Machine Learning: qué es y cómo puede usarlo tu empresa

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es un concepto tecnológico asociado a la Inteligencia Artificial que está presente en la vida cotidiana de prácticamente todas las personas, aunque quizás aún no conozcas el término.

Otro aspecto muy habitual es la confusión entre estos dos conceptos —el machine learning y la inteligencia artificial—, sin embargo, no son sinónimos. 

En el entorno empresarial, estos son solo algunos de los muchos conceptos clave para construir una base de conocimiento sólida sobre los procesos digitales, que permiten planificaciones estratégicas y la toma de decisiones asertivas.

El machine learning hace referencia a una rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la automatización de la construcción de modelos analíticos, es decir, del aprendizaje del propio sistema a partir de los datos que recibe mediante un análisis automatizado.

De esta forma, puede identificar patrones y tomar decisiones con una necesidad mínima de intervención humana.

Sigue leyendo para entender más sobre esta tecnología y cuáles son sus principales aplicaciones en negocios de los más diversos sectores y segmentos. 

Machine Learning e Inteligencia Artificial

Como hemos señalado, el machine learning es una vertiente muy específica de la Inteligencia Artificial, orientada al aprendizaje del sistema.

La Inteligencia Artificial es el campo científico que tiene como objetivo el desarrollo de mecanismos computacionales que imiten las capacidades humanas, es decir, que se basen en el comportamiento humano para resolver problemas.

Y una de las principales características del ser humano es precisamente la capacidad de aprender de diferentes situaciones y perfeccionar habilidades mediante la práctica repetida de una acción. 

Esta tecnología lleva ya cierto tiempo desarrollándose, pero el perfeccionamiento de los cálculos complejos con big data, es decir, enormes cantidades de datos, ha traído novedades exponenciales.

Citando algunos ejemplos de su aplicación, seguramente conoces Google: desde el famoso motor de búsqueda hasta otras tecnologías, como los coches autónomos que esta gigante tecnológica está desarrollando, todo contempla el aprendizaje automático.

Por ejemplo, al escribir en el buscador una determinada consulta, existe una serie de contextos para los resultados, pero con el machine learning, el algoritmo puede identificar patrones según las búsquedas anteriores para orientar el resultado más relevante.

Si las experiencias de búsquedas anteriores tuvieran otro contexto —es decir, si el aprendizaje fuera diferente, como búsquedas de ofertas de empleo y oportunidades laborales—, el resultado estaría ligado a ese ámbito profesional.

Es esa comprensión del contexto mediante el análisis de diferentes parámetros y su conexión, posibilitando una buena decisión, lo que optimiza la experiencia del usuario.

Otro ejemplo son las recomendaciones de plataformas de servicios de streaming, o incluso los anuncios patrocinados. Todos cuentan con algoritmos que orientan sus sugerencias según lo que la plataforma ha aprendido sobre los gustos y preferencias del usuario.

Los sistemas de detección de fraudes son otra aplicación del machine learning, implementada de forma masiva en todo el mundo. No existe ninguna empresa capitalizada que garantice seguridad a sus clientes y a su propio patrimonio sin contar con un sistema de este tipo.

Desde plataformas digitales hasta sistemas bancarios, se emplean soluciones tecnológicas de vanguardia que incluyen, evidentemente, el aprendizaje automático.

El Deep Learning y la Minería de Datos

En los sistemas de seguridad, un enfoque más específico y muy utilizado es el Deep Learning, un aprendizaje profundo en el que diferentes capas neuronales de red procesan gigantescas cantidades de datos.

Así, son capaces de realizar un reconocimiento visual preciso, como el de rostros u objetos en vídeos e imágenes estáticas. Como puedes ver, el machine learning engloba otras tecnologías, como el deep learning y la minería de datos.

Todas ellas comparten el objetivo de extraer insights propios a partir de patrones observados y del análisis de contexto para la toma de decisiones, pero tienen enfoques distintos.

La característica principal del Aprendizaje Automático es que su objetivo más específico es comprender la estructura de los datos para definir las lógicas que deben seguirse. 

La minería de datos, por su parte, es un superconjunto de métodos para la extracción de insights. Normalmente es una combinación de aprendizaje, métodos estadísticos tradicionales y análisis seriales, y está relacionada con el almacenamiento y la manipulación de datos.

