Existen varios ejemplos de Machine Learning (ML) o aprendizaje automático que son parte de nuestro día y nos facilitan varias acciones en el día a día. Y en los próximos años nuestra relación con este subconjunto de la IA y la IA autónoma solo crecerá más y más. Por ello, es crucial que sepamos cómo el Machine Learning se encuentra presente en nuestras vidas y la manera en que evolucionará en el futuro.
En el siguiente artículo hablaremos sobre 5 ejemplos de Machine Learning que probablente usas un par de veces por día, y tal vez no lo sabías.
Tabla de contenidos
- ¿Cómo funciona el Machine Learning en el mundo actual?
- 5 aplicaciones de Machine Learning más usadas en las empresas
- Ejemplo de Machine Learning #1: Google Maps
- Ejemplo de Machine Learning #2: Uber
- Ejemplo de Machine Learning #3: Fotos iOS
- Ejemplo de Machine Learning #4: Facebook Ads
- Ejemplo de Machine Learning #5: Spotify
- Ejemplo de Machine Learning #6: Amazon
- Ejemplo de Machine Learning #7: Instagram
- Ejemplo de Machine Learning #8: Paypal
- Ejemplo de Machine Learning #9: Netflix
- Ejemplo de Machine Learning #10: Duolingo
- ¿Cómo Algotive usa Machine Learning?
¿Cómo funciona el Machine Learning en el mundo actual?
En un mundo donde cada vez se crea y almacena más información, el Machine Learning se ha vuelto una herramienta muy poderosa.
Los avances computacionales actuales han permitido crear un mar de datos que nos permiten entender mejor lo que nos rodea y cómo interactuamos con nuestro entorno. Sin embargo, es humanamente imposible revisar toda esta información de manera exhaustiva y derivar valor de ella, y más si se necesita rápidamente.
Es aquí que donde el Machine Learning abre nuevas posibilidades para las organizaciones y los individuos.
El aprendizaje automático (como se le conoce en español) ha permitido que este flujo de información pueda ser utilizado de manera eficaz e intemediata a través de la colaboración con las máquinas. Esto se debe a que al “entrenar” a una máquina para realizar una tarea a partir del Machine Learning, la máquina podrá hacerla después por sí misma de manera automática. Además, el ML puede predecir acciones futuras y optimizar procesos para lograr un mejor desempeño.
Conoce más sobre qué es el Machine Learning y cómo funciona en nuestro artículo.
5 aplicaciones de Machine Learning más usadas en las empresas
El Machine Learning se ha vuelto un aliado invaluable para las empresas por su gran capacidad de organización, predicción y reducción de procesos complejos en favor de la eficacia.
Las empresas encuentran grandes ventajas en usar este tipo de tecnologías en sus operaciones diarias porque pueden automatizar varias tareas y mantener un mejor desempeño.
“El 83% de las organizaciones han aumentado los presupuestos de Machine Learning año tras año”- Algorithmia
En particular, estas son las 5 aplicaciones más comunes en las empresas que usan Machine Learning:
1. Análisis predictivo
Esta aplicación de Machine Learning puede predecir qué sucederá en escenarios específicos con base en datos históricos y es capaz de identificar patrones a partir de esta información. Las empresas usan esta aplicación del Machine Learning para eliminar riesgos, reducir costos e identificar áreas de oportunidad para el negocio y sus colaboradores.
2. Extracción de conocimiento
Esta aplicación de Machine Learning permite procesar grandes cantidades de datos estructurados y sin estructurar para identificar relaciones no explícitas. A partir de un seguimiento de la información recurrente, esta aplicación de ML puede transformar un gran volumen de datos en información valiosa.
3. Reconocimiento de imágenes
Esta aplicación de Machine Learning define un conjunto de objetos a identificar en las imágenes, a partir del entrenamiento de un modelo con fotos etiquetadas. De esta manera, el Machine Learning podrá detectar estos objetos en imágenes o archivo de video de manera automática para apoyar a las empresas en cuestiones de seguridad o productividad. El Deep Learning ha impulsado esta aplicación volviéndola aún más poderosa.
4. Análisis de comportamiento
Esta clase de Machine Learning construye líneas de base de comportamiento normal para cada usuario en escenarios específicos, mediante la observación de la actividad histórica y las comparaciones dentro de grupos de pares. De esta manera, se puede identificar la conducta y las reacciones de personas específicas en escenarios diversos.
5. Sistemas de recomendaciones
Los sistemas de recomendación de Machine Learning se ocupan para clasificar productos y grupos de usuarios. Generalmente, un sistema de recomendación predice las calificaciones que un usuario podría darle a un artículo o contenido específico. Estas predicciones se clasifican y se devuelven al usuario con resultados similares que podrían interesarle.
