¿Qué es y cómo funciona el machine learning?

El machine learning es, sin duda, uno de los conceptos que está marcando pauta en lo que a desarrollo tecnológico respecta, siendo determinante para potenciar la automatización de procesos y mejorar los flujos de trabajo.

De hecho, se espera que este mercado presente un CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) de un 38,8% entre 2022 y 2029, un dato que permite dimensionar la importancia de esta tecnología para el desarrollo empresarial.

Machine learning: potenciando la inteligencia de sistemas informáticos

En otras palabras, el machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) entendida como la capacidad que tiene un programa de reconocer patrones en grandes volúmenes de datos, lo que les permite realizar predicciones.

De esta forma, mediante el procesamiento de la información, las máquinas pueden llegar a trabajar de forma autónoma al aprender por sí mismas, sin la necesidad de ser programadas previamente.

Esto permite al programa aprender, identificar patrones y generar predicciones, gracias al entrenamiento del algoritmo a partir de una base de datos para analizar. El objetivo es que, al repetir este proceso, cada vez los algoritmos logren entregar resultados más confiables y precisos.

¿Para qué sirve el machine learning?

El también llamado aprendizaje automático ha pasado a formar parte del día a día de miles de personas y organizaciones. De hecho, puede que no lo notes, pero el machine learning está presente en instancia como:

• Recibir recomendaciones en plataformas como Spotify, Netflix o YouTube, sobre listas de reproducción o contenido que pueda ser del agrado de una persona en particular.
• Ver anuncios en redes sociales como Instagram o Facebook sobre productos o servicios que te sean de interés. 
• Al utilizar aplicaciones como Waze para trasladarte en vehículo a algún destino en específico. 
• Obtener mejores resultados en Google.
• Optimización de la gestión documental.
• Cuando recibes correos, Gmail filtra aquellos que representan spam.

Tipos de aprendizaje automático

Se pueden identificar diferentes tipos de machine learning en función de cómo aprenden las máquinas a reconocer patrones y realizar predicciones. A continuación, se mencionan los más destacados:

1. Aprendizaje supervisado

Los algoritmos integran datos etiquetados que contienen información previa sobre qué es lo que se quiere que aprenda un equipo para tomar decisiones y hacer predicciones. 

Por ejemplo, un negocio de paraguas puede predecir su nivel de venta al haber registrado en los últimos años las ventas de cada día y el contexto en el que se realizaban (mes, temperatura, clima, entre otros).

2. Aprendizaje no supervisado

La base de datos para analizar ha sido ordenada en torno a etiquetas, por lo que los algoritmos buscan reconocer patrones en esta data desorganizada para obtener nuevos conocimientos y agrupar registros por afinidad. 

En particular, este tipo de aprendizaje cobra mucho valor para las empresas cuando se planean campañas de marketing al servir como identificador de nichos de mercado.

3. Aprendizaje por refuerzo

Bajo este método, el algoritmo aprende por experiencia en base a ejercicios de prueba y error, recompensando los aciertos y castigando los errores. 

El objetivo es que, al adquirir mayor práctica, los algoritmos logren predecir de forma adecuada los eventos en estudio.

Principales beneficios del aprendizaje automático

Son diversas las ventajas que entrega este campo de la inteligencia artificial a nivel organizacional, entre las que destacan:

• Predecir tendencias en el mercado a partir del comportamiento de los consumidores, optimizando estrategias de marketing o determinando el nivel de producción que demanda un bien en una temporada específica.
• Optimizar los procesos de segmentación de público objetivo y anuncios, al identificar los hábitos de consumo de las personas y sus preferencias.
• Reducir el alto número de vulneraciones de seguridad, identificando las anomalías que suelen presentarse ante ataques, por ejemplo, de malware. Esto es de suma importancia en la actualidad, considerando que durante 2021 hubo 40.000 ciberataques cada día en España.
• Mejorar la relación con el cliente al brindar una atención más cercana y personalizada. Un gran ejemplo de esto lo constituyen los chatbots, herramientas para automatizar la interacción con clientes que han logrado un enorme desarrollo en la actualidad.
• Incentivar la apuesta por la innovación y búsqueda de soluciones tecnológicas más eficaces para resolver fallas e inconvenientes en las organizaciones.

El aprendizaje automático ofrece múltiples beneficios para compañías de diversos sectores, como salud, alimentación, educación, transporte y publicidad, entre otras. Por eso, se espera que siga creciendo su implementación en el ecosistema empresarial.

Además, se trata de una tecnología clave para potenciar la productividad y mejorar los flujos de trabajo a nivel general, facilitando el crecimiento de las organizaciones en medio de un entorno cada vez más digital y dinámico, siendo determinante para anticiparse a las variables del mercado.