Las empresas de todos los sectores están implementando soluciones basadas en aprendizaje automático para mejorar la productividad, la toma de decisiones, la innovación de productos y servicios, y la experiencia del cliente. Para no quedarse atrás, el 46% de las organizaciones planean implementar IA en los próximos tres años. Sin duda, esta es una decisión que les permitirá adaptarse a un mercado que cambia constantemente.
Las empresas de todos los sectores están implementando soluciones basadas en aprendizaje automático para mejorar la productividad, la toma de decisiones, la innovación de productos y servicios, y la experiencia del cliente. Para no quedarse atrás, el 46% de las organizaciones planean implementar IA en los próximos tres años. Sin duda, esta es una decisión que les permitirá adaptarse a un mercado que cambia constantemente.
¿En qué consiste y cuáles son las características del aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, Machine Learning o simplemente ML, es una rama de la inteligencia artificial que se define como la capacidad de una máquina para usar datos históricos y algoritmos para identificar patrones y repetirlos. Con esto, ML está imitando la forma de entender y aprender de los humanos. Los programas de aprendizaje automático se nutren de datos, de los cuales obtienen conocimientos. Según el tipo de datos a los que se exponen existen aprendizajes supervisados o no supervisados.
Aprendizaje supervisado
Se trata de la tecnología de ML más simple, en el aprendizaje supervisado se necesita de alguien que enseñe o entrene a la máquina usando datos bien etiquetados. Posteriormente, se da a la máquina un nuevo conjunto de datos similares sin etiquetar para que los clasifique a partir de su entrenamiento. Un ejemplo simple sería: si etiquetamos a los frutos rojos y redondos como "manzana" y a los alargados y amarillos como "plátano", cuando reciba información sin etiquetar con estos frutos, será capaz de identificarlos.
Aprendizaje no supervisado
En este aprendizaje se usa información que no está clasificada ni etiquetada, por lo que el algoritmo actúa sobre esa información sin guía. La máquina agrupa los datos según sus similitudes o patrones. Por ejemplo, si se le muestran perros y gatos sin entrenamiento previo sobre las características de cada animal, la máquina será capaz de clasificarlos en diferentes grupos según sus similitudes.
Aprendizaje semi-supervisado
Esta sería una combinación de los dos tipos de aprendizaje anteriores. En su entrenamiento se usan pocos datos etiquetados y gran cantidad de datos no etiquetados. Tomando como base los datos etiquetados, los algoritmos exploran los datos no etiquetados y generan modelos predictivos. Este tipo de aprendizaje es común para identificar tipos de llamadas en un call center. Sería muy difícil etiquetar un gran número de conversaciones para determinar el problema del cliente y sus emociones, por lo que se toma una pequeña muestra etiquetada y se usa la detección de patrones para clasificar el resto.
Diferencias entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
Se habla mucho de estas dos tecnologías y de lo que han logrado en los últimos años, pero hay cierta confusión entre los alcances de cada una y sus diferencias. La inteligencia artificial o IA, es la capacidad de un ordenador o máquina para imitar el comportamiento humano y hacer algunas tareas que requieren de pensar, razonar, aprender de la experiencia y tomar decisiones. Ejemplos de inteligencia artificial son los robots industriales o los asistentes personales.
El aprendizaje automático es un enfoque específico dentro de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos para que las máquinas aprendan de los datos. Con el ML las máquinas toman datos y experiencias pasadas para luego hacer sus propias predicciones. Es decir que pueden aprender sin ser programadas explícitamente.
¿Cómo se benefician las organizaciones del machine learning?
Las empresas de todas las industrias confían en los servicios de aprendizaje automático para implementar soluciones que mejoren la productividad, la toma de decisiones, la innovación de productos y servicios, el recorrido del cliente y más. Estas son algunas de sus ventajas:
Minería de datos para identificar tendencias y patrones. Con la inmensa cantidad de datos que se generan cada minuto, sería imposible que el ser humano pudiera analizarlos todos e identificar conexiones o correlaciones complejas. La tecnología de machine learning es capaz, por ejemplo, de predecir cuándo un equipo requiere mantenimiento, mucho antes de que muestre signos de deterioro.
Automatización de procesos. Los modelos de aprendizaje automático se adaptan a los procesos sin intervención humana. Debido a que cada vez hay más datos de los cuales aprender, la eficiencia y precisión mejora con el tiempo. Sus aplicaciones son muy variadas, por mencionar algunas, tenemos la entrada automatizada de pedidos, el envío de correos electrónicos o la planificación de rutas en logística.
Manejo de datos multidimensionales. Los algoritmos de ML manejan datos en entornos dinámicos e inciertos. El análisis de datos multidimensional organiza y combina los datos de manera que se tengan diversas perspectivas. Por ejemplo, para conocer los ingresos de una compañía, en lugar de contar con solo una cifra semestral o anual, se puede tener información por provincias o por equipo de ventas. Este contexto permite tomar mejores decisiones.
La aplicación del ML en las empresas
A continuación veremos algunos casos de uso donde el aprendizaje automático sirve para…
Recomendaciones de productos en retail. Los algoritmos de aprendizaje automático brindan a los usuarios sugerencias personalizadas y relevantes, tomando como referencia las categorías de productos visitadas (Recommended for you), la vista de productos (Others you may like) o los productos que has agregado a tu carrito de la compra (Frequently bought together). Estas recomendaciones también pueden tener en cuenta la información demográfica o las tendencias populares.
Detección de fraude en el sector bancario. Los algoritmos de ML pueden detectar actividades sospechosas o anomalías que indiquen algún robo de identidad o de datos de acceso a la cuenta de un cliente. Para ello, se analizan factores como el historial de sus transacciones y el comportamiento del cliente.
Gestión de la cadena de suministro. Basarse en datos históricos de otros años no es suficiente para quien vende productos. Cualquier evento inesperado podría variar la oferta de algún artículo y los vendedores deben estar preparados. AI y ML son herramientas clave para hacer predicciones tomando en cuenta múltiples factores. También es útil en otros aspectos de la cadena de suministro, como la fijación de precios y la selección de las mejores rutas para el transporte de mercancías.
Herramientas de aprendizaje automático
Existe una variedad de herramientas de aprendizaje automático que pueden ser usadas en diversos procesos de negocio. A continuación, te mostramos algunas de ellas:
Google Cloud AutoML. Permite crear modelos personalizados de aprendizaje automático sin necesidad de tener conocimientos profundos en programación.
Google Cloud AI Platform. Es un servicio administrado para entrenar y analizar el desempeño de modelos de ML a gran escala.
Google Cloud BigQuery ML. Permite a los programadores entrenar modelos de ML directamente dentro del servicio de análisis de datos en la nube BigQuery.
Google Cloud Dataflow. Procesa datos en tiempo real para implementar canalizaciones de transmisión de datos escalables.
H2O.ai. Es una plataforma de código abierto diseñada para el análisis de datos, el modelado predictivo y el aprendizaje automático en entornos empresariales.
DataRobot. Es una plataforma que cualquier persona sin experiencia técnica puede usar. Se apoya en la automatización inteligente para agilizar el proceso de desarrollo de modelos.
IBM Watson Studio. Brinda un entorno colaborativo para desarrollar modelos de aprendizaje automático.
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