Las estrategias de negocio se han visto influenciadas positivamente por la transformación digital, que trae consigo oportunidades para mejorar la competitividad, optimizar las actividades empresariales y mejorar los resultados a través del desarrollo tecnológico en los entornos empresariales. 

El concepto de Machine Learning (aprendizaje automático) que hoy analizamos procede de la rama de la Inteligencia Artificial y se refiere a los sistemas que aprenden –identifican patrones complejos analizando y asociando multitud de datos- automáticamente para tomar decisiones. Representa un paso más en la automatización de procesos de la que hemos hablado anteriormente. ¿Cómo? A través del uso de algoritmos que desarrollan modelos predictivos y que cuentan con una capacidad de entrenamiento con la que perfeccionarse de manera autómata, sin intervención del programador. Estos modelos predictivos que los sistemas son capaces de crear se basan en los datos manejados por la compañía y que son analizados conjuntamente para conocer estos patrones de comportamiento o predicciones. ¿Un ejemplo? En Amazon se utiliza el Machine Learning para predecir las demandas de productos, para la recomendación personalizada o para optimizar rutas de distribución.

Las tecnologías cloud son parte importante del desarrollo del Machine Learning, tanto es así que Google ha creado Google Cloud Machine Learning, un servicio con el que se pueden generar modelos de aprendizaje automático para cualquier clase de dato a través de su infraestructura en la nube. El mayor o menos rendimiento de una máquina va a depender de la cantidad de datos que es capaz de almacenar, es decir, cuánta más información tenga un algoritmo, más inteligente se vuelve y mayor va a ser su potencial a la hora de tomar decisiones.

Tipos de Machine Learning

Existen dos tipos de machine learning. Por un lado, el machine learning supervisado, que opera a partir de las etiquetas de los datos, un etiquetado que ha sido previamente marcado por el ser humano. Por ejemplo, cuando señalamos que un determinado email es correo no deseado, el sistema lo aprende para que no vuelva a llegar correo de dicho remitente. La tecnología del machine learning supervisado es muy utilizada en los servicios de atención al cliente de las empresas. Su eficiencia recae en la capacidad de responder a preguntas frecuentes de manera automática, resolviendo aquellas problemáticas de los clientes que requieren de las mismas respuestas. Entre los algoritmos más utilizados en este tipo de learning destaca el árbol de decisión, las regresión por mínimos cuadrados o la clasificación de Naïve Bayes.

El segundo tipo de machine learning se corresponde al machine learning no supervisado, el cual posee una autonomía mayor que el anteriormente descrito para trabajar sobre datos históricos no etiquetados, sobre los que encontrar patrones, estructuras o una organización (clustering) a partir de sus propiedades observables. Esta tecnología es utilizada, por ejemplo, en la segmentación de clientes o creación de bases de datos eficientes. En este caso, los algoritmos utilizados suelen ser algoritmos de clustering, análisis de componentes principales o independientes.

En definitiva, el machine learning proporciona a las empresas un uso inteligente de la información, la clave para poder tomar mejores y más acertadas decisiones. Por ello, es vital comenzar cuanto antes con la implementación de estas tecnologías para mantener una alta competitividad empresarial. ¿Quieres comenzar ya? Contáctanos.