Las gigantescas capacidades y posibilidades de la Inteligencia Artificial (IA), despertaron el interés de todos los sectores empresariales, profesionales y en la vida diaria en general. Por ello, múltiples organizaciones demandan servicios basados en IA para aumentar su eficiencia, reducir costes y para que los procesos estén totalmente automatizados y optimizados.
En este sentido, el Machine Learning o Aprendizaje Automático, como una tecnología asociada a la Inteligencia Artificial, aporta impresionantes capacidades de planificación y de predicción estadística y a nivel de datos. Como disciplina, puede hacer que un ordenador “aprenda” a ejecutar algunos procesos de manera automática, evitando la intervención humana en su máxima expresión. Las computadoras, al aprender sin necesidad de ser programadas para cualquier acción, pueden identificar patrones entre un número masivo de datos y establecer predicciones con base en ellos.
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¿Para qué sirve?
A pesar de ser una tecnología experimental y que apenas se está implementando en diversos sectores, el Machine Learning tiene múltiples aplicaciones a todos los campos de la vida diaria. Entre sus funciones se pueden destacar:
Análisis predictivo
Como su nombre lo indica, el Machine Learning analiza un conjunto de datos de origen histórico acerca de fenómenos y procesos que ya han ocurrido. Además, se encarga de determinar y analizar patrones sobre dichos fenómenos. Cuando ya se tiene esta información, esta tecnología muestra una proyección sobre un posible resultado que puede ocurrir en el futuro, generalmente, muestra una proyección futura de un proceso que ya está en curso.
Análisis causal
Un sistema basado en Aprendizaje Automático puede establecer una relación entre los datos recopilados para que reconozca la influencia que ha tenido o tiene un fenómeno, sobre otro que ya ha ocurrido. Es decir, cumple con la premisa de que si se aprende del pasado, se puede predecir el futuro con mayor precisión. Se puede aplicar en el clima, la observación de la Tierra e incluso, en el ámbito legal, puede servir para determinar la influencia de antecedentes de un caso en específico antes de una sentencia.
Análisis de contenidos
Esta tecnología puede analizar cantidades masivas de datos de cualquier tipo y formato. Plataformas de streaming como Netflix y empresas de música como Spotify, emplean algoritmos basados en Machine Learning para el uso y envío de recomendaciones personalizadas. Además, los asistentes virtuales como Siri o Alexa, son capaces de responder preguntas realizadas por ti, aprendiendo a generar nuevas respuestas automatizadas.
Aprendizaje automático en las organizaciones
El Machine Learning se ha convertido en una herramienta crítica para darle valor a las empresas. Esto se debe a que pueden utilizar el análisis predictivo para tratar de adelantarse a las tendencias actuales del mercado, hacer predicciones basadas en datos y resolver problemas de diferente índole.
Las compañías utilizan estas herramientas para minimizar los errores y las vulnerabilidades de un sistema operativo, por ejemplo. De esta manera, refuerzan la seguridad de sus datos, automatizan procesos claves y elevan la productividad.
