El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es una rama de la IA y la inteligencia artificial autónoma que permite que las máquinas aprendan a partir de experiencias con grandes cantidades de datos, sin tener que ser programadas para ello. Sintetizan e interpretan la información para el entendimiento humano, de acuerdo a parámetros preestablecidos, ayudando ahorrar tiempo, disminuir errores, crear acciones preventivas y automatizar procesos en grandes operaciones y empresas.
Este artículo hablará más de su funcionamiento, sus aplicaciones y el panorama actual y futuro de este subconjunto de la inteligencia artificial autónoma.
Tabla de contenidos
- ¿Cuál es la importancia del Machine Learning?
- ¿Cómo ha evolucionado el Machine Learning?
- Diferencia entre IA, Machine Learning y Deep Learning
- 8 áreas empresariales donde el Machine Learning tiene un mayor impacto
- 4 modelos de Machine Learning
- Pros y contras del Machine Learning
- El futuro del Machine Learning
¿Cuál es la importancia del Machine Learning?
La importancia del Machine Learning (ML) o aprendizaje automático recae en su capacidad acelerada de reconocer patrones, corregir errores y arrojar resultados en procesos complejos y altamente acelerados, con miles y miles de datos.
Esto es crucial en la actualidad, pues varias organizaciones cuentan con demasiada información que necesita ser organizada, evaluada y clasificada para alcanzar sus objetivos de negocio. Esto ha llevado a varias empresas a implementar el Machine Learning o aprendizaje automático en sus operaciones para ahorrar tiempo y optimizar resultados.
¿Cómo ha evolucionado el Machine Learning?
A pesar de su crecimiento en popularidad en los últimos años, el Machine Learning no es una herramienta nueva. Existe desde hace siglos, al menos en teoría.
Desde Thomas Bayes, quien en el siglo XVIII sentó las bases de la estadística para desarrollar esta tecnología, hasta la creación de AlphaGo, la primera máquina en vencer a un contrincante humano en el famoso juego GO, el Machine Learning ha crecido junto a la humanidad.
A continuación, te presentamos una breve línea del tiempo con los acontecimientos más importantes en la historia del aprendizaje automático:
Si quieres saber más de la historia de la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, revisa nuestro artículo completo aquí.
Diferencia entre IA, Machine Learning y Deep Learning
La inteligencia artificial autónoma, la IA, el Machine Learning y el Deep Learning son inseparables entre sí.
Es decir, todas ellas son subconjuntos concéntricos de la IA y la IA autónoma. No podrían existir la una sin la otra. Si bien la IA crea la base para el procesamiento de datos y creación de proyecciones, los algoritmos de Machine Learning (ML) permiten que la IA aprenda de las experiencias con esos datos, haciéndola una tecnología más inteligente.
El Deep Learning profundiza esta capacidad a través de las redes neuronales, permitiendo generar resultados de manera cada vez más autónoma y exhaustiva.
8 áreas empresariales donde el Machine Learning tiene un mayor impacto
Dentro de las empresas el ML o aprendizaje automático tiene su mayor impacto principalmente en estas áreas:
1. Satisfacción al cliente
El Machine Learning puede aprender sobre los hábitos de los clientes, para atender sus necesidades de manera más eficaz y optimizar su desempeño a través del tiempo.
Aunado a ello, un uso clave de los algoritmos de Machine Learning ha sido perfeccionar la recopilación de datos para generar perfiles de clientes más exhaustivos de forma más eficiente y veloz.
2. Análisis Financieros
El Machine Learning es considerado como una de las herramientas clave en servicios y aplicaciones financieras, como la gestión de activos, evaluación de niveles de riesgo, cálculo de puntajes crediticios e incluso la aprobación de préstamos.
Utilizar Machine Learning en la industria de servicios financieros es muy necesario ya que las organizaciones en este sector tienen volúmenes enormes de datos relacionados con transacciones, facturas, pagos, proveedores y clientes.
3. Seguridad
Un uso clave del Machine Learning es el almacenamiento y reconocimiento de accesos para proteger la información sensible de las personas, asegurando que solo se use en motivos deseados.
Con la ayuda del aprendizaje automático, los sistemas de seguridad en la nube usan muchas reglas codificadas y se monitorean de manera continua. También analizan dinámicamente todos los intentos de acceder a datos privados, alertando sobre varias anomalías, como la descarga de grandes cantidades de datos, los intentos de inicio de sesión inusuales o la transferencia de información a una ubicación inesperada.
De la misma manera, el Machine Learning puede ser utilizado en aplicaciones para proteger a las personas de criminales que pueden atentar contra sus bienes materiales. Como nuestra solución de IA autónoma para hacer las calles seguras, vehicleDRX.
4. Recomendaciones Personalizadas
Unos de los usos más conocidos de los algoritmos de Machine Learning es recomendar productos y servicios dependiendo de los datos de cada usuario, e incluso sugerir recomendaciones de productividad a colaboradores en diversas organizaciones.
