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DNN: Qué es una red neuronal profunda y cómo puede ayudar a tu PyME

Una DNN es una red neuronal artificial que se utiliza principalmente en el aprendizaje supervisado y por refuerzo. Brinda mejores resultados que las redes neuronales normales y también está disponible para las pequeñas y medianas empresas.

Actualizado el 24 de jul de 2025

Ignacio Alegre

Staff Innovación Digital 360

Giuditta Mosca

Periodista digital experta en datos y tecnología

Representación visual de una red neuronal profunda (DNN) con nodos interconectados simulando procesamiento de datos en capas jerárquicas. — Las DNN procesan grandes volúmenes de datos mediante capas ocultas que optimizan la toma de decisiones empresariales, incluso en PYMES con recursos limitados. Fuente: imagen de archivo ID360.

Las redes neuronales profundas (DNN) son sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender de grandes volúmenes de datos mediante capas jerárquicas de procesamiento. Funcionan imitando el cerebro humano, con nodos interconectados que transforman los datos de entrada hasta generar una salida optimizada.

Estas redes se utilizan en múltiples sectores empresariales que incluyen:

Procesamiento del lenguaje natural.
Visión artificial.
Robótica.
Sistemas de recomendación.
Automatización de procesos en pymes.

Para describir la utilidad de una red neuronal profunda, es útil empezar por el final. El resultado final es la mejora de la eficiencia y la precisión de las actividades empresariales. Este es el “qué” hace una DNN. Ahora es necesario describir el “cómo” y, sobre todo, el “porqué” también es útil para las pymes, ya que este última sección tiene más de un tema.

Antes de adentrarse en las redes neuronales profundas, es necesario saber que se utilizan en una amplia gama de sectores y que, gracias también a las diferentes fórmulas de software como servicio (SaaS), su uso es posible sin tener un conocimiento profundo de las tendencias clave en el análisis de datos.

Índice de temas

¿Para qué sirven las redes neuronales profundas en las empresas?

Las DNN, son, de hecho, modelos de aprendizaje automático capaces de probar suerte en representaciones de datos complejos. Como veremos, tienen una estructura jerárquica que favorece el procesamiento abstracto de la información entrante. Su capacidad de aprender de forma independiente hace que se utilicen en diferentes sectores y, al contrario de lo que se pueda creer, también son una prerrogativa de las pequeñas y medianas empresas.

Las redes neuronales profundas desempeñan un papel importante en el desarrollo de la IA, ya que aumentar la profundidad de las redes neuronales profundas es una parte integral de estos sistemas que cada vez se vuelven más potentes y sofisticados.

Además, hay que tener en cuenta el progeso que tuvo la adopción de la IA durante el último año. El informe “AI Index Report 2025“ elaborado por la Universidad de Stanford reportó que el uso de inteligencia artificial en las empresas alcanzó el 78% en el 2024, frente al 55% que se obtuvieron en años anteriores. Estos numeros reflejan una adopción masiva en una gran cantidad de sectores que incluyen a las PYMES.

¿Qué es una DNN?

Una DNN es un tipo de inteligencia artificial que tiene como objetivo resolver problemas complejos inspirados en la estructura neuronal del cerebro humano. Son un subconjunto del aprendizaje automático y representan el núcleo de los algoritmos de aprendizaje profundo.

Las redes neuronales profundas se componen de diferentes niveles de nodos (neuronas artificiales) que incluyen un nivel de entrada, un número variable de capas ocultas (niveles ocultos) y el nivel de salida subsiguiente.

Cómo funcionan las redes neuronales - Inteligencia Artificial

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¿Cómo funcionan las DNN y para qué sirven? Fuente: Ringa Tech.

Estas tienen la capacidad de mejorar la precisión de los resultados a medida que avanza el aprendizaje y, si se optimizan de forma adecuada, las DNN pueden reducir el tiempo necesario para que un hombre realice distintas tareas.

