Qué es Machine Learning: casos de éxito en empresas

Aunque no lo parezca, el futuro ya está aquí. Coches que se conducen solos, traducciones inmediatas, sugerencias de compras que no sabías que estabas buscando, recomendaciones de películas o series que te pueden interesar. Gracias al Machine Learning nuestras vidas están cambiando en los últimos años y lo que vislumbramos en la próxima década puede cambiar el futuro de los negocios.

Todos conocemos la capacidad de algunas herramientas para aprender por su propia cuenta, ya sean chatbots que acaban teniendo que ser eliminados por insultos en redes sociales o coches autónomos que pueden desplazarse de un punto a otro cumpliendo todas las normas de circulación, pero ¿conoces todo lo necesario sobre Machine Learning?

Son muchas las definiciones que existen para explicar qué es Machine Learning, pero nosotros abogamos por una sencilla. Machine Learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial, que utiliza algoritmos para encontrar patrones entre todos los datos que se le faciliten. Su objetivo es hacer predicciones con los datos facilitados, ya sean imágenes, datos estructurados, no estructurados, etc.

Cuando se utiliza Machine Learning no es necesario programar constantemente su evolución porque de manera autónoma realiza el trabajo que se le ha solicitado. Esta disciplina ha ganado relevancia en los últimos años gracias al Big Data, pero se utilizó por primera vez a mediados del siglo XX.

 Existen muchas ventajas de Machine Learning por las que una empresa puede verse beneficiada y es que el aprendizaje automático se utiliza para detectar fraudes en tarjetas de crédito, diagnósticos médicos, mejoras en motores de búsqueda o incluso para derrotar a campeones de Go.

En los últimos años esta tecnología ha evolucionado a pasos agigantados, pero te vamos a explicar los usos habituales de Machine Learning en Big Data:

• Datos no estructurados: mucha cantidad de datos y muy difíciles de procesar. Los datos en algunas ocasiones pueden ser PDFs, imágenes, vídeos, etc. y sacar una conclusión entre todos esos datos es bastante complicado, aunque con un buen equipo de trabajo se pueden hacer maravillas.
• Datos semi-estructurados: son datos de texto con un patrón difícil de identificar, como acciones en una web, logs, etc.
• Datos estructurados: de las 3 opciones normalmente es la que menos datos tiene y es más fácil trabajar con ella. Lo habitual sería trabajar con una tabla de datos estructurados (como puede ser un excel con datos de usuarios de una plataforma o servicio) y es fácil llegar a una conclusión.

Los modelos de Machine Learning son muy versátiles y útiles para el mundo empresarial. Su capacidad para adaptarse a los cambios (en los datos) y el aprendizaje automático, permite pronosticar variables futuras que han alcanzado aciertos superiores al 90%. Por ello, esta tecnología tiene un enorme potencial de cara al futuro y las grandes empresas ya están utilizando Machine Learning o preparan planes a corto plazo para su implementación dentro de la compañía.

Su uso ya está tan extendido que para algunos especialistas se está empezando a sobrepasar los límites de lo que creían posible. Un ejemplo claro lo encontramos en el arte, y es que hace poco se creó por primera vez un videoclip con inteligencia artificial:

Algunos especialistas explican que mientras existan datos disponibles para analizarlos, las posibilidades que puede ofrecer el Machine Learning son casi infinitas. Aunque no nos demos cuenta lo estamos comprobando todos los días en Netflix o Spotify, también con las respuestas inteligentes en Gmail o con el habla cada vez más natural de Alexa o Siri. No vamos a poder explicarte cuáles son todas las implicaciones de Machine Learning en las empresas, pero vamos a hacer un resumen para que te puedas hacer una idea:

• Recomendaciones: sugerencias o recomendaciones de compras personalizadas en plataformas online como Amazon o AliExpress. En un principio se analiza el historial de compras/visualizaciones y se compara con otros usuarios parecidos. De esta manera se puede analizar con más exactitud lo que nos podría interesar aunque ni siquiera seamos conscientes de ello.
• Servicios financieros: actualmente los bancos y entes financieros como BBVA o Santander lo utilizan para detectar posibilidades de inversión y prevenir fraudes. Existen más usos, por supuesto, pero estos son los más “relevantes”.
• Optimizar productividad: con el análisis de datos es fácil comprobar cuándo es el mejor momento para incrementar la producción, cesar la producción, reducir los presupuestos, focalizarse en una tarea específica, etc.
• Vehículos inteligentes: todos hemos visto o nos hemos subido a un vehículo autónomo como Tesla, pero los vehículos inteligentes también pretender ajustar la temperatura interna, inclinar el respaldo de los asientos para ayudar al conductor o pasajeros, mover el volante para reaccionar ante posibles accidentes, etc.
• Gobiernos: se utiliza para incrementar la eficiencia, ahorrar dinero, minimizar el robo de identidades. Uno de los usos más habituales es utilizar Machine Learning para extraer datos que encuentren gestiones que provocan pérdidas económicas, ya sea del actual Gobierno o del anterior.
• Redes sociales: Twitter o Facebook utilizan Machine Learning para reducir el spam y detectar el mayor número posible de noticias faltas y contenidos no permitidos.
• Medicina: con los datos se analiza a los pacientes en tiempo real y se identifican posibles dolencias o problemas futuros. De esta manera se pueden prevenir problemas que a la larga no tengan remedio.
• Procesamiento del lenguaje natural: diferentes herramientas como Alexa o Siri pueden reconocer la voz de un usuario, analizar sus sentimientos e incluso traducir al momento de un idioma a otro si fuera necesario. Gracias a esta beneficio de Machine Learning, algunos abogados están utilizando esta tecnología para segmentar toda la información y obtener ayuda para resolver o ganar grandes casos.
• Marketing: algunas empresas utilizan aprendizaje automático para recomendar a sus usuarios otras compras que podrían ser interesantes. El futuro consiste en ofrecer publicidad personalizada y que realmente interese al usuario.
• Buscadores: cada cierto tiempo, los expertos en marketing digital tienen que desaprender todo lo que sabían y renovarse de nuevo; uno de los motivos lo encontramos en este apartado. Al utilizar aprendizaje automático los buscadores se optimizan para adaptarse al máximo a los usuarios.
• Transporte: mejorar rutas, anticipar problemas potenciales, conseguir rutas más eficientes, etc. Estas y otras opciones permitirán al transporte público, o empresas de mensajería, mejorar su productividad.
• Ciberseguridad: en antivirus o en la lucha contra el malware se utiliza Machine Learning. Esta tecnología ha permitido potenciar el escaneado, mejorar la velocidad de detección y reconocer anomalías con resultados optimizados.
• Operaciones: ¿te imaginas poder analizar todo el material que tienes en la fábrica en un momento? Ya se está utilizando Machine Learning para contar piezas, elementos o materiales en las fábricas. De esta manera se facilita el análisis histórico y se prevé si hace falta comprar más o cuándo tendremos que reponer dicho material.

Usar Machine Learning en una empresa es más sencillo de lo que te imaginas. Existen herramientas que permiten su implementación y son asequibles económicamente, tanto para startups como para grandes compañías.

Lo único necesario es encontrar profesionales que puedan ayudarte a extraer, analizar y comprender los datos que tu empresa ofrece. Si no tienes profesionales cualificados que puedan ayudarte con esta gestión, desde Digital55 podemos ayudarte. ¿Tienes en mente algún proyecto que necesite Machine Learning?