorno de toma de decisiones, la necesidad de transparencia, los recursos disponibles para la formación y el mantenimiento, y el nivel de interpretabilidad necesario.

• Si los datos son abundantes y el proceso de toma de decisiones es complejo y dinámico, el enfoque de aprendizaje automático puede ser más adecuado.
• Si el proceso de toma de decisiones está bien definido y la interpretabilidad y el control son cruciales, el enfoque basado en reglas podría ser más adecuado.

Como puede ver, existen dos enfoques diferentes para la toma de decisiones: los sistemas basados en reglas y los sistemas de aprendizaje automático. La decisión de qué enfoque utilizar depende de las necesidades específicas de su aplicación. Sin embargo, independientemente del enfoque que elija, puede estar seguro de que la toma de decisiones basada en IA puede ayudarle a mejorar su negocio.

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