Arquitectura de una DNN

Como se mencionó anteriormente, una DNN se compone de varios niveles dedicados a procesar los datos de entrada para devolver una salida específica. La arquitectura típica se compone de la siguiente manera:

Nivel de entrada: desde aquí, los datos se insertan en la red. Cada nodo de nivel de entrada representa una característica única de la entrada en sí.
Capas ocultas: las capas ocultas se encargan de procesar los datos a través de una compleja estructura de pesos y funciones. Suelen ser numerosas y cada una de ellas puede aprender de aspectos específicos del conjunto de datos de entrada.
Nivel de salida: es el nivel que devuelve el resultado del trabajo realizado por la DNN, por ejemplo, una previsión o una clasificación.

Diagrama de una red neuronal profunda (DNN) con capa de entrada, tres capas ocultas y una capa de salida, que ilustra el flujo de datos — Este tipo de arquitectura en capas permite a las DNN procesar información compleja, una ventaja clave para automatizar tareas y mejorar decisiones en pequeñas y medianas empresas. Fuente: imagen de archivo ID360.

Las capacidades de aprendizaje automático de las DNN son valiosas para las aplicaciones de IA. La arquitectura en capas es típica de la informática en un sentido amplio: un nivel realiza una tarea poniéndo

En general, la operación es simple en su forma. La capa de entrada recibe los datos y las capas ocultas se encargan de procesarlos utilizando varios niveles, cada uno de los cuales tiene un peso y un umbral que, si se superan, provocan que pase al siguiente nivel. Por último, la capa de salida recibe el resultado del procesamiento realizado por las capas ocultas.

Las DNN son un salvavidas cuando se trabaja con datos no estructurados.

Beneficios concretos y medibles para PYMES

Las DNN ofrecen beneficios claros y cuantificables para pymes:

Ahorro en costos: las implementaciones de IA en chatbots o automatización pueden reducir tiempos de atención hasta en un 30% y ahorrar miles de dólares/año en sueldos o horas extras.
Incremento de ingresos: algunos estudios en pymes digitales y manufactureras detectan mejoras de entre el 13-14% en ingresos luego de aplicar analytics y predicción.
Optimización del error humano: disminuye errores y acelera la gestión hasta en un 95%.
Mejora satisfactoria del cliente: mejora indicadores de retención y satisfacción.

¿Cuáles son las aplicaciones más comunes de las DNN?

Las DNN encuentran aplicación en varios campos, precisamente por la enorme cantidad de datos que son capaces de procesar para identificar patrones complejos.

Entre ellos, destacan los siguientes:

Aplicación	Descripción
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)	Reconocimiento de voz, generación de texto y traducción automática.
Inteligencia artificial generativa	Creación de textos e imágenes a partir de datos, con riesgo de contenido falso.
Clasificación de imágenes	Detección y análisis visual, clave en sectores como la medicina diagnóstica.
Visión artificial y reconocimiento facial	Identificación de objetos y rostros en tiempo real.
Conducción autónoma	Percepción del entorno y toma de decisiones en vehículos sin conductor.

Hay muchos otros sectores en los que disfrutar, como el financiero y el marketing, respectivamente, para el análisis y la previsión de los mercados (pero también para la detección del fraude) y para el análisis del comportamiento de los consumidores (y, por lo tanto, de la segmentación). Estas aplicaciones son una demostración plástica de sus posibilidades de uso incluso para las pymes

Los chatbots, la automatización de flujos y procesos, la elaboración de perfiles de usuarios y clientes son tecnologías que ya están al servicio de muchas PYMES, como revela el panorama actual de la IA en empresas argentinas. Estas están relacionadas, aunque de forma más o menos directa, con el trabajo que lleva a cabo DNN.

Red neuronal profunda para visión artificial

Las DNN se utilizan para el reconocimiento y la clasificación de objetos. Al utilizar múltiples capas ocultas, la información visual se puede procesar con precisión. Debe tenerse en cuenta que también se diseñaron para identificar y reconocer patrones inspirados en el sistema visual humano.

