En plena era de desarrollo tecnológico, las empresas están cada vez más interesadas en aplicar nuevas técnicas que les permitan obtener conocimiento de sus datos, facilitar su tratamiento y así, obtener una ventaja competitiva. La transformación de los modelos de negocio exige una reducción de los ciclos económicos, donde la inmediatez, la digitalización y la adaptación al cambio son esenciales. En concreto, técnicas como el Machine Learning están siendo las protagonistas en muchos sectores y están llamadas a convertirse en un elemento clave en los próximos años.
¿Qué es el Machine Learning?
Podemos definir el Machine Learning, o “Aprendizaje Automático” como un tipo de Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan y tomen decisiones por sí mismas, de forma automática. El aprendizaje es posible ya que estas máquinas encuentran patrones en los datos, a través de algoritmos, lo que les permite predecir situaciones que van a darse en un futuro.
Esta técnica, se lleva utilizando desde hace varias décadas. Resulta especialmente útil para obtener conocimiento y ayudar a la toma de decisiones en nuestra empresa. Tradicionalmente, ha tenido un mayor peso en aquellas compañías que cuentan con un gran volumen de datos como las del sector bancario o financiero. Sin embargo, en los últimos años su uso se ha generalizado y se ha extendido a otros sectores, gracias al auge de Internet, las redes sociales y las empresas tecnológicas, las cuales generan una gran cantidad de datos (Big Data). De esta forma, podemos hablar de un cambio en la forma de entender el Machine Learning.
Una tecnología transversal: Machine Learning, Big Data y Cloud Computing
Actualmente, el Machine Learning está revolucionando el campo de los negocios a través de su aplicación al Big Data. Ante un volumen de datos prácticamente incalculable, los sistemas de Machine Learning son capaces de identificar y procesar patrones complejos y así lograr predecir el comportamiento. Esto es especialmente útil para desarrollar un modelo propio que permita descubrir tendencias futuras y todo ello además, sin requerir ayuda externa. De esta forma, conseguimos automatizar trabajos sin necesidad de programar explícitamente, lo que nos permite maximizar la eficiencia.
Cuando detectan un error, los sistemas de Machine Learning son capaces de corregirlo y volver a repetir el análisis en menos de un segundo, aunque para realizar este tipo de procesos, es necesaria una gran capacidad de almacenamiento. La solución reside en la implementación de Cloud Computing. El guardado de programas y archivos en la conocida nube (un entorno virtual ilimitado) nos permite crear estructuras escalables según las necesidades del proyecto a un coste mucho más reducido.
¿Lo necesito? Algunas ventajas del Machine Learning
Esta técnica es clave para el desarrollo tecnológico de las empresas, ya sea aquellas que quieren implementar un modelo digital que las haga más competitivas o bien aquellas que manejan un gran volumen de información, facilitándoles la toma de decisiones.
Algunas de las ventajas que nos ofrece son:
- Optimización de la orientación de los datos: podemos aprender mucho más de la información que recogemos de los usuarios, algo clave en la era del Big Data. Esto nos permite, por ejemplo, posicionar el gasto publicitario en el lugar adecuado o focalizar la audiencia para ampliar la probabilidad de respuesta.
- Mayor rendimiento en la cadena de producción: hay determinados procesos que pasan a ser ejecutados de forma automática por las máquinas, lo que produce una reducción de tiempos y una mejora en el rendimiento en la cadena de producción.
- Reducción de costes, gracias a su capacidad de anticipación frente a los errores.
Algunas de las aplicaciones más recientes del Machine Learning están muy relacionadas con el desarrollo del e-commerce, como producir mejoras en la logística o en ciberseguridad y detección de fraudes. También ha permitido la creación de los chatbots o la posibilidad de ofrecer ofertas personalizadas, previamente segmentadas, a los clientes, como es el caso de las recomendaciones de productos.
¿Cómo podemos aplicar el Machine Learning en nuestra empresa?
La renovación que ha sufrido el Machine Learning en los últimos años es consecuencia de otras herramientas como el Big Data o el Cloud Computing, las cuales se están implementando en empresas de sectores muy diversos. Las ventajas que han producido (y producen) estas herramientas en la estrategia de negocio ha sido clave para la transformación digital de las compañías. Cada vez son más las empresas que se unen a la innovación tecnológica para ofrecer un mejor servicio.
El Machine Learning permite automatizar los procesos de negocio con el mejor resultado, ayudando a las empresas a seguir creciendo de la mano de la última tecnología. Sin embargo, muchas empresas aún desconocen esta técnica y las ventajas que se pueden obtener con ella. Al ser un sistema basado en el procedimiento y análisis de datos, el Machine Learning puede aplicarse a cualquier negocio que cuente con una base de datos, de mayor o menor tamaño.
Esta técnica es clave para el desarrollo tecnológico de las empresas, ya sea aquellas que quieren implementar un modelo digital que las haga más competitivas o bien aquellas que manejan un gran volumen de información, facilitándoles la toma de decisiones.
Si queremos implementar esta técnica en nuestra empresa, necesitamos una estructura completa de Inteligencia Artificial, que nos permita manejar un gran volumen de datos de diferentes fuentes. Por lo tanto, comenzar desde cero no es sencillo ya que debemos contar con experiencia en el manejo de soluciones propias de Big Data, así como una plataforma en la nube. Sin embargo, ha quedado claro que incorporar técnicas de Machine Learning en nuestro negocio es una obligación hoy en día, si queremos ser competitivos. Una técnica que está siendo usada globalmente y cuyas ventajas ya han sido patentes en compañías como Amazon, Google o Netflix.
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