Neural Network: Qué es, cómo funciona y sus principales usos

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) cada vez cobran más importancia en nuestro día a día, pero no todo el mundo tiene del todo claro cómo funciona la tecnología que los impulsa, cómo funciona y qué oportunidades abre. Las redes neuronales (neural network) permiten reconocer imágenes, traducir distintos idiomas, responder preguntas o recomendar productos, todo de forma acertada y completamente autónoma.

Esto se integra ya en tiendas en línea o centros de atención al cliente, y permite tomar mejores decisiones y detectar aplicaciones de gran valor para las empresas. Por eso vamos a contarles en detalle qué es una neural network artificial y cómo pueden sacarle el máximo partido en su beneficio.

Qué es una red neuronal

Una neural network es un modelo computacional formado por capas de unidades conectadas entre sí que se denominan neuronas artificiales, capaces de transformar entradas en salidas mediante pesos, sesgos y funciones de activación. Están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, pero no lo replican. sino que son estructuras matemáticas que aprenden relaciones en los datos para realizar tareas como clasificación, regresión o detección de patrones.

Suelen organizarse en una capa de entrada, varias capas ocultas y una capa de salida, y cuando hay muchas capas hablamos de aprendizaje profundo.

Además, en función del problema, existen arquitecturas especializadas como las redes convolucionales para imágenes o las recurrent neural network para secuencias de texto y voz. Entrenarlas con ejemplos permite ajustar sus parámetros para reducir errores y generalizar a nuevos casos, automatizando decisiones sin necesidad de programar reglas a mano.

Cómo funciona una red neuronal

El funcionamiento de una neural network combina dos fases: inferencia y entrenamiento.

En la fase de inferencia, los datos de entrada atraviesan las capas. Así, cada neurona calcula una combinación lineal de sus entradas (pesos y sesgo) y aplica una activación no lineal. De este modo el modelo, capa a capa, transforma la representación hasta producir una salida (por ejemplo, una probabilidad).
En la de entrenamiento, comparamos esa salida con la respuesta correcta mediante una función de pérdida. Para reducir este error, el algoritmo de retropropagación calcula gradientes de la pérdida respecto a cada peso y los actualiza con un optimizador como descenso por gradiente (y variantes como Adam). Este proceso se repite a lo largo del tiempo sobre muchos lotes de datos, hasta que el rendimiento se estabiliza.

Para mejorar la generalización, es posible utilizar técnicas como la regularización L2, la normalización por lotes o el dropout. El resultado es un modelo que ha aprendido parámetros capaces de aproximar funciones complejas y tomar decisiones muy fiables en tareas reales.

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Tipos de redes neuronales

Antes de elegir una arquitectura, es importante que tengan claro qué clases de neural network existen y cuál es su utilidad. Cada familia optimiza un patrón de datos o tarea diferente, desde imágenes y texto hasta grafos, señales, generación y recomendación en producción, así que presten atención, ¡porque esto les interesa!

Perceptrón multicapa (MLP): Capas densas para clasificación y regresión en datos tabulares.
Convolucionales (CNN): Extraen patrones espaciales, siendo el estándar en visión, segmentación y detección.
Recurrentes (RNN, LSTM, GRU): Modelan dependencias temporales en texto, voz y series.
Transformers: Utilizan autoatención para relaciones globales, base de modelos de lenguaje y multimodal.
Redes de grafos (GNN): Trabajan sobre nodos y aristas, capturando estructura relacional en recomendaciones, química o redes sociales.
Autoencoders (AE/VAE): Comprimen y reconstruyen datos, lo que las hace muy útiles en reducción de dimensionalidad, generación y detección de anomalías.
Generativas adversarias (GAN): Dos redes compiten para crear datos sintéticos realistas. Se aplican en imágenes, voz y privacidad.
ResNet y arquitecturas residuales: Añaden atajos para entrenar redes profundas estables y precisas, especialmente en visión.

Y hablando de redes, no sigan leyendo sin antes saber para qué sirve y cómo hacer un diagnóstico de red. ¡Un alto en el camino que puede resultarles muy productivo!

Aplicaciones prácticas de las redes neuronales

Las redes neuronales ya llevan tiempo creando valor en multitud de sectores, y saber cómo lo hacen te permitirá poder aplicarlas también en el suyo para sacarles el máximo provecho posible.

