El aprendizaje automático (machine learning) se perfila como una de las tecnologías que promete cambiar el mundo. Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial que se encarga de que las máquinas aprendan nuevas tareas que antes estaban destinadas solo a personal humano calificado.
Las necesidades de la sociedad moderna y las empresas han cambiando con el paso de los años, lo que se traduce en que cada vez más los robots, las máquinas y los ordenadores están capacitados para desarrollar funciones que antes eran impensables.
A juicio de los especialistas existen 4 habilidades del aprendizaje automático que son fundamentales para el desarrollo de los negocios en la actualidad y para el futuro. La primera tiene que ver con su conexión con los objetivos comerciales.
El campo del software tiene 2 frentes que deben ser abordados desde el principio: uno es el que guarda relación con los aspectos técnicos y el otro es el punto de vista empresarial. El manejar el conocimiento en ambas áreas permitirá que una persona se convierta en un experto en el tema, siguiendo los estudios correspondientes.
A medida que la persona gana experiencia podrá traducir los objetivos comerciales en objetivos técnicos, lo que significa una mejor manera de hacer el trabajo y generar una mejor experiencia en el cliente y mayores ingresos a la empresa.
Modelos a elegir
El segundo aspecto es el de la selección del modelo. Existen numerosos modelos de aprendizaje automático, cada uno con sus ventajas y desventajas para las empresas. Lo más importante en este caso es estar conectados con los objetivos del negocio, la idea es definir cuáles serán los atributos más sobresalientes del modelo a seleccionar.
El rendimiento de los algoritmos depende en gran medida del tamaño y la estructura de los datos. Es posible que la elección del modelo no esté del todo clara, a menos que se prueben directamente a través del ensayo y error.
Como tercer punto hay que considerar la implementación del modelo. El aprendizaje sobre el esquema elegido tiende a profundizar los conocimientos sobre los algoritmos. Una vez que el modelo ha sido lo suficientemente estudiado, es hora de probarlo con un conjunto de datos para comparar su rendimiento. Al verificar que el modelo funciona para la tarea elegida, entonces debe implementarse el software. En líneas generales esto significa “conectar el algoritmo” al resto del sistema.
Como cuarto elemento hay que tocar el tema del dinero. La meta es obtener el máximo rendimiento. Es por ello que las empresas deben conocer que mientras el algoritmo sea más preciso, el producto final tendrá mucho más valor.
Uso de la información
Las máquinas comienzan a aprender a través de las indicaciones de los humanos, pero cuando lo hagan por sí solas es probable que lo hagan más rápido y con un uso eficiente de la información.
El aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial prometen transformar la manera en la que se manejan los protocolos. Eso debido a que las máquinas y los dispositivos que los rodean serán más inteligentes.
Aquellas empresas que comiencen a utilizar estas herramientas porque lo ven como una oportunidad, y no como una amenaza, serán las que podrán sobrevivir a los cambios empresariales del futuro.
Actualmente un alto porcentaje de las empresas están invirtiendo en el aprendizaje automático y contratando personal especializado. Hay quienes emplean este tipo de procesos en los departamentos de informática para resguardar la ciberseguridad.
No obstante, los departamentos de marketing también tienen un buen potencial para aprovechar la tecnología que permite anticiparse a los clientes o a los consumidores, monitorizas diferentes plataformas digitales o mejorar la experiencia de compra.
La tendencia es que cada vez más organizaciones se sumarán a la ola del machine learning con el propósito de alcanzar sus objetivos comerciales y de seguridad.