Y el deep learning, como ya hemos visto en su aplicación principal, está orientado al análisis que implica interacciones entre redes complejas de datos.

En esta introducción ya hemos dado algunos ejemplos de las diversas aplicaciones del machine learning, ya que es un concepto que se explica fácilmente a través de sus usos, aunque tratar sus cuestiones técnicas y procesos lógicos requiere un conocimiento más profundo del tema.

A continuación señalaremos otras aplicaciones para que puedas tener más ideas sobre cómo implementar estas funcionalidades de inmediato en tu empresa y beneficiarte de esta tecnología.

Algunas aplicaciones prácticas 

El machine learning, al igual que los demás procesos de la Inteligencia Artificial, es lo que hace viable la existencia de numerosos recursos tecnológicos.

De esta forma, podemos decir que esta es una tendencia del presente que ya estamos viendo en la práctica, y su uso solo tenderá a aumentar y a diversificarse aún más.

Entre los tipos de servicios y empresas que ya lo utilizan activamente se incluyen los diversos segmentos que trabajan con big data, como:

• Servicios financieros;
• Agencias gubernamentales;
• Operadoras de salud;
• Sectores de Marketing y ventas;
• Sectores de petróleo, gas y transporte. 

La ventaja competitiva generada a partir de los insights obtenidos en tiempo real mediante el análisis automatizado de datos es enorme.

Y estos resultados también se aplican a empresas pequeñas y medianas, dado que se trata de soluciones corporativas.

Base de datos autónoma

El machine learning permite automatizar diversas tareas que antes realizaba un administrador de base de datos. Esto permite que ese profesional pueda dedicarse a tareas más específicas, además de reducir el riesgo de error humano en el proceso.

Lucha contra el fraude en sistemas de pago

Lamentablemente, el fraude con tarjetas de crédito y otros medios de pago, principalmente online, es un hecho constante.

Cualquier organización necesita estar atenta y preparada para hacer frente a esto, especialmente las empresas del modelo B2B, que trabajan con valores elevados.

Como solución, el aprendizaje automático permite que los sistemas de lucha contra el fraude puedan gestionar diferentes acciones y bloquear de forma cada vez más eficaz estos intentos.

Traducción de textos

La traducción de textos a diferentes idiomas no es un desafío solo para las personas, sino también para las máquinas, por lo que el machine learning ha aportado la solución a esta cuestión.

Al realizar una traducción, además del significado literal de cada término, es necesario considerar diversos parámetros como el contexto, los estilos lingüísticos y las expresiones regionales, como los coloquialismos. Así, los traductores automáticos se están optimizando progresivamente.

La importancia del machine learning

Al ver su aplicación en los más diversos sectores del mercado, resulta sencillo entender la importancia de esta tecnología.

Aprovechar esta funcionalidad del mundo moderno en los procesos de tu empresa significa garantizar resultados rápidos y el crecimiento del negocio.

Con el uso creciente de datos de alta variedad y volumen, el procesamiento computacional es la forma más barata, sencilla e inteligente de tratar, almacenar, analizar y acceder a ese contingente. Esto significa rapidez y precisión, independientemente de la escala. 

De forma muy práctica, podemos decir que la principal importancia del machine learning reside en su capacidad y precisión para construir modelos que permiten a una organización evitar riesgos innecesarios e identificar oportunidades de negocio.

Consideraciones finales

Desde una empresa del sector de la construcción hasta emprendedores de la salud, la industria textil, empresas de marketing y demás sectores, todos pueden y van a beneficiarse del machine learning en sus negocios.

Aunque ya estamos viendo una aplicación amplia no solo del aprendizaje automático, sino de la Inteligencia Artificial en su conjunto, esto es solo el comienzo, y en poco tiempo será de alcance global.

Si actualmente ya se muestran impresionantemente útiles, con el paso del tiempo y el aumento del flujo de datos procesados en diferentes períodos, estas tecnologías serán exponencialmente mejores.

Además, las posibilidades tecnológicas también evolucionan diariamente, y debes asociar esto a la evolución del propio sistema que acabamos de mencionar.