Machine Learning: ¿qué es y cómo funciona?
6 de Octubre de 2021
Algunas tecnologías ingresan a nuestro cotidiano de una manera prácticamente silenciosa como es el caso del machine learning. Conocido en español como "aprendizaje de máquina", este concepto tiene un fuerte vínculo con la inteligencia artificial, hecho que lo hace cada vez más presente en el ambiente corporativo.
Pero, al fin y al cabo, ¿cuál es la relevancia del machine learning para las organizaciones?
Si ha ingresado a este post con la intención de obtener más información sobre este tema, recomendamos que lo lea con atención hasta el final, pues en las próximas líneas encontrará abundante contenido acerca del concepto.
¡Comencemos!
¿Qué es el machine learning?
En primer lugar, es importante señalar que Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning no son sinónimos. De hecho, la IA es un concepto amplio que incluye el aprendizaje de máquina como uno de sus recursos.
Para entenderlo mejor, basta con recordar que, bajo una connotación simplificada el primer concepto se define como mecanismos computacionales capaces de resolver problemas fundamentándose en el comportamiento humano.
De la misma manera que ocurre con el ser humano, los recursos de IA optimizan el entendimiento y el análisis de estándares a medida que lidian con los datos, es decir, “aprenden” ejecutando y repitiendo tareas de forma sistemática.
Dicho en pocas palabras, gracias al machine learning, las herramientas de inteligencia artificial logran mejorar su desempeño y ser cada vez más eficientes proporcionando así, la posibilidad de agilizar los procesos, optimizar la productividad y añadir más valor al negocio.
Luego de señalar la diferencia entre los dos conceptos, podemos ingresar de lleno al tema de hoy: Machine Learning.
En efecto, podemos definirlo como un sistema que puede modificar su comportamiento de forma autónoma teniendo como base su propia experiencia y prescindiendo prácticamente de la interferencia humana.
Para lograrlo, utiliza a reglas lógicas como modelo, generadas por el reconocimiento de estándares en los datos analizados.
De esta manera, es posible decir que el proceso está estrechamente vinculado con su capacidad de identificar parámetros, analizarlos y desencadenar respuestas lógicas más rápidas y precisas ya sea para mejorar el desempeño de una tarea o para tomar la decisión más acertada ante una determinada circunstancia.
Como puede percibir, la disciplina científica interfiere positivamente en la dinámica de muchos procesos por eso, contar con sus soluciones configura un salto en términos de eficiencia y productividad.
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4 beneficios del machine learning
Después de presentar el concepto, es hora de informar acerca de sus 4 principales beneficios para las organizaciones modernas, independientemente de su tamaño o rubro.
1. Mejora la toma de decisiones
La información obtenida por medio del machine learning influye en la planificación estratégica de una empresa. Esto ocurre porque la máquina logra analizar rápidamente un gran volumen de datos permitiendo así, aclarar dudas antes de tomar una determinada decisión.
2. Automatización de los procesos
Para mejorar la calidad de los procesos, es imprescindible que la empresa automatice actividades repetitivas y complejas que efectivamente no pertenecen a su core de negocios como el envío de correos electrónicos para nutrición de leads y los mensajes en aplicaciones de mensajería instantánea con el objetivo de nortear procesos.
De esta manera, los colaboradores disminuyen su carga laboral y pueden atender mejor las actividades que, en efecto, demandan cuidado y la participación humana.
3. Incremento en la productividad
Mediante el análisis de datos, es posible observar la calidad del trabajo de cada colaborador e identificar incoherencias productivas, errores en la ejecución de los procedimientos y fallas que puedan evitarse ya sea a través de entrenamientos o de feedbacks.
Asimismo, la utilización de la tecnología permite aumentar el flujo de captación y de interpretación de datos minimizando, de este modo, las actividades manuales inherentes a la obtención de la información.
4. Prevención contra ciberataques
Gracias al machine learning, la detección de las actividades sospechosas es cada vez más rápida colaborando, de este modo, en la mitigación de los problemas relacionados con invasiones digitales como robo de la información, rapto de identidad y de los datos corporativos.
En definitiva, se observa que el machine learning es una tecnología en franca evolución que puede cambiar completamente el panorama de los procesos empresariales y la mecánica del tratamiento de los datos.
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Aplicaciones del machine learning en las empresas
Hasta aquí hemos hablado de la relevancia de la metodología a nivel corporativo, ahora, queremos presentarle algunas formas interesantes de aplicarla en su negocio:
Negociación algorítmica
En el sector financiero, la negociación algorítmica consiste en la utilización de un modelo matemático para monitorear los resultados del comercio y de las noticias en tiempo real permitiendo así, detectar estándares que incidan en el aumento o en la reducción del precio de las acciones.
Además, ante esta perspectiva, el uso del machine learning permite obtener ventajas ante la competencia a lo largo de grandes operaciones comerciales generando, de este modo, un expresivo aumento en los beneficios.
Robots banker
La implementación de robots consultores ya es una realidad en las instituciones financieras participando activamente de la gestión de carpetas, un servicio online cuya finalidad es administrar el patrimonio usando algoritmos y estadísticas para dirigir, gestionar y optimizar los activos de los clientes.
Asimismo, este tipo de inteligencia es ampliamente adoptado en los procesos relacionados con la recomendación de productos financieros a fin de mejorar la calidad y la eficiencia de las soluciones ofrecidas a los clientes.
Seguridad de datos
A pesar del aumento de la incidencia de malwares en el ámbito empresarial, la mayor parte de los mecanismos de ataque cuenta con un código semejante a sus versiones anteriores.
Por este motivo, los algoritmos de machine learning logran predecir cuáles archivos consisten en amenazas potenciales gracias a la detección de patrones y de anomalías que puedan indicar infracciones o inconsistencias de seguridad.
¡Esto ha sido todo por hoy!
Al finalizar la lectura de nuestro artículo, esperamos que haya entendido qué es y por qué es tan importante contar con recursos de machine learning en los negocios.
Como puede ver, el machine learning es un método de análisis de datos —cada vez más abundantes y complejos— que automatiza la construcción de modelos analíticos pudiendo, de esta manera, identificar estándares y tomar decisiones minimizando, de este modo, la interferencia y la actividad humana.
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