¿Qué tienen en común Netflix, The North Face y Spotify? Estas marcas de prestigio internacional aplican una tecnología llamada machine learning. Gracias al uso de esta herramienta, han logrado potenciar su servicio logístico y responder a tiempo las nuevas demandas de su público.

El auge del machine learning –o aprendizaje automático– es a nivel mundial y así lo demuestran distintos estudios. Por ejemplo, un sondeo de Algorithmia reveló que el 76 % de las empresas encuestadas dio prioridad al machine learning sobre otras iniciativas de TI en 2021. Así lo reportó Forbes.

Machine Learning: ¿En qué consiste?

El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) y componente del creciente campo de la ciencia de datos. Se enfoca en la creación de sistemas que pueden identificar patrones entre los datos masivos y utilizarlos para aprender por sí mismos. Mediante el uso de algoritmos, las máquinas son capaces de crear predicciones y realizar tareas específicas de forma autónoma. Es decir, sin la necesidad de ser programadas por humanos.

"El machine learning es un maestro del reconocimiento de patrones. Es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente", afirma José Luis Espinoza, científico de datos de BBVA México.

La tecnología del machine learning consiste en algoritmos que se pueden dividir en los siguientes tres métodos:

Aprendizaje supervisado

Son algoritmos que tienen un aprendizaje previo, cuya base es un sistema de etiquetas asociadas a unos datos. Este método facilita la toma de decisiones o predicciones de las máquinas. Por ejemplo, el detector de spam, que le asigna o no este rótulo a un e-mail dependiendo de los patrones que ha aprendido del historial de correos.

Aprendizaje no supervisado

En este caso, los algoritmos no se respaldan en un aprendizaje previo. Estos algoritmos analizan los datos y buscan patrones para organizarlos. En el marketing, este método se aplica para extraer información de las redes sociales y con ella crear campañas segmentadas en distintos públicos.

Aprendizaje por refuerzo

Este método consiste en que un sistema aprenda a cumplir una tarea determinada luego de pasar por un proceso de pruebas y errores. Es decir, a partir de su propia experiencia. El aprendizaje por refuerzo se usa, por ejemplo, para clasificar secuencias de ADN o posibilitar el reconocimiento facial.

Machine Learning aplicado en las empresas

El machine learning se aplica en muchos campos y para distintas misiones. Se puede emplear en la robótica como para la identificación del fraude en el uso de tarjetas de crédito. Por supuesto, esta tecnología también se implementa en el mundo empresarial. En un informe de Cloudera de 2019, el 47 % de las empresas encuestadas afirmó haber invertido en machine learning. Así lo reportó el portal Hosteltur.

Estos son algunos beneficios que otorga esta tecnología a las empresas:

• Permite realizar proyecciones. Gracias al análisis de los hábitos de compra de los usuarios, el machine learning detecta las tendencias del mercado lo que ayuda a pronosticar con exactitud los productos y/o servicios que tendrán más demanda.

• Reduce la carga operativa. Automatiza procedimientos y reduce las tareas repetitivas, lo que genera una mejora en el desempeño del recurso humano y una significativa reducción de costes.

• Eleva y personaliza la calidad de la atención al cliente. Por ejemplo, por intermedio de los chatbots, que responden las 24 horas del día y recopilan datos, que sirven para profundizar en los intereses del consumidor.

• Mejora la segmentación de anuncios. Los algoritmos de machine learning cuentan con la capacidad de pronosticar qué contenidos son más eficaces para cada target.

• Optimiza diligencias internas de una empresa. Estas incluyen el control de inventario, la lectura de códigos de barras o el seguimiento de empleados.

• Potencia y acelera la toma de decisiones. Esto permite disminuir riesgos. Por ejemplo, el software puede hallar anomalías en el entorno de seguridad y reportarlo al instante.

En definitiva, el machine learning se ha convertido en un pilar clave en la era de la transformación digital. Y es que las empresas encuentran en esta tecnología nuevas y eficientes soluciones para distintas tareas.

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Fuentes bibliográficas:

Forbes (2021, 17 de enero). 76% Of Enterprises Prioritize AI & Machine Learning In 2021 IT Budgets.

BBVA (2019, 8 de noviembre). 'Machine learning': ¿qué es y cómo funciona?

IBM (2020, 15 de julio). Machine Learning.

Iberdrola. Descubre los principales beneficios del 'Machine Learning'.

Hosteltur (2019, 3 de enero). Nueve de cada diez grandes empresas están invirtiendo en machine learning.