El aprendizaje por refuerzo es una de las áreas más prometedoras del machine learning en la actualidad, dado que tiene la capacidad de desarrollar agentes o máquinas inteligentes capaces de ejecutar tareas de forma muy similar a como lo hacen los seres humanos.
Esta rama del aprendizaje automático permite entrenar agentes inteligentes que toman decisiones de forma autónoma y optimizada, lo que se traduce en mejoras tangibles en sectores clave como la eficiencia energética, la automatización de procesos financieros o la gestión de operaciones clínicas. Su adopción permite a las organizaciones mejorar la resiliencia operativa y acelerar la innovación
En el año 2016, Google redujo el gasto de refrigeración en su centro de datos en un 40% gracias a esta tecnología. Pero ¿cómo hizo esto posible? En el aprendizaje por refuerzo, una serie de algoritmos ocupan un rol esencial al momento de entrenar a una inteligencia artificial. De tal modo que ésta sea capaz de tomar las mejores decisiones para hacer más eficiente el gasto de energía.
Índice de temas
¿Cómo funciona el Aprendizaje por Refuerzo y qué beneficios aporta a las empresas?
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a través de la experiencia, incidiendo en la toma de decisiones a partir de la prueba y error. Esta técnica ha evolucionado desde sus orígenes en la década de los 50 hasta convertirse en una herramienta clave en la IA moderna.
Los modelos de IA que se basan en aprendizaje por refuerzo aplican una técnica del machine learning capaz de entrenar su software para lograr mejores resultados. Utiliza retroalimentación positiva, neutral o negativa para ayudar a las máquinas a decidir si deben repetir una acción en situaciones similares.
Si esto último resulta conocido, es porque el aprendizaje por refuerzo imita el proceso natural del aprendizaje humano: elogios, recompensa y castigo. Estos tres parámetros definen límites y pautas para interactuar e incorporarse a un entorno general. Dicho paralelismo, sin embargo, es más difícil de aplicar cuando el entorno del aprendizaje por refuerzo es mucho más complejo.
¿Cómo ha evolucionado el Aprendizaje por Refuerzo hasta su aplicación actual en la industria?
En la década del 50, el matemático e investigador Claude Shannon mostró uno de los primeros modelos de aprendizaje por refuerzo de la historia: un ratón mecánico llamado Teseo, que era colocado en un laberinto diseñado para evaluar su capacidad de aprendizaje mediante retroalimentación.
Debajo del laberinto, una serie de sensores conectados a interruptores de red telefónica registraban el trayecto recorrido. Tras múltiples iteraciones de prueba y error, el sistema lograba aprender el camino más corto y dirigir al autómata de forma autónoma hasta su objetivo, sin importar su punto de partida.
En la actualidad, empresas de transporte utilizan aprendizaje por refuerzo para autonomizar vehículos. Un software estudia su entorno y toma la mejor ruta sin la necesidad de un conductor en el vehículo. En el ámbito industrial, los robots autónomos optimizados mediante aprendizaje por refuerzo permiten reducir tiempos logísticos internos y mejorar la trazabilidad de materiales, contribuyendo a cadenas de producción más eficientes y resilientes
¿Qué conceptos debe conocer una empresa para aplicar Aprendizaje por Refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo se ha convertido en una herramienta clave para optimizar modelos de lenguaje de gran escala (LLM), especialmente en entornos corporativos donde la eficiencia en el procesamiento de información, la personalización automatizada de respuestas y la toma de decisiones basadas en datos tienen un impacto directo en los objetivos de negocio. Su uso en estrategias como el Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) permite mejorar la interacción con clientes, reducir costes operativos y reforzar la calidad del servicio automatizado en sectores como banca, seguros, salud o retail
Sin embargo, como advierte Cameron R. Wolfe, científico de machine learning en Netflix, el uso del aprendizaje por refuerzo en contextos productivos aún requiere más validación práctica y un análisis estratégico riguroso. Para que sea realmente útil en entornos corporativos, es clave identificar con precisión los procesos en los que RL aporta valor diferencial, como la personalización de servicios, la optimización de recursos o la toma de decisiones autónomas en flujos de trabajo complejos
En este apartado, analizaremos las partes de un todo para conocer en profundidad cómo funciona y definir conceptos clave.
¿Cuáles son los componentes internos del aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo está compuesto por cinco elementos esenciales:
- Agente: El sistema que toma decisiones
- Entorno: El contexto con el que el agente interactúa
- Acciones: Las decisiones que el agente puede toma
- Estados: Las situaciones o configuraciones del entorno
- Recompensas: Las señales que indican el valor de las acciones tomadas
Este proceso de aprendizaje es también conocido como proceso de decisión de Markov, un modelo matemático que describe la toma de decisiones en entornos donde el resultado de una acción depende del estado actual y de las acciones tomadas anteriormente.