Sin embargo, cabe destacar que el estudio “¿Son las redes neuronales profundas modelos conductuales adecuados de la percepción visual humana?“ realizado por Felix A. Wichmann (Universidad de Tubinga) y Robert Geirhos (Google Research, Brain Team) se indicó que las DNN todavía no son adecuadas para satisfacer todas las necesidades actuales en el campo de la visión artificial

Red neuronal profunda para el procesamiento del lenguaje natural

Gracias a la estructura neuronal que emula al cerebro humano, las DNN revelan ventajas en el aprendizaje a través de ejemplos y en la multimodalidad. Esto repercute positivamente en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) que, gracias a las redes neuronales profundas, ganan en rendimiento tanto en la representación en palabras como en la traducción automática. Lo mismo ocurre con el reconocimiento y la síntesis de voz.

Representación artística de una red neuronal profunda (DNN) con nodos conectados por líneas sobre fondo negro, usando formas geométricas de colores. — Esta visualización simplificada de una DNN ayuda a comprender cómo los datos fluyen entre nodos, lo cual resulta clave para diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial en entornos empresariales. Fuente: Envato.

Un discurso aparte, y aún más complejo, se refiere a la comprensión del texto que, si bien se acerca al humano, sigue siendo en parte tabú. La verdadera comprensión es el fruto de la capacidad de contextualización y abstracción. Sin embargo, el trabajo de las DNN aún está lejos de considerarse fiable.

Red neuronal profunda para robótica

Las redes neuronales profundas mejoran el rendimiento de los controladores canónicos y les permiten a los agentes robóticos identificar y clasificar modelos complejos mediante la utilización de los datos adquiridos de los sensores. Este proceso ocurre en línea con otras herramientas de decisión basadas en modelos lógicos.

A esto hay también hay que agregarle aprendizaje autónomo, el cual permite a los agentes aprender de la experiencia previa, y limita la necesidad de programar intervenciones. Pasando el limpio, las DNN facilitan la adaptación de los agentes a situaciones nuevas e inesperadas. Además, gracias al impulso que dan a la PNL, mejoran las interacciones hombre-máquina.

Otros casos de uso de redes neuronales profundas

Además de las mencionadas, las áreas de aplicación de las DNN van en diferentes direcciones, llegando a abarcar:

Sistemas de recomendación: dedicados a sugerir contenido o productos coherentes con los intereses de los clientes o usuarios.
El control autónomo: se aplica a la conducción autónoma, pero también a los controles y controles del tráfico aéreo.
Investigación científica: las DNN colaboran para descubrir nuevos materiales para la farmaceutica.
Análisis predictivo.

¿Cómo se implementa una red neuronal profunda (DNN) paso a paso?

Es un tema amplio y, a veces, difícil. El coste de implementar una red neuronal profunda puede ser enorme y esta es también la razón por la que, como veremos, existen herramientas que hacen que el tema sea más accesible (aunque sea complejo).

Los pasos esenciales para implementar una red neuronal profunda son:

Infografía con ocho pasos para implementar una red neuronal profunda (DNN), desde la detección del problema hasta la monitorización y ajustes. — Seguir un enfoque estructurado como este facilita la integración de modelos DNN en entornos corporativos. Se minimizan errores y se mejoran los resultados de negocio.

1. Detectá un problema o una necesidad concreta

Antes de pensar en algoritmos, lo fundamental es identificar un caso de uso claro como por ejemplo:

Detección de fraudes
Mantenimiento predictivo
Análisis de clientes
Recomendaciones personalizadas
Mejora de inventarios.

Es clave que el problema tenga datos históricos suficientes.

2. Reuní y organizá tus datos

Las DNN son hambrientas de datos. Reuní datos internos y asegurate de que estén en un formato limpio y estructurado. Algunas gerramientas como Power BI o Google Looker Studio pueden ayudar a visualizar y entenderlos antes de modelar.

3. Validá la calidad de los datos

No todo dato sirve. Se deben analizar valores faltantes, errores, duplicaciones y sesgos. Una práctica habitual es dividir los datos en sets de entrenamiento para su posterior validación y prueba.

4. Seleccioná la arquitectura adecuada

Según la complejidad del problema, podés optar por:

Redes feedforward simples
LSTM si hay datos secuenciales (como históricos de ventas)
CNN si trabajás con imágenes (por ejemplo, control de calidad en líneas de producción).

