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Machine Learning, el avance de la Inteligencia Artificial

22 agosto, 2018

Los términos relacionados con el campo de la Inteligencia Artificial (IA) son cada vez más repetidos en todas las esferas sociales. Dado que el propio ámbito de la IA es relativamente nuevo, cabe pensar que irán surgiendo nuevas acepciones que poco a poco tendremos que integrar en nuestro vocabulario habitual. Una de las expresiones que más se escucha es ‘Machine Learning’, cuyo significado literal sería ‘aprendizaje de máquina’.

Sin embargo, este término abarca un campo muy amplio. El machine learning hace referencia a la idea de que se apliquen fórmulas y algoritmos mediante los cuales los dispositivos puedan obtener datos y conclusiones relevantes sin necesidad de haber sido programados específicamente para dicho cometido. Es decir, este ‘aprendizaje’ implica que los ordenadores puedan identificar multitud de patrones complejos y que, mediante algoritmos, sean capaces de predecir los resultados y tendencias del mercado.

El objetivo del machine learning y de otras subdisciplinas como el ‘deep learning’ es que puedan ayudar a los trabajadores automatizando tareas para agilizar los procesos. Este tipo de Inteligencia Artificial conlleva que los dispositivos ‘van aprendiendo’, es decir, una vez que realizan un proceso lo aprenden y lo hacen siempre igual, utilizando los mismos algoritmos. Esta utilidad es clave para sectores como, por ejemplo, la industria, pues se espera que gracias al machine learning se mecanicen muchas fases que agilicen los proyectos.

En realidad cualquier ámbito que trabaje con Big Data tiene capacidad para aplicar el machine learning. El manejo automático de tal cantidad de datos promueve la generación de bases de datos muy relevantes para analizar comportamientos, seleccionar aquellos que son beneficiosos para las empresas y descartar los que resulten perjudiciales.

Además del ahorro de tiempo que supone este proceso de aprendizaje, otra de las grandes ventajas del machine learning es que reduce el margen de error de los datos. Los dispositivos electrónicos, al funcionar a base de fórmulas y algoritmos de forma mecánica, obtienen unos resultados mucho más precisos y de forma más rápida que si dicho proceso se realizase manualmente. Esto se refleja más en grandes empresas que manejan volúmenes de datos muy grandes, y que son capaces de desarrollar acciones mucho más enfocadas en función de los resultados de las predicciones.

La evolución en el trabajo a la que contribuye el machine learning se transforma en una mayor eficiencia de los trabajadores y, por tanto, en mejores resultados para las empresas. De ahí que la aplicación de este proceso sea cada vez mayor, ya que lejos de ser un hándicap entre ellas se convierte en una gran ventaja competitiva. El objetivo es que los trabajadores implementen sus procesos gracias a la mayor facilidad en el manejo del Big Data.

Ámbitos de aplicación del machine learning

  • Protección de datos: gracias a la precisa capacidad de análisis de Big Data que ofrece el machine learning, es posible predecir los archivos ‘malware’ con la suficiente antelación como para evitarlos o solventarlos, evitando así futuros problemas de seguridad digital. Uno de los ámbitos donde este uso podría tener mucha importancia es en los controles de seguridad de grandes eventos, como por ejemplo los controles en el aforo de un campo de fútbol.
  • E-commerce: una de las grandes ventajas del machine learning es la predicción de tendencias de mercado que puede realizar, algo muy útil en cualquier empresa que desarrolle comercio electrónico. No solo será capaz de predecir cuál es la tendencia de los consumidores, sino también el momento en que se produce y el volumen de negocio necesario.
  • Predicciones relacionadas con la salud: este es uno de los ámbitos más beneficiados por el machine learning. Supone un gran avance en el diagnóstico de enfermedades incluso antes de que éstas se manifiesten. Por ejemplo, la mezcla de diversas informaciones, como la información genómica y la historia clínica, ayudan a los médicos a hacer una estimación de la posibilidad que tiene una persona de desarrollar un cáncer.
  • Account Based Marketing: el manejo del Big Data y la utilización de algoritmos supone predecir el comportamiento de los usuarios, lo cual permite a las empresas ejecutar un proceso de marketing mucho más personalizado y enfocado a las necesidades de sus clientes. De esta manera no solo se satisfacen éstas, sino que se evita la sobresaturación de información comercial sobre los usuarios que pueden convertirse en clientes potenciales.
  • Vehículos inteligentes: el machine learning podría llegar a convertir a los coches en entes “inteligentes”. No solo por la automatización de muchos de sus procesos, sino también por su capacidad de adaptación al conductor y usuario del coche. Aspectos como la regulación de la temperatura, la posición del asiento, la predicción de accidentes y la detección de señales son algunos de los que más se mejorarían con el machine learning.

Estos son solo algunos de los ámbitos de aplicación del machine learning más destacados; no obstante, las expectativas pasan por que en el futuro este nuevo concepto se pueda concentrar en cualquier campo. Teniendo en cuenta que cada vez hay más entornos en los que se manejan grandes volúmenes de datos, se espera que el machine learning tenga cada vez mayores aplicaciones en el entorno profesional y se integre progresivamente en el comportamiento de las empresas.

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