Los algoritmos son conjuntos de instrucciones lógicas utilizadas para resolver problemas y realizar tareas específicas, por lo que son utilizados en muchos campos del conocimiento que van desde la informática a las finanzas, pasando por la medicina o la recomendación de contenidos.
En este artículo intentaremos explicar qué son los algoritmos, para qué se utilizan y le proporcionaremos algunos ejemplos de aplicaciones reales.
¿Qué es un algoritmo?
Un algoritmo es un conjunto ordenado de pasos que se sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.
Por ejemplo, los algoritmos se pueden utilizar para resolver problemas matemáticos, procesar datos, organizar información y realizar tareas complejas de manera automatizada.
¿Para qué se utilizan los algoritmos?
Los algoritmos se utilizan en una amplia variedad de campos, incluyendo la ciencia de datos, la ingeniería, la finanzas y la medicina.
Algunas de las principales razones por las que se utilizan los algoritmos son:
1.1 Procesar grandes cantidades de datos
Los algoritmos pueden procesar grandes cantidades de datos de manera más rápida y precisa que una persona.
Esta es por supuesto una característica especialmente útil cuando se trata de datos numéricos, como las lecturas de un sensor o los resultados de un experimento científico.
1.2 Tomar decisiones automatizadas
Los algoritmos pueden utilizarse para tomar decisiones automatizadas en función de ciertos parámetros, configuraciones y datos de entrada.
Un algoritmo de detección de spam por ejemplo podría analizar el contenido de un correo electrónico y clasificarlo en función del contenido de ciertas palabras clave o patrones de escritura.
1.3 Predecir resultados
Los algoritmos que combinan machine learning e inteligencia artificial se pueden utilizar para analizar datos y predecir resultados o comportamientos con un alto grado de precisión.
Un algoritmo de de este tipo podría por ejemplo analizar datos históricos de ventas y predecir cuáles podrían las tendencias futuras.
Qué tipos de algoritmos existen
Existen muchos tipos diferentes de algoritmos, cada uno utilizado para resolver problemas específicos.
2.1 Algoritmos de búsqueda
Los algoritmos de búsqueda se utilizan para encontrar información puntual dentro de un conjunto de datos almacenados
Por ejemplo, un algoritmo de búsqueda podría utilizarse para encontrar el nombre y la información asociada de una persona en una lista de contactos.
2.2 Algoritmos de ordenación
Los algoritmos de ordenación se pueden utilizar para ordenar un conjunto de datos de acuerdo a ciertos criterios definidos.
Un algoritmo de ordenación podría utilizarse para ordenar una lista de precios y productos asociados de mayor a menor o en orden alfabético tal como lo hacemos con las formulas de Excel.
2.3 Algoritmos de machine learning
Los algoritmos de machine learning utilizan la disponibilidad de datos para «aprender» y mejorar su performance con el tiempo.
Por ejemplo, un algoritmo de machine learning podría utilizarse para reconocer patrones de disponibilidad de productos y predecir la necesidad de asegurar stock.
2.4 Algoritmos de optimización
Los algoritmos de optimización se utilizan para encontrar la mejor solución posible a un problema específico.
Un algoritmo de optimización podría utilizarse para encontrar la ruta más corta entre dos puntos en un mapa y asignar por ejemplo ante una emergencia el grupo de rescate con mejor tiempo de respuesta.
Técnicas de diseño de algoritmos
El diseño de algoritmos dispone de múltiples técnicas diferentes para diseñar y asegurar el mejor enfoque dependiendo del problema específico que se esté tratando de resolver.
Algunas de las técnicas más comunes son:
3.1 Divide y vencerás
Esta técnica consiste en dividir un problema en problemas más pequeños y fáciles de resolver para luego combinar las soluciones y obtener una solución global al problema original.
3.2 Fuerza bruta
La fuerza bruta implica probar un sinnúmero de posibles soluciones hasta encontrar la correcta. Aunque es un enfoque simple y muy utilizado ya en el pasado, puede ser muy ineficiente para problemas de gran tamaño.
3.3 Programación dinámica
Esta técnica es utilizada para resolver problemas para los que ya tenemos soluciones parciales, es decir, se guardan las soluciones y se reutilizan cuando se necesitan.
3.4 Greedy
Esta técnica implica tomar la mejor opción disponible en cada paso, con la esperanza de que esto lleve finalmente a la solución óptima.
Sin embargo, esta técnica no siempre garantiza el mejor resultado y puede requerir un análisis cuidadoso para asegurar la integridad del algoritmo.
4. Ejemplos de algoritmos en el mundo real
Los algoritmos hoy en día son utilizan en muchas aplicaciones del mundo real, dentro de las que encontramos
4.1 Programación recomendada
Muchas plataformas de contenido como Netflix y Amazon utilizan algoritmos de recomendación para sugerir contenidos a sus usuarios a partir del historial de visualizaciones o compras.
4.2 Motores de búsqueda
Los motores de búsqueda, como Google, utilizan algoritmos para rastrear y clasificar millones de páginas web y luego mostrar los resultados más relevantes para una consulta dada.
4.3 Detección de fraudes
Muchas empresas utilizan algoritmos para detectar patrones sospechosos de actividad y prevenir el fraude en las transacciones comerciales.
4.4 Ruteo de tráfico
Muchas aplicaciones de navegación basadas en GPS como Google Maps y Waze utilizan algoritmos para calcular la ruta más rápida entre dos puntos, considerando el medio de transporte, la hora y la carga de tráfico.
5. Beneficios de utilizar algoritmos
Dentro de los beneficios de utilizar algoritmos podemos encontrar
5.1 Velocidad
Esto es especialmente útil cuando se trata de tareas que requieren un procesamiento de datos masivo, como el análisis de grandes conjuntos de datos o la toma de decisiones automatizadas.
5.2 Precisión
Los algoritmos son capaces de realizar cálculos y tomar decisiones con un alto grado de precisión, fundamental en campos como la medicina o la ingeniería.
5.3 Consistencia
Los algoritmos correctamente programados son capaces de realizar continuamente tareas de manera consistente sin perder eficiencia, precisión o cometer errores.
6. Los desafíos ante el uso masivo de algoritmos
6.1 Dependencia
A medida que más y más tareas se automatizan a través de algoritmos, existe el riesgo de que nos volvamos demasiado dependientes de ellos, perdiendo el foco de los resultados o no considerar su validación constante.
6.2 Falta de transparencia
Esto puede ser un problema en situaciones en las que los resultados de un algoritmo tienen consecuencias importantes, como en situaciones asociadas al acceso a créditos o la contratación de nuevo personal en una empresa.
6.3 Bias
Bias podría traducirse literalmente como «parcialidad» y es que los algoritmos a menudo reflejan los prejuicios de las personas que los diseñan o de los datos utilizados para entrenarlos.
Esto puede llevar a resultados injustos o discriminatorios como ha sucedido en reiteradas oportunidades con el uso de algoritmos de reconocimiento facial.
7. ¿Dónde aprender más sobre algoritmos?
Si estás interesado en aprender más sobre algoritmos, puedes encontrar muchos recursos disponibles en línea como los que te comentamos a continuación:
- Muchas plataformas, como Coursera y edX, ofrecen cursos en línea sobre algoritmos y programación.
- Hay muchos libros sobre algoritmos disponibles, incluyendo «Introduction to the Design and Analysis of Algorithms» de Anany Levitin y «Algorithms» de Robert Sedgewick y Kevin Wayne.