Machine learning: guía básica para principiantes

El machine learning, conocido en español como aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la inteligencia artificial en la década de los 60, que buscaba el reconocimiento de patrones y el aprendizaje por parte de las computadoras en procesos de ingeniería, matemáticas y computación, entre otros. Luego, esto se expandió a otras áreas y se continuó profundizando cada vez más en el reconocimiento de patrones; hoy en día, el objetivo principal es abordar y resolver problemas prácticos. Te contamos en detalle sobre esta disciplina.

¿Qué es exactamente el machine learning?

Es una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente, esto es, identificar patrones complejos entre millones de datos. La máquina o computador realmente aprende un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros, sin intervención humana. De acuerdo con Lucas Cardona, fundador de MDS Digital, empresa enfocada en inteligencia artificial, procesamiento de datos, desarrollo y contenido, “siempre se ha dicho que cualquier labor que un humano pueda hacer de una forma repetitiva, una máquina lo puede hacer mejor y más rápido. Por ejemplo, si usted le dice a un humano que analice un millón de fotografías y le diga de ese millón cuál es de un gato, él con toda seguridad lo puede hacer. Pero una máquina lo puede hacer muchísimo más veloz porque tiene una capacidad de entrenamiento muchísimo mayor. El machine learning es un entrenamiento, es enseñarles a las máquinas a hacer las cosas mejor”.

¿Cómo funciona el machine learning?

Cuando una persona aprende algo, es porque ha desarrollado una capacidad de generalizar y asociar. En el caso de las máquinas, significa que estas deben poder desenvolverse con precisión y exactitud, tanto en tareas familiares, como en actividades nuevas, haciendo que repliquen esas facultades cognitivas del ser humano, creando modelos que generalicen la información que se les presenta para realizar sus predicciones. De acuerdo con Héctor Espinal, gerente de servicios gestionados cloud y soluciones para Tigo Business, “dentro de las soluciones de cloud van integradas herramientas que permiten desarrollar un concepto cognitivo, que es un paso adelante de lo que se entiende como inteligencia artificial, y que consiste en ir educando a nuestros sistemas de acuerdo con las necesidades de los clientes, de forma automática”.

Sin embargo, es muy importante tener en cuenta que el machine learning hace parte de nuestro día a día sin siquiera saberlo. “El machine learning lo usamos todos los días sin darnos cuenta. Por ejemplo, cuando uno entra a Spotify o Deezer y escucha sus listas de reproducción, la máquina analiza la música que a usted le gusta y que ha venido escuchando para aprender de sus intereses musicales y mostrarle más y nuevas canciones parecidas a esas que le llaman la atención. Lo mismo hace Netflix o YouTube”, comenta Cardona. De igual forma, lo vemos en el uso de bots de algunas empresas, los cuales responden a sus usuarios de forma rápida y eficiente por medio de herramientas de omnicanalidad que reúnen estos contactos provenientes de sus redes sociales y página web, para dar respuestas automatizadas.

¿Cuáles son los tipos de machine learning?

Existen muchas subversiones de esta disciplina, pero, en términos generales, hay de reconocimiento de texto, imagen o voz, de extracción de texto, de clasificación de información, de prueba y error en diversas situaciones, etc. Todo depende de las necesidades puntuales de la empresa y la forma más conveniente de programar estos algoritmos en la máquina.

¿Cuáles son las ventajas del machine learning para las empresas?

La aplicación de sistemas de aprendizaje automáticos te permite:

  • Predecir tendencias y necesidades a partir de la interpretación de millones de datos. Esto te permitirá optimizar tus procesos de producción a partir de la información que es analizada e interpretada por la máquina.
  • Te da un mayor conocimiento de las necesidades, gustos y hábitos de compra de tus clientes, lo cual es fundamental para mejorar la experiencia del cliente y su fidelización.
  • Impulsar y desarrollar nuevos productos o servicios de acuerdo a los datos recopilados y la interpretación que se da a partir del machine learning.
  • Te permite contar con los datos adecuados para una mejor toma de decisiones, así como la automatización de procesos al interior de tu empresa.
  • Protegerte de las amenazas informáticas que ya emplean inteligencia artificial para efectuar ciberataques. También es indispensable para la ciberseguridad de las empresas, gracias a su capacidad de predicción.
  • Implementar chatbots personalizados que te brindarán una excelente atención al cliente, en diferentes canales, de forma automatizada y conversacional. Estos reducen costos, mejoran el servicio y evitan que necesites un amplio equipo de personas respondiendo una y otra vez las mismas preguntas.

¿Cuáles son los perfiles profesionales más adecuados para implementar machine learning?

La demanda de profesionales relacionados con el mundo de la inteligencia artificial continúa creciendo cada año. Entre los perfiles más demandados está el científico de datos (data scientist), quien se encarga de las tareas de aplicación y uso de las técnicas de machine learning; el ingeniero de datos (data engineer), responsable de suministrar eficientemente los datos de entrenamiento necesarios para los procesos de aprendizaje de la máquina; el integrador de modelos (model integrator), quien conoce cómo funcionan los algoritmos y se encarga de aplicar de manera satisfactoria, los modelos predictivos a los procesos de la empresa, y el especialista legal (data lawyer), quien tiene el conocimiento sobre el marco regulatorio y ético aplicable a la gestión de datos en las organizaciones.

No obstante, de acuerdo con Cardona, “muchas veces las empresas no saben qué área lo debe manejar. Generalmente, por su naturaleza, termina en las áreas de tecnología de las empresas, pero ellos solamente buscan la data y no los insights relevantes. La recomendación es que las compañías trabajen, en sus diferentes áreas, entre ellas, para poder responder a la pregunta u objetivo que tengan con la implementación de inteligencia artificial”.

Es así como funciona el machine learning en una época donde los avances tecnológicos no se detienen. Y finalmente, como sucede con todas las tecnologías, los negocios deberán empezar a entender y adaptarse poco a poco a esta nueva práctica para usarla a su favor y mejorar todas las operaciones de su negocio. De acuerdo con Espinal, “cuando entendemos el valor de la información, comprendemos de una forma más eficiente y más proactiva las necesidades de los clientes. Cuando una empresa es transformada digitalmente, cambia del mundo de los procesos tradicionales a una empresa definida por software y el software se vuelve una palanca altamente eficiente para la digitalización de nuestro negocio”.

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