En los últimos años hemos sido testigos, como profesionales del ámbito tecnológico, de la llegada de nuevas herramientas que han revolucionado el sector TIC tal y como lo conocemos. A día de hoy, conceptos como Machine Learning o Blockchain están recobrando fuerza y atención mediática. Sin embargo, ¿estamos realmente informados?

En la entrada de hoy explicaremos más a fondo en qué consiste el aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning.

¿Qué es Machine Learning?

Es una rama de Inteligencia Artificial destinada a la creación de programas con la capacidad de generar comportamientos automáticos. Con ello queremos decir que tratarán de crear patrones complejos a través de los miles de datos con los que una cuenta una organización o empresa. Gracias a esta tecnología conseguimos obtener una ventaja competitiva nada desdeñable.

Algunas de las aplicaciones actuales de Machine Learning son:

  • Detectar fraudes en las transacciones.

  • Anticiparse a los posibles fallos de equipos informáticos.

  • Descubrir cuáles son las mejores horas para publicar en la redes sociales.

  • Modificar secciones de una web o de una app y reordenarla según las necesidades de los lectores/usuarios.

  • Diagnósticos médicos.

  • Reconocimiento del habla.

  • Predicciones económicas.

Tipos de Machine Learning

En el ámbito del aprendizaje automático podemos encontrar actualmente distintos modelos. Destacamos los siguientes:

  • Aprendizaje supervisado. Es un modelo que se entrena a través de la sucesión de muchos ejemplos. A partir de esta información, el sistema lo generalizará para nuevos casos. Lo ilustramos con un ejemplo. Para saber si en una imagen tenemos un koala o un perro preparamos el modelo con miles de imágenes y especificamos cuáles son koalas y cuáles perros.  Después de muchos ejemplos, nuestro modelo será finalmente capaz de distinguir si se trata de un koala o de un perro.

  • Aprendizaje no supervisado. Tienen el objetivo principal de comprender y abstraer los patrones de la información directamente. Lo explicamos a través de un ejemplo.  ¿Cómo definimos nosotros por ejemplo los distintos tipos de aves? A través de investigaciones empíricas pudimos determinar y deducir los patrones pertinentes.

  • Aprendizaje por refuerzo. Este modelo se basa en la propia experiencia. En este campo se están realizando grandes esfuerzos de investigación. A día de hoy es una de las técnicas más prometedoras, ya que no requieren una gran cantidad de datos. Es, en definitiva, un método basado en la prueba y en el error en el que cuando se realiza la correcta acción se premia como es debido.

¿Cómo está influyendo Machine Learning en los negocios?

A día de hoy son miles las empresas que han comenzado a implementar Machine Learning en sus modelos de negocio. En 2020 se espera que el mercado de aplicaciones basadas en esta tecnología registrará ingresos superiores a los 20 mil millones de dólares. Cabría hacernos la siguiente pregunta; ¿En qué aspectos del marketing y de los negocios está influyendo más?

  • En la atención al cliente. Nos ayuda a descubrir patrones de comportamiento de todo tipo de usuarios, incluyendo aquellos que a día de hoy no lo son. Esta información es relevante ya que nos permitirá amoldar nuestros productos/servicios a las necesidades actuales del consumidor potencial.

  • En la optimización de los perfiles de clientes. Permite que podamos entenderlos e identificarlos y comprenderlos mejor. Además, podemos realizar una predicción de los posibles ingresos que en el futuro nos va a aportar cada uno de nuestros clientes de interés. Gracias a esta información podremos realizar una atención más segmentada y adaptada a las necesidades reales del usuario.

  • En la detección de nuevas tendencias culturales. Gracias a Machine Learning podemos identificar las modas del momento, de manera más rápida que a través de la intuición humana. No obstante, no todos los procesos son automáticos y requerirán del talento humano para asumir algunos de los nuevos retos de este campo.

¿Podemos saber cuál será el futuro de Machine Learning?  Es posible que dentro de unos años estas máquinas llegarán a conclusiones mayores en periodos de tiempo mucho menores si los comparamos a su capacidad humana de procesarlos. Este hecho nos permitirá dar un salto considerable en lo que a calidad de vida se refiere. Al igual que en los bolos, en Machine Learning no hay reglas. Y eso lo sabe hasta el Gran Lebowski.