Este proceso se ejecuta en distintos intervalos de tiempo, donde en cada paso el agente (la IA, el robot) observa su estado actual y decide qué acción tomar. Si la acción tomada genera una señal positiva, el agente será incentivado a repetirla cuando se encuentre en un estado similar en el futuro y repetirá su acción ajustando su comportamiento para maximizar la recompensa.
¿Qué términos técnicos debe dominar un equipo que usa Aprendizaje por Refuerzo?
Una vez comprendido los fundamentos básicos del aprendizaje por refuerzo, es necesario conocer los siguientes términos para avanzar hacia conceptos más avanzados de este modelo de machine learning.
Entre los términos más comunes y relevantes, Wolfe enumera los siguientes:
| Término | Definición |
|---|---|
| Trayectoria | Secuencia de estados y acciones que describe el camino de un agente a través del entorno. |
| Episodio | Trayectoria completa desde el estado inicial hasta el estado final en un entorno con un destino bien definido. |
| Retorno | Recompensa total obtenida a lo largo de un episodio, generalmente con un factor de descuento aplicado. |
| Factor de descuento | Valor que reduce la importancia de las recompensas futuras en comparación con las recompensas inmediatas. |
¿Qué algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo aplican las empresas más avanzadas?
Los algoritmos son fundamentales en el aprendizaje por refuerzo, ya que se encargan de determinar cómo los agentes toman decisiones para cumplir una tarea determinada.
En algunos casos, al algoritmo no se le indica explícitamente qué acciones realizar, sino que debe descubrir cuál le proporciona la mayor recompensa mediante ensayo y error.
Esto dependerá de qué algoritmo utiliza cada agente. Para comprender mejor esto, es preciso conocer los siguientes conceptos:
- Política: define el comportamiento del agente de RL mapeando los estados ambientales percibidos a acciones específicas
- Señal de recompensa: Cada una de las acciones del agente RL recibe o no una recompensa del entorno
- Función de valor: Refiere a la conveniencia de un estado por todos los estados y sus recompensas
- Modelo: Permite a los agentes predecir el comportamiento del entorno para posibles acciones
Políticas de gradientes
La Academia Europea de Certificación en Tecnologías de la Información (EITCA) describe las políticas de gradientes como algoritmos de aprendizaje por refuerzo que optimizan directamente la política.
Como ya hemos definido, política es el mapeo entre los estados del entorno y las acciones que un agente debe tomar en cada estado para maximizar su rendimiento.
El objetivo de los métodos de gradiente de políticas es encontrar la política óptima que maximice la recompensa acumulada esperada a lo largo del tiempo. Para lograrlo, se usa el gradiente de la recompensa esperada con respecto a los parámetros de la política, calculado mediante el teorema del gradiente de políticas, que vincula la probabilidad de la acción con la recompensa acumulada.
Algoritmo Épsilon – Greedy (exploración vs explotación)
Este es un tipo de algoritmo al que no se le indica qué acción debe tomar, sino que el agente recurrirá a la prueba y error para saber qué hacer con los valores que obtenga. Para que un agente decida qué acción ofrece la máxima recompensa, el desarrollador debe definir el valor de cada acción mediante el concepto de probabilidad.
Según la organización Geeks for Geeks, en el algoritmo E-Greedy se manejan dos enfoques: La exploración, que permite al agente probar nuevas acciones y aprender más sobre ellas, lo cual es útil para mejorar sus decisiones a largo plazo; y la explotación, que hace que el agente elija las acciones que considera más beneficiosas en base a su conocimiento actúa para maximizar su recompensa.
Q-Learning
El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo basado en la idea de aprendizaje mediante prueba y error. Según la Fundación Bankinter, es uno de los algoritmos más efectivos del aprendizaje por refuerzo, donde su principal objetivo es descubrir la estrategia óptima que guía las acciones del agente para maximizar el valor esperado de las recompensas futuras.
El algoritmo almacena el valor de cada acción que realiza en una tabla, que asocia cada estado con todas las acciones posibles y sus respectivos valores de utilidad, es decir, la ganancia esperada. La idea es que el agente utilice esta información para tomar la ruta más optima, con mayor ganancia. Es un algoritmo que se usa en juegos, robótica, sistemas de recomendación y sistemas autónomos.
¿Qué nos enseñan los videojuegos sobre las capacidades del Aprendizaje por Refuerzo en entornos complejos?