5 APLICACIONES DE MACHINE LEARNING EN LAS EMPRESAS
Ejemplo de Machine Learning #1
Google Maps es una de las aplicaciones más famosas de esta empresa de tecnología. Pero las capacidades de Google Maps no eran posibles hasta hace unos años. Y es que esta aplicación usa a su favor dos factores principales que ninguna otra organización tiene: una gran cantidad de información que recibe de sus usuarios a diario y el desarrollo de plataformas de Machine Learning especializadas con tecnología de última generación.
¿Cómo Google usa el Machine Learning?
Para predecir el tráfico futuro, Google Maps utiliza el Machine Learning combinando las condiciones de tráfico en directo con los patrones de tráfico históricos de las carreteras de todo el mundo. Esto le permite arrojar información específica a sus usuarios sobre el tiempo estimado de una ruta y el tráfico en tiempo real para llegar ahí.
Ejemplo de Machine Learning #2
El Machine Learning es la columna vertebral de Uber. Desde que iniciaron operaciones, esta empresa estadounidense ha estado muy interesada en el uso de la inteligencia artificial para hacer la experiencia del usuario algo cada vez mejor y único.
Pero sin una innovación constante esto no sería posible. Es por eso que Uber ha apostado por el Machine Learning como pocas organizaciones.
¿Cómo Uber usa el Machine Learning?
Uber desarrolló su propia plataforma de Machine Learning llamada Michelangelo, con la cual sus desarrolladores pueden crear modelos de Machine Learning para potenciar las aplicaciones de la empresa. Uno de esos desarrollos fue una herramienta llamada Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) para ayudar a los agentes a ofrecer una mejor atención al cliente.
COTA ayuda a resolver de forma rápida y eficiente hasta el 90% de los tickets de soporte entrantes de Uber.
Ejemplo de Machine Learning #3
La manera en la que tomamos y guardamos nuestras fotos también ha cambiado enormemente debido al Machine Learning. Ahora no solo podemos tomar una foto en cualquier momento y cualquier lugar, sino que también podemos categorizarlas en nuestra librería digital e incluso formar collages automáticos o identificar características gracias a esta tecnología en nuestros dispositivos móviles.
¿Cómo Apple usa el Machine Learning?
Apple utiliza una serie de algoritmos de Machine Learning en su aplicación Fotos para iOS que se ejecutan de forma privada para ayudar a curar y organizar imágenes en los iPhones de los usuarios. Además, esta aplicación aprende de los patrones interesantes de un usuario, e identifica desde grupos de personas importantes, lugares frecuentes, hasta viajes pasados y eventos, etc.
Ejemplo de Machine Learning #4
Una de las industrias que el Machine Learning ha transformado en la última década es la mercadotecnia.
Prueba de ello son las herramientas que Meta (antes Facebook) ha desarrollado para las marcas y negocios en sus plataformas de redes sociales estos últimos años. Desde medir los resultados de una campaña hasta recomendar segmentos de audiencias que podrían interesarse en productos o servicios específicos, esta empresa revolucionó el alcance de la publicidad en Internet gracias al Machine Learning, a pesar de que en años recientes han sido criticados por sus políticas de privacidad.
¿Cómo Meta usa el Machine Learning?
Gracias la información que Meta tiene en su plataforma, los esfuerzos publicitarios de sus anunciantes logran un impacto más concreto a partir del Machine Learning. Mientras más personas ven un anuncio, comparten comentarios sobre él o hacen clic para realizar una compra en el sitio web de un anunciante, los modelos de Machine Learning de Meta mejoran la predicción de la tasa de acción estimada y la calidad del anuncio. Esto maximiza el valor para las personas y las empresas.
Ejemplo de Machine Learning #5
Uno de los casos más populares de Machine Learning en el mundo de la música es Spotify. Con más de 406 millones de usuarios actualmente, la relación de esta empresa con la inteligencia artificial no tiene precedentes. Gracias a su basto catálogo de música, listas de reproducción creadas por los usuarios y millones de datos de conducta de sus suscriptores, esta empresa ha sabido aprovechar las grandes cantidades información que tiene a la mano de manera exitosa y sobre todo creativa usando el Machine Learning.
¿Cómo Spotify usa el Machine Learning?
Spotify usa el Machine Learning para sus recomendaciones musicales de tres maneras principales.
- Filtrado colaborativo: A partir de los datos de su base de usuarios, Spotify agrupa a distintos escuchas por sus gustos específicos y les recomienda contenido similar al que regularmente disfrutan.