5. Entrená el modelo

Este paso requiere recursos computacionales. Con un entorno como Google Colab o AWS puedes entrenar modelos en la nube. Lo ideal es hacer varias pruebas con diferentes hiperparámetros para ajustar la precisión.

6. Evaluá el desempeño

No alcanza con que “funcione”. Se deben aplicar métricas como precisión, recall, F1-score o AUC-ROC para saber si el modelo realmente está resolviendo el problema de negocio. Es útil visualizar los resultados con dashboards comprensibles para los tomadores de decisiones.

7. Ponerlo en producción

Una vez validado, el modelo debe integrarse con los sistemas existentes. Esto puede hacerse a través de APIs o pipelines automáticos con herramientas como MLOps.

8. Monitorear y ajustar

Las condiciones cambian, y tu modelo también debe adaptarse. Establecé mecanismos de retraining y detección de model drift (cuando el modelo deja de funcionar bien por cambios en los datos).

Herramientas y bibliotecas para Deep Neural Network

Existen varias herramientas que facilitan el desarrollo y la administración de redes neuronales profundas.

Entre ellas, se encuentran:

TensorFlow: una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático que incluye herramientas, bibliotecas y recursos puestos a disposición por la comunidad que garantizan su estabilidad y desarrollo.
Keras: es una biblioteca al igual que TensorFlow.
PyTorch: es un framework que se encuentra en la biblioteca de Torch.

Roles profesionales clave para la implementación de una DNN

Para que una pyme pueda adoptar redes neuronales profundas de manera efectiva, reconocer y organizar los roles necesarios es fundamental.

Estos son los perfiles requeridos, sus responsabilidades, y cómo se interrelacionan:

Rol	Responsabilidad principal
Chief AI Officer (CAIO)	Define la estrategia de IA y alinea los proyectos con los objetivos del negocio.
Product Manager de IA	Traduce necesidades de negocio en soluciones técnicas y gestiona entregables.
Data Engineer	Construye pipelines y asegura calidad, disponibilidad y seguridad de datos.
Data Scientist	Diseña y entrena modelos predictivos; valida resultados y comunica insights.
ML/AI Engineer	Lleva modelos a producción, los optimiza e integra con los sistemas.
MLOps Engineer	Automatiza, monitorea y mantiene los modelos activos y actualizados.
Especialista en Ética y Cumplimiento	Audita sesgos, asegura trazabilidad y cumplimiento legal.
Analista de Negocios	Interpreta resultados, construye dashboards y comunica impacto empresarial.

Chief AI Officer (CAIO) o Estratega de IA

Actúa como líder de la estrategia de IA, define la visión, prioriza casos de uso y asegura que los proyectos estén alineados con los objetivos del negocio. Supervisa toda la iniciativa y comunica avances a la dirección ejecutiva.

Responsabilidades:

Diseñar y aprobar la hoja de ruta de IA.
Alinear las soluciones DNN con metas estratégicas (por ejemplo, reducción de costos o aumento de ingresos).
Gestionar riesgos éticos y regulatorios.

Product Manager o Gestor de Proyectos de IA

Hace la conexión entre negocio y tecnología. Este perfil define los requerimientos a través de la gestión de presupuestos, cronogramas y comunicación con equipos técnicos y stakeholders.

Responsabilidades:

Convertir las necesidades de negocio en casos de uso técnicos.
Coordinar la implementación y asegurar que se entreguen resultados medibles.
Garantizar que el producto esté libre de sesgos y cumpla con las normas.

Data Engineer / Ingeniero de Datos

Se encarga del diseño y mantenimiento de la infraestructura de datos. Construye pipelines, realiza ETL (extraer-transformar-cargar) y garantiza datos limpios y seguros, los cualesesenciales para que las DNN funcionen correctamente.

Responsabilidades:

Integrar datos de múltiples fuentes (CRM, ERP, sensores, etc.).
Garantizar calidad, consistencia y disponibilidad de los datos.
Asegurar almacenamiento escalable y el cumplimiento de privacidad.