El impacto más fuerte del Machine Learning en este caso es la capacidad de informar de manera específica a cada usuario, a partir de millones de datos de comportamiento, lo cual sería imposible sin la ayuda de esta tecnología.
5. Análisis predictivo
El Machine Learning ha demostrado ser una herramienta necesaria para la planificación eficaz de estrategias dentro de cualquier empresa gracias a su uso del análisis predictivo.
Gracias a su capacidad para aprender de experiencias anteriores y a su acceso a bases de datos de todo el mundo, los ordenadores y programas mejorados con Machine Learning pueden extrapolar, con un pequeño margen de error, diversos datos relacionados con las actividades de una empresa y sus posibles escenarios futuros. Esto puede incluir predicciones de posibles clientes potenciales, ingresos o incluso rotación de clientes. Teniendo esto en cuenta, las empresas pueden planificar estrategias para afrontar mejor estos eventos y transformarlos a su beneficio.
6. Demanda de productos
La demanda de productos es una de las diversas áreas de negocio que se ha beneficiado de la implementación del Machine Learning.
Gracias a la evaluación de los datos pasados y actuales de una empresa (que incluyen ingresos, gastos o hábitos de los clientes), un algoritmo puede pronosticar una estimación de cuánta demanda habrá de un determinado producto en un periodo concreto. Esto proporciona a la empresa información valiosa como la cantidad de dinero y recursos que debe destinar a ese producto, tanto para su producción como para su comercialización, lo que en última instancia ayuda a reducir riesgos y a asegurarse de que la demanda se cubrirá como corresponde.
7. Detección de fraudes
El Machine Learning es fundamental en la detección y detención de actos fraudulentos. Como herramienta, el Internet ha ayudado a las empresas a crecer al facilitarles algunas de sus tareas, como gestionar clientes, realizar transacciones monetarias o simplemente ganar visibilidad. Sin embargo, esto también las ha convertido en objetivo de actos fraudulentos dentro de sus páginas web o aplicaciones.
Mejorados con Machine Learning, algunos softwares pueden ayudar a identificar los patrones de comportamiento de los clientes de un negocio y enviar una bandera cada vez que se salen de su comportamiento esperado. Esto va desde algo simple como el tipo de tarjeta que utilizan al comprar algo en línea hasta sus datos de IP o el valor habitual de las transacciones que realizan.
Se establece un parámetro y se activa una bandera cada vez que el cliente supera el umbral mínimo o máximo fijado por la IA. Esto le ha resultado útil a muchas empresas para garantizar la seguridad de los datos y el dinero de sus clientes al mantener intacta la fiabilidad e integridad del negocio.
8. Generación y moderación de contenidos
El Machine Learning también ha ayudado a las empresas a promover una comunicación más sólida entre ellas y sus clientes. Esto puede hacerse mediante la generación y moderación de contenidos.
Por ejemplo, un algoritmo puede aprender las reglas de un determinado idioma y encargarse de crear o editar contenido escrito, como descripciones de productos o artículos de noticias que se publicarán en el blog o las redes sociales de una empresa. Por otro lado, el uso de chatbots automatizados se ha hecho más habitual en el Servicio de Atención al Cliente de todo el mundo. Estos chatbots pueden utilizar Machine Learning para crear respuestas mejores y más precisas a las demandas de los clientes.
Por último, un algoritmo puede ser entrenado para ayudar a moderar el contenido creado por una empresa o por sus usuarios. Esto incluye separar el contenido en determinados temas o categorías (lo que lo hace más accesible para los usuarios) o filtrar respuestas que contengan contenido inapropiado o información errónea.
4 modelos de Machine Learning
El Machine Learning se compone de 4 modelos principales.
La manera en que funcionan estos modelos es a partir de grandes bases de datos a los que se les colocan etiquetas que le permiten a la máquina categorizar la información, predecir resultados e incluso tomar decisiones.
Existen cuatro modelos principales de Machine Learning: aprendizaje supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Decidir el modelo correcto para un proyecto de Machine Learning depende en gran parte del tipo de información que se tenga, la magnitud de dicha información y el objetivo o resultado que se quiera derivar de ella.
Las principales diferencias entre estos modelos de ML se encuentran en la independencia, precisión y desempeño de cada uno, de acuerdo a lo que requiera cada organización.
1. Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado la máquina aprende a partir del ejemplo guiado de un humano.
Es decir, a la máquina se le alimenta un gran conjunto de datos, mientras un operador proporciona etiquetas al algoritmo de ML para que reconozca dicha información. Si el algoritmo llega a equivocarse, el operador lo lleva por el camino correcto para que alcance un alto nivel de precisión y rendimiento. El objetivo de esta tarea es optimizar a la máquina al grado de que pueda reconocer nueva información y sea capaz de identificarla correctamente por sí sola, sin intervención humana.
Este tipo de modelo funciona muy bien para desempeñar una tarea específica, y se puede encontrar en varias aplicaciones populares como la detección de spam en bandejas de correo electrónico, analíticas de anuncios digitales, reconocimiento de voz, y detección de imágenes.
2. Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es opuesto al aprendizaje supervisado: no hay etiquetas determinadas por humanos.
En lugar de eso, a este algoritmo se les brinda la capacidad de analizar las características de los datos para identificar patrones, pero en comparación con el aprendizaje supervisado no hay una clave de respuesta o un operador humano para brindar instrucciones. La máquina por sí sola determina correlaciones y relaciones analizando los datos proporcionados. Puede interpretar una gran cantidad de datos para agruparlos, organizarlos y hacer sentido de los mismos. Entre más datos evalúe con el tiempo, mayor será la capacidad del algoritmo de tomar decisiones acertadas.
Algunas de las aplicaciones que usan este modelo de Machine Learning son los sistemas de recomendaciones, los de registro de conductas y de detección de patrones y anomalías.
3. Aprendizaje semisupervisado
Este tipo de aprendizaje automático tiene una combinación de los dos enfoques anteriores, donde se puede alimentar al algoritmo con datos de entrenamiento, pero con la habilidad de explorar los datos y desarrollar su propia comprensión de ellos. Se caracteriza por generar modelos de predicción que funcionan mejor que los creados solo a partir de aprendizaje supervisado.
Este tipo de modelos funcionan para proyectos que contienen una gran cantidad de datos sin etiquetas, pero que necesitan un control de calidad humano para contextualizar la información. Se usan en aplicaciones de investigaciones médicas complejas, análisis del habla, y detección de fraudes.
4. Aprendizaje por refuerzo
Este tipo de Machine Learning funciona de manera totalmente diferente a los otros modelos, puesto que no involucra un conjunto de datos específicos ni etiquetas.
Este modelo de Machine Learning aprende a partir de sus errores. Funciona a partir de un agente al que se le coloca en un entorno desconocido, y que determina qué acciones llevar a cabo mediante prueba y error. El objetivo de este modelo de ML es maximizar una señal de recompensa previamente establecida, aprendiendo de experiencias pasadas hasta que logre realizar dicha tarea efectivamente de manera autónoma. Este tipo de aprendizaje tiene sus bases en la neurología y la psicología pues busca que una máquina distinga un comportamiento de otro.
El aprendizaje por refuerzo podemos encontrarlo en videojuegos, simulaciones industriales, robótica, y programas de gestión de recursos.
Pros y contras del Machine Learning
Así como existen grandes beneficios sobre el aprendizaje automático, también hay que admitir sus aspectos riesgosos.
Debido a que el Machine Learning aprende de experiencias pasadas, y entre más información le brindemos más eficiente es, las personas deben supervisar los procesos que realiza. Es esencial comprender que el ML es una herramienta que trabaja con el ser humano, y que se deben de revisar y aprobar los datos que proyecte el sistema.
De la misma manera, hay que recordar que los sesgos que pueda contener nuestra información se verán reflejados en las acciones que realice nuestro modelo, por lo que debemos tomar las precauciones adecuadas.
Ventajas del Machine Learning
- Reconocimiento de patrones específicos: Ayuda a desarrollar productos y servicios basados en análisis de comportamiento a gran escala.
- Automatización de respuestas: Permite que las personas puedan enfocarse en otras áreas y dejar que el sistema tome la mejor decisión.
- Aceleración de resultados: Es posible realizar acciones con un éxito comprobado, respaldado por datos y aplicaciones de ML.
Desventajas del Machine Learning
- Inaccesible para muchos: El Machine Learning puede llegar a ser costoso. Es una herramienta que necesita un plazo de tiempo específico para aprender y adaptarse, pero con grandes beneficios a largo plazo.
- Exclusión en los datos: Los algoritmos de ML pueden llegar a excluir ciertas poblaciones. Hay que recordar que aprenden basándose de información proporcionada por seres humanos, y que puede contener prejuicios.
- Alto grado de especialización: El Machine Learning es una herramienta especializada y no muchas personas tienen la habilidad de comprenderla. En la actualidad se necesita de un científico de datos para implementar el ML, pero seguramente esto cambiará en un futuro.
¿Cuál es el futuro del Machine Learning?
Se espera que en un futuro el Machine Learning pueda tener mayor autonomía que en la actualidad, para que más personas puedan beneficiarse de sus capacidades.
Empresas como Amazon, Google y Facebook han hecho aportaciones considerables para su desarrollo y seguramente lo continuarán haciendo en los años que vienen. Esta tecnología le ha dado la oportunidad a cientos de empresas de mejorar la lealtad de sus clientes hacia su marca, aumentar ventas, disminuir costos y acelerar procesos.
¿Sabías que ya usas Machine Learning en tu día a día? Descubre más en nuestro artículo de 5 ejemplos de Machine Learning.
Y si quieres conocer más sobre cómo funciona esta tecnología, te invitamos a leer nuestra guía completa de inteligencia artificial autónoma o contáctanos directamente para darte una muestra de lo que la IA autónoma puede hacer por tu negocio.