- PNL: A partir de la programación neurolingüística se puede identificar información con etiquetas dentro de cada canción o playlist que los usuarios crean. De esta manera, Spotify puede entender mejor por qué a la gente le interesan ciertas canciones o géneros.
- Modelaje de audio: Este tipo de algoritmo de ML permite explorar el contenido de la canción y compararlo con otras canciones para identificar categorías. Por ejemplo, si una canción tiene un ritmo particular o cierta instrumentalización será categorizada dentro de listas de reproducción de géneros y melodías similares.
Ejemplo de Machine Learning #6
Aunque Amazon es conocido sobre todo por su eficiente sistema de entregas y su recomendación inteligente de productos, también está ganando fuerza como desarrollador de tecnología y software. En los últimos años, han lanzado varias aplicaciones e incluso videojuegos. Sin embargo, su software más popular es el asistente inteligente, Alexa. Este software, similar a Google Assistant, Siri de Apple o Cortana de Microsoft, ha conseguido entrar en millones de casas de todo el mundo prestando servicios como organizar calendarios, poner alarmas, contar chistes e incluso mantener pequeñas conversaciones a partir de determinados guiones programados.
¿Cómo utiliza Alexa de Amazon el aprendizaje automático?
Los asistentes inteligentes tienen la capacidad de aprender nuevas habilidades a las que el usuario puede acceder a través de la voz. En Estados Unidos hay más de 70.000 habilidades disponibles, y cada día llegan nuevas funciones que añaden valor e información a la gran base de datos de Alexa.
Alexa utiliza la extracción de conocimiento para recomendar canciones, predecir el tiempo o recomendar productos del sitio web de Amazon. También es capaz de leer en voz alta correos electrónicos y libros electrónicos, y como no tiene interfaz visual, ha demostrado ser de ayuda para personas con problemas visuales o físicos. El usuario también puede tomar notas y recordatorios que pueden leerse como texto en la aplicación que lo acompaña.
Ejemplo de Machine Learning #7
Aunque Instagram forma ahora parte de Meta, empezó siendo algo muy sencillo: una aplicación para hacer fotografías, añadirles filtros y compartirlas con tus amigos. Sin embargo, se ha convertido en una red social más compleja con el paso de los años, a medida que se añaden nuevas funciones que utilizan Machine Learning para mejorar la experiencia del usuario. Hoy en día, hay más de 2.000 millones de usuarios en esta popular red social, y todos ellos han estado utilizando Machine Learning, la mayoría de ellos sin saberlo.
¿Cómo utiliza Instagram el Machine Learning?
Instagram utiliza el Machine Learning de diversas formas. Por ejemplo, utiliza el análisis de comportamiento para ofrecer contenido de interés a cada usuario. La plataforma recopila información como fotografías que han gustado o páginas visitadas para ofrecer al usuario contenidos similares disponibles entre los millones de fotos o vídeos publicados. También tiene en cuenta lo que no interesa al usuario, como usuarios bloqueados, palabras u otros contenidos que simplemente se ignoran. Esto se ha hecho más evidente con la implementación de Reels, una nueva función de la plataforma basada en vídeos: al entrar en la sección Reels, el algoritmo de Instagram aprende los patrones de comportamiento del usuario dentro de esa plataforma y le sugiere contenido relacionado. En la creación de estos, así como de fotos normales, ha resultado fundamental el reconocimiento facial, ya que el software reconoce la cara y sus movimientos para aplicar efectos particulares.
Ejemplo de Machine Learning #8
A medida que las transacciones en línea se vuelven más y más comunes en todo el mundo, no debe sorprender que sitios como Paypal formen parte de nuestra vida cotidiana, lo queramos o no. El sitio, fundado originalmente en 1998, ha alcanzado el hito de los 200 millones de usuarios. Los clientes de Paypal utilizan constantemente las transacciones en línea de la plataforma para evitar las colas en el banco y los riesgos de llevar encima grandes cantidades de dinero.
Como negocio que trata con el dinero de otras personas, Paypal debe garantizar la seguridad de su sitio y los valores de sus clientes, y algunas de sus estrategias para lograrlo es la implementación de Machine Learning en sus sistemas de seguridad.
¿Cómo utiliza Paypal el Machine Learning?
Dado que hay millones de transacciones cada día a través de la web de Paypal, sería imposible para el ojo humano monitorizar cada una de ellas y detectar transacciones fraudulentas. En su lugar, Paypal implementa algoritmos para escanear grandes cantidades de datos para mejorar la precisión financiera; esto significa que extrae patrones en la actividad de los usuarios, como la ubicación, depósitos, transferencias u otros datos útiles. El sitio web de Paypal puede evaluar el comportamiento de los clientes en tiempo real y señalar situaciones en las que un usuario empieza a comportarse de forma errática o inusual dentro de la plataforma.