Data Scientist / Modelador de Datos

Diseña y entrena los modelos de aprendizaje. Este perfil se encarga de analizar datos, explorar hipótesis, construir modelos predictivos y de validar los resultados. Es quien transforma datos en insights accionables.

Responsabilidades:

Preparar datos, seleccionar features y definir métricas de evaluación.
Experimentar y ajustar modelos (CNN, RNN, transferencia de aprendizaje, etc.).
Presentar resultados claros a los responsables del negocio.

ML / AI Engineer

Habitualmente llamado Ingeniero de Machine Learning o Deep Learning Engineer, lleva el modelo a producción. Optimiza su rendimiento, lo despliega y escala para su uso real en la empresa.

Responsabilidades:

Convertir modelos científicos en sistemas operativos.
Manejar APIs, integraciones y su despliegue.
Colaborar con los Data Scientists y Data Engineers.

MLOps Engineer

Especialista en operaciones de Machine Learning y el principal responsable de la continuidad del modelo. Implementa CI/CD, monitorea deriva del modelo (model drift), versiona, crea alertas y automatiza procesos de retraining.

Responsabilidades:

Automatizar pipelines de entrenamiento y despliegue.
Monitorear desempeño en producción y automatizar actualizaciones.
Asegurar que el modelo siga siendo robusto y confiable ante nuevos datos.

Especialista en Ética, Cumplimiento y Privacidad

Supervisa el cumplimiento regulatorio y ético, audita el sesgo en datos y modelos, y asegura trazabilidad en las decisiones automatizadas.

Responsabilidades:

Implementar auditorías de equidad e interpretabilidad (XAI).
Alinearse con GDPR, la Ley argentina de protección de datos y normas internas.
Establecer políticas claras de uso y privacidad de datos.

Analista de Negocios o Data Analyst

Interpreta los resultados del modelo DNN y los traduce en métricas empresariales. Trabaja codo a codo con la gerencia y el Product Manager para medir impacto.

Responsabilidades:

Construcción de dashboards y reportes claros.
Realización de pruebas A/B para validar hipótesis.
Comunicación de insights a audiencias no técnicas.

Integración de DNN con los sistemas existentes

Lograr que los modelos basados en redes neuronales profundas se integren con el ecosistema tecnológico actual de las PYMES es fundamental para llevar a cabo una adopción efectiva. Esta integración puede implicar desafíos técnicos, pero también abre la puerta a procesos más inteligentes y automatizados.

Diagrama que muestra obstáculos técnicos y soluciones para integrar redes neuronales profundas (DNN) en entornos corporativos, como compatibilidad con sistemas heredados y uso de arquitecturas desacopladas. — La integración de DNN requiere superar barreras técnicas como la falta de APIs estandarizadas.

Principales obstáculos técnicos

Compatibilidad con sistemas heredados (legacy): ERPs, CRMs o plataformas contables pueden no estar preparados para interactuar con modelos de IA modernos.
Falta de APIs estandarizadas: la integración suele necesitar de un desarrollo a medida que aumentan los costos y los tiempos de implementación.
Procesamiento en tiempo real: algunas aplicaciones requieren respuestas inmediatas. Esto exige integración eficiente entre el modelo y el sistema que lo consume.

Estrategias recomendadas

Uso de arquitecturas desacopladas para mantener los modelos aislados y facilitar su despliegue. Por ejemplo: microservicios y contenedores (Docker o Kubernetes).
Implementación progresiva antes de llevar los modelos a producción.
Utilizar plataformas de integración empresarial como MuleSoft, Zapier o Apache NiFi, que simplifican la conexión entre componentes con conectores predefinidos.
Colaboración entre equipos de TI y ciencia de datos para alinear los objetivos técnicos con necesidades del negocio.

Escalabilidad técnica y organizacional

Las pymes que implementan redes neuronales profundas deben planificar su crecimiento en términos de capacidades humanas y organizacionales, además del lado técnico.

Un informe del Institute of Coding refuerza la necesidad de capacitar al personal para poder escalar las operaciones. El estudio reveló que apenas el 12% de las PYMES invirtió en formación en IA, mientras que un 29% señala la falta de capacitación como el principal obstáculo para avanzar.

