¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?
La capacidad para aprender que tienen las máquinas hoy en día es uno de los mayores avances de la tecnología. Lo vemos reflejado en los procesos de las empresas y en las herramientas que hacen más fácil nuestro día a día. El aprendizaje automático, o Machine Learning, es la rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender sin ser programadas para este propósito en específico, y funciona gracias a la capacidad de la máquina para identificar patrones en los datos para después convertirlos en predicciones.
Esta habilidad en las máquinas es significativa no sólo porque las ha hecho más inteligentes, sino autónomas. Lo vemos en un sinfín de aplicaciones en la actualidad, por ejemplo, a través de las recomendaciones que recibimos de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Google, o el discurso natural y capacidad para reconocer nuestra voz de las asistentes virtuales Siri y Alexa.
Pero, fuera de cuestionarnos cuáles son los límites de esta tecnología, cabe preguntarnos por qué es tan importante y qué la hace tan revolucionaria.
La cantidad de datos que las empresas generan todos los días ha aumentado de forma exponencial en los últimos años. Y es que una base de datos debidamente organizada —que además contiene datos históricos que señalan patrones de comportamiento— representa una ventaja competitiva para las organizaciones, ya que es información que se puede explotar para predecir conductas en los usuarios, favorecer los objetivos del negocio y evitar cualquier tipo de actividad perjudicial.
El aprendizaje automático ofrece la posibilidad de extraer información valiosa para obtener resultados rápidos y precisos sin necesidad de intervención humana. En este sentido, el reto de sacar partido a la información que nos llega de manera orgánica para tomar mejores decisiones de negocio se ha simplificado enormemente. Gracias al Machine Learning, actualmente lo único necesitas son datos de calidad, las tecnologías adecuadas y un análisis apropiado de las variables.
«Una base de datos debidamente organizada representa una ventaja competitiva, ya que es información que se puede explotar para predecir conductas en los usuarios, favorecer los objetivos del negocio y evitar cualquier tipo de actividad perjudicial.»
Un aspecto innegable es que la estadística es la base del aprendizaje automático, ya que fundamentalmente consiste en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir el mejor resultado para un determinado problema. Pero, el gran hito del aprendizaje automático fue que hizo posible pasar de “programar a través de reglas” a “permitir que estas reglas emerjan sin ayuda”.
Gracias al aprendizaje automático ahora podemos hacer lo mismo que antes, pero mucho más rápido. Un algoritmo es capaz de identificar patrones complejos en millones de datos en cuestión de horas o minutos, cuando antes esto solía tomar semanas o meses.
No obstante, no hay que olvidar que el campo de la aplicación práctica del aprendizaje automático depende mucho de las necesidades del negocio, la imaginación de sus ingenieros y los datos que estén disponibles en la empresa. Aquí algunos ejemplos de actividades en las que se puede aplicar el aprendizaje automático:
- Predecir fallos en equipos tecnológicos
- Seleccionar clientes potenciales basándonos en sus interacciones en la web
- Predecir el tráfico urbano
- Saber cuál es el mejor momento para interactuar con tu audiencia
- Cambiar el comportamiento de una aplicación para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario
- Detectar fraudes en las transacciones bancarias
- Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos
Una gran ventaja es que para usar Machine Learning no es necesario tener una cantidad inmensa de información. Sin importar el sector en el que se desarrolle una empresa, para crear aplicaciones de alto valor siempre será más importante contar con buenos datos que muchos datos.
«Gracias al aprendizaje automático ahora podemos hacer lo mismo que antes, pero mucho más rápido.»
Implementar el aprendizaje automático, sobre todo, supone entender las ventajas de trabajar con tecnología innovadora. Al día de hoy se utiliza en los diferentes campos para crear nuevas y mejores soluciones; algunos de ellos son la medicina, la ciberseguridad, el análisis y la ciencia de datos y el desarrollo de vehículos inteligentes.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando el mundo, y en parte se debe a que estas disciplinas hacen posible la producción rápida, automática y eficiente, lo que ayuda a las empresas y todo aquel que quiera crecer su negocio a entender a sus clientes en un nivel más profundo y adaptar el desarrollo de productos a las necesidades del mercado.