A través del aprendizaje automático, Paypal ha sido capaz de adaptarse a los nuevos patrones de las personas que cometen fraude, manteniéndose un paso por delante de ellos marcando ciertos dominios, dispositivos, direcciones IP y comportamientos comunes utilizados por estos estafadores.
Algunos de los tipos de fraude más comunes en este sitio web son el fraude de registro (creación de cuentas falsas), el fraude de inicio de sesión (secuestro de una cuenta existente) y el fraude de pago (uso de dinero sin el conocimiento del usuario real) (https://www.paypal.com/us/brc/article/payment-fraud-detection-machine-learning).
A través del Machine Learning, Paypal ha conseguido automatizar la detección de estos tipos de fraude, reduciéndolos significativamente y garantizando que el dinero de sus usuarios esté lo más seguro posible.
Machine Learning Example #9
Hoy en día existen muchas plataformas que ofrecen streaming de vídeo, pero no se puede negar la importancia de Netflix como una de las pioneras. Con más de 160 millones de miembros en más de 190 países, esta famosa plataforma de streaming debe su popularidad no solo a la calidad de sus series originales, largometrajes o documentales, sino también a su sistema de recomendaciones, que se basa (por supuesto) en Machine Learning.
¿Cómo utiliza Netflix el Machine Learning?
El algoritmo de Netflix utiliza el análisis predictivo para personalizar el contenido que recomendará a cada usuario. Mediante minería de datos, estadística y modelado, la plataforma analiza los patrones de visualización de contenidos de los usuarios y profundiza en su base de datos para buscar usuarios con gustos y hábitos de visualización. Basándose en esto, Netflix es capaz de predecir qué tipo de contenido le gustará a alguien, y dicho contenido aparecerá en la pantalla de inicio de ese usuario. Esto garantiza que los clientes siempre tengan algo que ver afín a sus gustos.
Machine Learning Example #10
Duolingo se ha convertido en una de las plataformas más populares para aprender idiomas. Fundada en 2011, la app cuenta con más de 56 millones de usuarios activos cada mes y se puede acceder a ella desde cualquier smartphone u ordenador que tenga conexión a Internet.
Aunque parece un programa sencillo sin necesidad de soluciones complejas de Machine Learning, uno se sorprendería de cómo la aplicación conocida por su mascota búho verde llamada Duo implementa la IA en su plataforma.
¿Cómo utiliza Duolingo el Machine Learning?
Quizá el caso más obvio de aprendizaje automático sea la función de reconocimiento de voz de la plataforma, en la que la pronunciación, el acento y el uso del lenguaje hablado por parte del usuario se evalúan comparándolos con una gran base de datos de muestras lingüísticas que se amplía con cada entrada. Pero un caso más complejo de aprendizaje automático es la función "Informe" de la plataforma. Los usuarios pueden informar de cualquier error en los ejercicios o en la interfaz de la plataforma utilizando un botón de "Informe" que aparece después de cada respuesta.
Sin embargo, como es de esperar, cada día se envían muchos informes y son demasiados para ser comprobados por medios humanos. Por ello, Duolingo ha implementado un sistema de regresión logística para detectar, dentro de los informes, cuáles merecen una revisión humana, cuáles tienen una fácil solución automatizada y cuáles pueden ignorarse. Este sistema tiene en cuenta la gramática correcta del idioma, el rendimiento habitual del usuario y los datos dentro del código de la aplicación para determinar la relevancia de un informe.
Esto facilita el trabajo del desarrollador y le ayuda a ofrecer el mejor producto a los muchos usuarios que sólo quieren aprender un nuevo idioma. (https://blog.duolingo.com/how-machine-learning-helps-duolingo-prioritize-course-improvements/)
¿Cómo Algotive usa el Machine Learning?
En Algotive, llevamos las capacidades del Machine Learning a un nuevo nivel, gracias a nuestra inteligencia artificial autónoma.
En nuestras aplicaciones de video analítica las personas pueden tomar decisiones críticas con un aliado tecnológico sin comparación. Esto quiere decir que la tecnología de Algotive realiza tareas de alta criticidad, sin mayor intervención humana, con un alto grado de precisión y efectividad.
Es el siguiente paso lógico en nuestra relación con la tecnología. Si quieres conocer más acerca de nuestra IA autónoma, lee nuestra guía completa aquí.
