Seguro que alguna vez has escuchado el término «machine learning». Si aún te preguntas qué es, en este post resolvemos todas tus dudas al respecto.

El machine learning es el mayor exponente de la inteligencia artificial. Trata de conseguir que las máquinas puedan «pensar». ¿Cómo? Aprendiendo a identificar patrones por sí mismas entre millones de datos y tomando decisiones. Para ello, se basan en soluciones ya encontradas a los problemas planteados.

El propósito del machine learning es que el hombre y las máquinas trabajen juntos. Esto es posible gracias a que estas son capaces de aprender como un ser humano. Hace unas décadas, el aprendizaje por parte de las máquinas era impensable, pero hoy en día es ya una realidad. Las máquinas ya pueden, por ejemplo, ofrecernos estimaciones de tráfico para días y horas concretas.

Tipos de aprendizaje

• Supervised learning: el aprendizaje supervisado funciona «enseñando» al algoritmo con preguntas (categorías) y respuestas previamente dadas (etiquetas). A partir de esta base, al algoritmo las combinará para realizar sus propias predicciones. En función de los resultados que ofrece, distinguimos aprendizaje supervisado de regresión y aprendizaje supervisado de clasificación. El primero ofrece como resultado un valor numérico, mientras que en el segundo caso, el algoritmo tiene como objetivo encontrar patrones y clasificar elementos.

• Unsupervised learning: el aprendizaje no supervisado tiene un carácter exploratorio. El objetivo es la agrupación, el algoritmo recibe datos de entrada, pero no conoce los datos de salida que corresponden a cada input. Agrupa por similitud, sin detenerse en la individualidad.

• Deep reinforcement learning: supone una nueva generación de técnicas de aprendizaje aplicadas a la inteligencia artificial. Está inspirado en la psicología conductista y se basa en la obtención de recompensas. En este modelo de aprendizaje los sistemas diseñan por sí mismos estrategias para dar solución a problemas. El reinforcement learning es un concepto nuevo que continuará evolucionando. A día de hoy, sus aplicaciones son principalmente en drones, robots y coches autónomos. Sin embargo, también resulta útil en otros ámbitos como la medicina o el marketing. El reinforcement learning permite optimizar los tratamientos médicos de largo recorrido, haciendo recomendaciones sobre medicamentos en cada caso concreto. En el ámbito del marketing aporta la posibilidad de establecer relaciones con cada cliente, enviándole ofertas y comunicaciones personalizadas para su fidelización.

Sus beneficios

El machine learning ya ha aportado importantes beneficios al mundo empresarial y, en los próximos años seguirá haciéndolo.

La aplicación del machine learning a las empresas se desarrollará al máximo en los siguientes ámbitos:

• Marketing: el uso principal del machine learning está ligado a la fidelización de clientes. Gracias a las posibilidades que ofrece, permite conocer mejor los hábitos de consumo. Esta información es útil para desarrollar mejoras en la experiencia de cliente y en el desarrollo de nuevos productos.
• Atención al cliente: en los últimos años, muchas empresas están optando por el uso de chatbots para garantizar la atención al cliente 24 horas los 7 días de la semana. Los chatbots están creados a partir de sistemas de inteligencia artificial. Las respuestas obtenidas permiten continuar mejorando la atención que ofrecen.
• RR. HH: la aplicación de machine learning resulta útil en este campo por permitir la automatización de tareas repetitivas y por agilizar la gestión administrativa. También se aplica para mostrar a las personas que buscan empleo ofertas personalizadas según sus intereses y perfiles.
• Ciberseguridad: los sistemas de machine learning serán de gran utilidad, ya que ayudarán a predecir futuros ciberataques.
• Gestión de recursos: el machine learning optimizará los procesos logísticos, mejorando el rendimiento y la productividad.

Como hemos visto, en muchos ámbitos el uso del machine learning es ya una realidad. Aunque ya ha llegado a nuestras vidas, sus avances en los ámbitos mencionados previstos para los próximos años son prometedores. Se estima que el machine learning cambiará por completo el mundo que actualmente conocemos.