Machine Learning

Seguro que te suena el concepto de ‘Machine Learning‘. Esta tecnología está totalmente vinculada con la Inteligencia Artificial y actualmente está muy de moda. Sin embargo, no todo el mundo conoce las ventajas que supone integrar Machine Learning en la empresa. ¡Si quieres saber cómo puede ayudarte en tu rutina profesional sigue leyendo!

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El término Machine Learning hace referencia al aprendizaje automático de las máquinas. Las herramientas que cuentan con esta característica desarrollan soluciones para evolucionar y aprender de los datos con los que trabajan. De este modo, se automatizan muchos procesos sin ni siquiera necesitar intervención humana. Básicamente, esta solución automatiza la generación de modelos analíticos para el estudio de datos.

Ventajas de aplicar Machine Learning en la empresa

Si quieres ser uno de esos profesionales que trabajan con Machine Learning en la empresa tienes que conocer las ventajas que aporta esta tecnología:

  • Mejor servicio al cliente. El Machine Learning permite analizar las preferencias de los clientes para ofrecer productos personalizados de forma automática. De este modo, la percepción que tienen de la empresa mejora y se potencia la fidelización.
  • Disminución de errores. El aprendizaje automático de los sistemas de gestión aplicados en la organización ayuda a que los errores cometidos no se repitan. Cuanto más tiempo lleve integrado en el sistema, más sólido será.
  • Acciones preventivas. En relación al punto anterior, las herramientas de aprendizaje automático permiten prevenir errores. La IA descarta por sí misma las acciones más arriesgadas y aquellas que pueden poner en riesgo el desarrollo de nuestro producto o servicio.
  • Ciberseguridad. Esta tecnología permite que las máquinas estén al día en lo que a ciberataques se refiere. Teniendo en cuenta que la mayoría de malwares utilizan código similar, el aprendizaje automático puede evitar fácilmente que los ataques se repitan.
  • Detección de fraudes. La Inteligencia Artificial puede detectar fácilmente qué transacciones son legítimas y cuáles no si le asignamos un patrón a estos movimientos monetarios.
  • Automatización de procesos. La automatización de rutinas o de tareas mecánicas que no aportan valor añadido es un elemento recurrente en los listados de beneficios relacionados con la Inteligencia Artificial. Gracias al Machine Learning, la máquina sabrá qué procesos debe tratar y, con el tiempo, los perfeccionará e incluso ampliará la cantidad de tareas a realizar.

Los norteamericanos son los que llevan más tiempo aplicando Machine Learning en la empresa. Según el MIT, el 50% de las organizaciones de Estados Unidos utiliza esta tecnología para facilitar el análisis de datos y obtener más y mejores insights. El 46% se muestra interesado por las ventajas competitivas que aporta Machine Learning, un 45% asegura que quiere potenciar la velocidad de obtención de datos gracias a esta herramienta y el 44% desea impulsar el I+D para ofrecer productos y servicios innovadores.

Tipos de Machine Learning

Encontramos tres tipos de Machine Learning en función del nivel de supervisión que requieren:

  • Supervised Learning. Tal y como dice su nombre, se trata de Inteligencias Artificiales que necesitan cierto control humano. En estos casos, el Data Scientist establece qué tipo de datos deben relacionarse con ciertos elementos concretos para que la máquina pueda hacer el resto del trabajo. El profesional debe encargarse de introducir los inputs y outputs para que la tecnología pueda hallar patrones en la información.
  • Unsupervised Learning. En estos casos, los datos no se etiquetan previamente y la IA tiene mucha más autonomía. Es la máquina la que debe encontrar la relación y la estructura de la información. Se obtiene una mayor densidad de información, pero la muestra es mucho más amplia, por lo que posteriormente será el Data Scientist el que se encargará de filtrarla.
  • Reinforcement Learning. Este sistema es muy distinto a los dos anteriores. Básicamente, funciona con un sistema de “recompensas”. Cuando la máquina acierta con sus operaciones se le da un estímulo positivo y si falla, se le da uno negativo. Así, por ensayo y error, la máquina genera patrones y aprende por sí misma cuál es el mejor modo de proceder según las necesidades de la organización.

Después de ver las ventajas de esta herramienta podemos decir que la inversión que supone contar con Machine Learning en la empresa puede ser extremadamente rentable. Eso sí, hay que tener en cuenta las capacidades y el presupuesto de la organización, puesto que se trata de una tecnología costosa y compleja.

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