El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo
Día a día, la tecnología forma una parte integral de la vida de los seres humanos, y en la actualidad el uso de la inteligencia artificial puede, inclusive, predecir nuevos patrones e información para la toma de decisiones diarias en el mundo empresarial, a través del aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés).
El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la una gran cantidad de datos previamente recopilados a una velocidad impresionante.
Esto se logra gracias al uso del big data, un término que se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que pueden ser analizados y utilizados para encontrar patrones y tendencias.
En la actualidad, el big data es una de los avances tecnológicos actuales más relevantes en el mundo empresarial. Las compañías lo utilizan para tomar decisiones más informadas y mejorar la eficiencia de sus operaciones, y al utilizar ML para analizar grandes cantidades de datos, obtienen también información valiosa sobre sus clientes y su mercado, lo que les permite identificar actos fraudulentos dentro de sus páginas web o aplicaciones.
Dentro de las empresas, el ML o aprendizaje automático tiene su mayor impacto principalmente en las áreas de satisfacción al cliente, ya que al aprender sobre sus hábitos puede atender sus necesidades de manera más eficaz y optimizar su desempeño a través del tiempo.
El Machine Learning es considerado también 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.
Otro de los aspectos de importancia para el uso de ML es la seguridad, ya que con su ayuda se protege información sensible de las personas, asegurando que solo se use en motivos deseados. 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.
No hay que perder de vista que uno de los usos más conocidos de los algoritmos de Machine Learning es recomendar productos y servicios dependiendo de los datos de cada usuario, pero también es 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.
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.
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.
Datos a destacar
El Machine Learning es considerado también 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.
Dentro de las empresas, el aprendizaje automático tiene su mayor impacto principalmente en las áreas de satisfacción al cliente, ya que al aprender sobre sus hábitos puede atender sus necesidades de manera más eficaz.
Texto y fotos: Manuel Pool