Gráfico de barras que compara el porcentaje de pymes que invirtieron en formación en inteligencia artificial (12%) frente a las que mencionan la falta de capacitación como obstáculo (29%), según el Institute of Coding 2025. — Aunque solo el 12% de las pymes invirtió en formación en IA, casi un tercio reconoce la falta de capacitación como una barrera para adoptar estas tecnologías. Fuente: Instituto de Codificación.

Escalabilidad técnica

Computación en la nube: Proveedores como AWS, Azure o GCP ofrecen infraestructura escalable con soporte para GPUs y TPUs.
Optimización de modelos: Cuanto más complejo el modelo, mayor el consumo de recursos. Bibliotecas como TensorRT, ONNX o técnicas como el pruning pueden ayudar a reducir la carga sin sacrificar precisión.
MLOps (Machine Learning Operations): Automatizar el ciclo de vida de los modelos, desde el entrenamiento hasta el monitoreo en producción, mejora la eficiencia y permite escalar sin perder control.

Escalabilidad organizacional

Nuevos roles y perfiles: Data engineers, MLOps specialists y AI product owners.
Cultura basada en datos: para que la IA tenga impacto real debe permear los procesos internos y las decisiones estratégicas.
Capacitación: es necesario invertir en el aprendizaje del equipo.

Escalar es fundamental para contruir una base sólida para sostener la innovación en el tiempo.

Costos y retorno de inversión de una DNN

Implementar una red neuronal profunda en una pyme no siempre implica una inversión exorbitante. Hoy existen soluciones accesibles, como plataformas de AutoML y servicios en la nube, que permiten comenzar sin desarrollar todo desde cero.

Diagrama que clasifica los costos de implementación de una red neuronal profunda en tres categorías: iniciales (licencias, infraestructura, datos), recurrentes (mantenimiento y reentrenamiento) y ocultos (capacitación interna y gestión del cambio). — Las redes neuronales profundas requieren monitoreo constante y ajustes organizacionales que deben contemplarse al calcular el retornos.

Costos típicos a considerar:

Iniciales: Licencias de software, infraestructura (nube o local), preparación de datos y consultoría.
Recurrentes: Monitoreo del modelo, mantenimiento, mejoras y reentrenamiento.
Ocultos: Capacitación interna, gestión del cambio y adecuación de procesos.

El retorno de inversión depende del uso que se le dé a la red neuronal. Por ejemplo, automatizar tareas repetitivas o mejorar la predicción de demanda puede generar beneficios visibles en pocos meses. En general, los casos de uso bien definidos permiten recuperar lo invertido en un plazo de entre 6 y 12 meses.

En este contexto, según un estudio de Salesforce, el 91 % de las PYMES que adoptaron inteligencia artificial reportaron un aumento en sus ingresos. Además, este reporto indicó que el 78 % considera la IA clave para su sostenibilidad futura.

Riesgos frecuentes en proyectos DNN y sus formas de mitigarlos

Estos son los principales riesgos que enfrentan las PYMES a la hora de implementar proyectos de DNN y sus estrategias concretas para afrontarlos de manera eficaz.

Riesgo	Estrategia de mitigación
Calidad de datos	Gobernanza de datos: limpieza, validación y diversidad.
Infraestructura limitada	Soluciones en la nube (AutoML), arquitecturas modulares y escalables.
Falta de capacidades técnicas	Capacitación interna progresiva y alianzas externas (consultoras, universidades).
Integración tecnológica y adopción	Proyectos piloto, auditorías técnicas, soluciones plug-and-play y formación al equipo.
Ética y regulación	Auditorías de sesgos, modelos explicables (XAI), cumplimiento normativo y trazabilidad.
Ciberseguridad y manipulación (deepfakes)	Detección de contenido sintético, protocolos de verificación y herramientas anti-manipulación.

Calidad y gestión de datos

Los modelos sólo funcionan bien con datos de calidad. Muchas PYMES se enfrentan a conjuntos de datos incompletos, inconsistentes o sesgados, lo que da como resultado predicciones imprecisas o decisiones erráticas.