Machine learning: beneficios para las empresas

Machine learning aggity

Gracias al aprendizaje automatizado la inteligencia artificial es capaz de interpretar la realidad a partir de conceptos abstractos y tomar decisiones de manera similar a como lo haría una persona.

El 95% de las empresas cree que el uso de machine learning permitirá optimizar sus operaciones y un 85% considera que mejorará la relación con sus clientes

Cuando se habla de machine learning, o aprendizaje automático, se hace referencia a algoritmos que son capaces de identificar patrones según los cuales se extraen determinadas conclusiones. Este sistema se basa en el análisis de datos: a mayor volumen de ellos, más experiencia acumulan y, por tanto, son más precisos.

Es una de las tecnologías de las que hace uso la inteligencia artificial (IA) para, por ejemplo, realizar recomendaciones en las búsquedas en internet; utilizar filtros en las bandejas de entrada de los servicios de correo electrónico para identificar y clasificar los mensajes; o para el desarrollo de sistemas de reconocimiento de voz y lenguaje natural. También la emplean aplicaciones como Netflix o Spotify para realizar sugerencias a sus usuarios sen función de su histórico.

Aunque las investigaciones sobre IA comenzaron en los años 50 del siglo XX, como continuación del trabajo llevado a cabo por el matemático Alan Turing durante la II Guerra Mundial, no ha sido hasta la última década cuando se han dado las condiciones adecuadas para su desarrollo gracias al big data (una elevada disponibilidad de datos), los avances en cloud computing y en machine learning.

Gracias al aprendizaje automatizado la inteligencia artificial es capaz de interpretar la realidad a partir de conceptos abstractos y tomar decisiones de manera similar a como lo haría una persona, pero de forma más objetiva. En este sentido el aprendizaje de los algoritmos puede darse de tres formas diferentes:

  • El ‘aprendizaje supervisado’: se entrena a las máquinas con datos etiquetados. El ejemplo más claro es el del uso de fotos con descripciones de los elementos que aparecen en ellas. El algoritmo es capaz de seleccionar esas etiquetas en otras bases de datos e identificar elementos iguales.
  • El ‘aprendizaje no supervisado’: las máquinas buscan similitudes. En este caso, los algoritmos no detectan un tipo específico de datos, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar.
  • El ‘aprendizaje de refuerzo’: se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada.

Optimizar operaciones y mejorar relaciones con el cliente

En España ya hay empresas que tienen en marcha proyectos piloto de inteligencia artificial basados en algoritmos de machine learning. A pesar de que en 2019 solo el 20% había ido más allá de las fases iniciales, el 75% espera que su aplicación tenga un alto impacto en su nivel de actividad, según recoge el estudio ‘La Inteligencia Artificial en Europa’, elaborado por el centro de estudios EY. Asimismo, el 95% de las empresas encuestadas cree que estas tecnologías permitirán optimizar sus operaciones y un 85% considera que mejorará la relación con sus clientes.

En cuanto a las primeras, las acciones van dirigidas sobre todo a la automatización de tareas recurrentes, la optimización y el control de procesos industriales y la creación de nuevos modelos de negocio. Es posible crear algoritmos que, por ejemplo, prevean posibles cambios de comportamiento en el mercado para adaptar así la producción a las nuevas necesidades con antelación.

Sobre la mejora en la relación con los clientes, a partir de técnicas de machine learning es posible conocer mejor a los consumidores y ofrecerles la experiencia de usuario más adecuada a ellos con mensajes personalizados, por el canal óptimo y en el momento justo, mejorando así su velocidad de respuesta.

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