Desde los primeros experimentos con el autómata Teseo en los años 50 hasta la actualidad, el aprendizaje por refuerzo ha evolucionado significativamente, consolidándose como una técnica clave en inteligencia artificial por su capacidad para resolver problemas complejos en entornos dinámicos.
En 2013, DeepMind Technologies desarrolló un modelo de IA capaz de superar el rendimiento humano en más de 2,600 juegos de Atari, mediante el análisis visual de los píxeles de cada escenario como entrada de datos.
Posteriormente, esta línea de investigación se aplicó al juego de mesa Go. DeepMind, en colaboración con Google, entrenó un sistema de aprendizaje por refuerzo capaz de abordar entornos dinámicos y altamente complejos. La IA resultante logró derrotar a varios de los principales jugadores del mundo, consolidando su potencial en la toma autónoma de decisiones estratégicas.
¿Qué avances en Aprendizaje por Refuerzo impactarán a las industrias en 2025 y más allá?
En el corto y mediano plazo, se espera que el aprendizaje por refuerzo impulse desarrollos avanzados en automatización inteligente, mejorando la eficiencia en centros de datos, logística, mantenimiento predictivo e interacción con clientes, con impacto directo en KPIs operativos y de rentabilidad
Los Cobots representaron el 10.5% del mercado de la industria robótica, con 57 040 nuevas unidades desplegadas en 2023
Sin embargo, esto no supone un reemplazo de la mano humana en distintas labores, sino un trabajo conjunto.
La consultora Business Research Company pronostica una CAGAR del 28.4% en el marcado del aprendizaje por refuerzo durante los períodos 2024-2029, el equivalente a unos US$36 750 millones. Este crecimiento se debe a los continuos avances en el desarrollo algorítmico, la demanda de los sistemas automatizados en diversas industrias y su integración con la computadora de borde.
El aprendizaje por refuerzo es una técnica más que útil para mejorar modelos de lenguaje grande (LLM por sus siglas en inglés), especialmente en aplicaciones como la optimización de respuestas a través de Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Este enfoque ha sido explorado en cursos avanzados de Stanford, como CS329H: Machine Learning from Human Preferences, que abordan cómo las preferencias humanas pueden alinear modelos de lenguaje preentrenados.
. Esta tecnología forma parte de iniciativas como el proyecto AIMS del NIST, que busca desarrollar soluciones de inteligencia aumentada para sistemas de manufactura, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones en tiempo real.
Esta evolución tecnológica no solo mejora la eficiencia operativa, sino que permite a las empresas reducir costos energéticos, anticipar fallos en la producción y tomar decisiones críticas basadas en datos en tiempo real. Estas aplicaciones convierten al aprendizaje por refuerzo en una herramienta estratégica para sectores industriales, financieros y sanitarios, donde cada decisión tiene un impacto directo en la rentabilidad, la seguridad y el cumplimiento normativo.
Un ejemplo es el crecimiento de robots en fábricas: en 2023, según la Federación Internacional de Robótica (IFR), había más de 4.28 millones de robots industriales a nivel global, lo que refleja un aumento del 10%.
Preguntas frecuentes sobre Aprendizaje por Refuerzo
¿Cómo se diferencia el aprendizaje por refuerzo del aprendizaje supervisado?
A diferencia del aprendizaje supervisado, donde el modelo se entrena con datos etiquetados y la respuesta correcta es conocida, el aprendizaje por refuerzo se basa en la experiencia, utilizando prueba y error, donde el agente recibe retroalimentación (recompensas o penalizaciones) tras realizar acciones en un entorno.
¿Qué es una política en el contexto del aprendizaje por refuerzo?
En el aprendizaje por refuerzo, una política es un mapeo que define las acciones que el agente debe tomar según el estado actual del entorno. Su objetivo es maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son las aplicaciones más comunes del aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo se aplica comúnmente en videojuegos, optimización de procesos industriales, vehículos autónomos, robótica y sistemas de recomendación, donde se entrenan agentes para mejorar decisiones a través de la experiencia.
¿Qué es el problema de la exploración-explotación en aprendizaje por refuerzo?
El problema de exploración-explotación se refiere al balance que debe encontrar el agente entre explorar nuevas acciones (para aprender más) y explotar las acciones ya conocidas que maximizan la recompensa a corto plazo.
¿Qué recursos son recomendables para aprender más sobre aprendizaje por refuerzo?
Para profundizar en aprendizaje por refuerzo, se recomienda explorar libros como “Reinforcement Learning: An Introduction” de Sutton y Barto, cursos en plataformas como Coursera o edX, y artículos y recursos prácticos en sitios como Medium y ArXiv.