NLP y asistentes: LLMs, traducción, resúmenes… mejoran la precisión y la productividad en tareas lingüísticas.
Visión por ordenador: Clasifican y segmentan imágenes para diagnóstico, inspección industrial, seguridad y mapas.
Recomendadores: Personalización en comercio, medios y finanzas, elevan aspectos como la conversión, la retención y el valor de vida del cliente.
Vehículos autónomos y ADAS: Intervienen en la detección de carriles, peatones y objetos.
Anomalías y mantenimiento predictivo: Series temporales para fallos, degradaciones, fraudes operativos y consumo.
Detección de fraude: Modelos que combinan texto, grafos y transacciones para alertar irregularidades.
Descubrimiento de fármacos: Predicción de afinidades y generación molecular para acelerar fases preclínicas complejas.
Generación multimedia: Síntesis de imágenes, voz y vídeo con GAN/VAE y datos sintéticos fidedignos.

Ventajas y limitaciones

Antes de empezar a utilizar redes neuronales en un proyecto, necesitan comprender qué pueden aportarles, pero también en qué podrían fallar. Por eso vamos a mostrarles la cara y la cruz de una neural network, ¡para que puedan valorarlo ustedes mismos!

Rendimiento superior en tareas complejas frente a métodos clásicos, pues aprende de representaciones jerárquicas.
Capacidad de generalización, ya que predicen bien si reciben datos de calidad y suficiente diversidad en el entrenamiento.
Automatizan la extracción de características, reduciendo ingeniería manual y acelerando ciclos de desarrollo en productos de datos.
Escalan en hardware moderno (GPU/TPU), habilitando entrenamiento masivo y despliegues de baja latencia en producción.
Flexibilidad arquitectónica, pues existen modelos especializados para imágenes, secuencias, grafos o multimodalidad que además pueden combinarse en función de cuáles sean las necesidades.
Los continuos avances de la comunidad y la industria aportan herramientas, modelos preentrenados y buenas prácticas listas para usar.

En cuanto a las limitaciones de una neural network, hay que destacar su opacidad e interpretabilidad, los posibles sesgos en los datos, la vulnerabilidad a adversarios, el alto coste computacional y energético, así como la dependencia de grandes volúmenes de datos etiquetados.

Ejemplos actuales de uso

Las redes neuronales permiten impulsar productos y servicios que ya utilizamos a diario, y los siguientes ejemplos les servirán para comprender mejor cómo poner esta tecnología de su lado.

AlphaFold 3 predice estructuras e interacciones moleculares con gran precisión, lo que está permitiendo acelerar la investigación biomédica y el diseño de fármacos.
Waymo es un modelo multimodal end-to-end para conducción autónoma que genera trayectorias desde sensores. Se apoya en Gemini, de Google, y ya ha sido probado en flotas robotaxi para percepción y predicción.
GitHub Copilot es un asistente de código basado en modelos de lenguaje que sugiere líneas o funciones completas dentro del IDE, aumentando la velocidad y la calidad de los desarrollos.
Google Translate utiliza un sistema de traducción neuronal a escala productiva que mejora enormemente la calidad de las traducciones y soporta más de cien idiomas.
Netflix hace recomendaciones basadas en deep learning, lo que permite a la plataforma de contenido audiovisual en streaming personalizar catálogos y portadas globales.

Futuro de las redes neuronales

Estamos inmersos en la era de las redes neuronales, por lo que durante los próximos años no dejarán de crecer y de ofrecer nuevas funcionalidades.

Si todo evoluciona según lo esperado, los modelos fundacionales integrarán visión, lenguaje, audio y acción, mientras que la investigación reducirá su consumo energético y su latencia. Además, la interpretabilidad y la seguridad ganarán peso, surgiendo prácticas estándar para explicar predicciones y monitorizar desvíos. En cuanto al aprendizaje con menos datos, ampliará adopciones en sectores con información limitada.

Por otro lado, las arquitecturas end-to-end especializadas por dominio seguirán escalando, como muestran avances recientes, y coexistirán con sistemas híbridos que combinan reglas, búsqueda y razonamiento para proporcionar mayor fiabilidad y un control operacional continuo.

Eso sí, antes de que normalicen el uso de esta tecnología deberán asegurarse de dar continuidad a sus negocios en línea, para lo que necesitarán seguir vendiendo y dando visibilidad a sus negocios. Por eso les presentamos nuestro servicio Link en la Bio, que les permitirá dirigir tráfico desde sus perfiles sociales y los de sus empresas hasta su sitio web o tienda en línea. ¡Convertir followers en clientes nunca ha resultado tan sencillo!