Machine learning: usos, aplicaciones e importancia del ML

Los procesos automatizados, la inteligencia artificial y el machine learning han avanzado mucho en los últimos años frente a la digitalización, facilitando la manera en que los seres humanos realizan tareas rutinarias o que requieren precisión o velocidad. 

Incluso, la tecnología machine learning se empieza a entender y ver más como un servicio, pues ofrece varias utilidades que están revolucionando los mercados. 

Si quieres conocer todo sobre este concepto, así como su importancia y sus usos, te explicamos en detalle. 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de desarrollar sistemas y algoritmos que pueden nutrirse y aprender a partir de datos sin necesidad de ser programados para cada tarea, pues toman decisiones basándose en datos.

A través de él, los equipos informáticos pueden optimizar los procesos a partir de la experiencia y los datos introducidos, perfeccionando y facilitando los procesos. Incluso, eliminan la necesidad de la intervención humana para dar instrucciones concretas a máquinas. 

Importancia del machine learning

El machine learning se empieza a usar cada vez más en las empresas a nivel mundial a través de chatbots, sistemas de reconocimiento de patrones y más, porque permiten acelerar su desarrollo por medio de diferentes formas, ahorrando tiempo y costos. 

Este ofrece una alternativa nunca antes vista, pues la cantidad de información que se analiza por medio de las máquinas va más allá de las capacidades humanas.

Las organizaciones están aprovechando el poder de estos métodos de aprendizaje automáticos para extraer información de más calidad, incrementar la productividad y obtener más valor a partir de los datos. 

Entre los puntos más importantes en los que ayuda el machine learning están:

Toma de decisiones

Los modelos de machine learning permiten analizar grandes volúmenes de información para detectar tendencias y patrones, logrando que se tomen decisiones más informadas y basadas en evidencia en una variedad de áreas.

Personalización y recomendaciones

Permite a las empresas brindar experiencias más personalizadas y relevantes a los clientes, desde recomendaciones de productos y contenido en línea, hasta servicios específicos con base en las preferencias y comportamientos individuales.

Optimización de procesos

Los algoritmos pueden identificar oportunidades para optimizar procesos empresariales complejos, como servicio al cliente, logística, fabricación, etc., logrando una mayor eficiencia operativa y ahorrar costos. 

Mejora continua

Son capaces de aprender y adaptarse constantemente a medida de que se recopilan nuevos datos, permitiendo una mejor en la precisión y el rendimiento en cuanto al tiempo. 

Tipos de algoritmos de machine learning

Los algoritmos dentro del machine learning se dividen en tres categorías:

Aprendizaje supervisado

Funciona a partir de un aprendizaje previo que se basa en un sistema de etiquetas asociadas a datos que les permiten tomar decisiones o realizar predicciones.

Un ejemplo es el detector de spam, que categoriza un mail como correo basura o no, dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos: remitente, palabras clave, texto, imágenes, etc.

Aprendizaje no supervisado 

Estos algoritmos no tienen un conocimiento previo, sino que a partir de los datos encuentran patrones que los ayudan a organizarlos. 

Dentro del área de marketing, se puede utilizar para extraer patrones de datos masivos obtenidos por medios de redes sociales y crear campañas segmentadas. 

Aprendizaje por refuerzo

El fin principal es que sean capaces de aprender a partir de la propia experiencia, es decir, que puedan tomar la mejor decisión en diferentes situaciones y escenarios a partir de un proceso de prueba y error.

Actualmente, se emplea para posibilitar el reconocimiento facial, por ejemplo, o para clasificar secuencia de ADN. 

Usos y aplicaciones del machine learning

Cada vez existen más campos e industrias en los que se puede aplicar el machine learning. A continuación, te diremos cuáles son los principales:

Agricultura

En agricultura, el machine learning y la inteligencia artificial pueden ser un elemento clave porque ayudan a los especialistas a optimizar operaciones, mejorar la productividad y reducir los desperdicios.

Algunas formas en la que se aplica en este ámbito son:

• Predicción de cosecha
• Monitoreo de cultivos
• Optimización de recursos
• Agricultura de precisión
• Optimización de precios con base en clima y predicciones
• Mejorar la producción, etc.

Servicios financieros

Puede ser un elemento clave porque permite una mejor toma de decisiones, una gestión más precisa de riesgos y una experiencia del cliente mucho más personalizada.

Con machine learning, puedes:

• Detectar prácticas fraudulentas automáticamente
• Optimizar los trámites administrativos
• Interactuar con clientes mediante chatbots
• Predecir el comportamiento de los mercados de valores en el ámbito bursátil
• Evaluar perfiles crediticios
• Gestionar inversiones, etc.

Bienes y raíces

En la industria de bienes y raíces, proporciona herramientas y técnicas avanzadas para optimizar la búsqueda de propiedades, mejorar la valoración de inmuebles y mucho más, como:

• Análisis de riesgos y fraudes
• Optimización de marketing y publicidad
• Análisis del comportamiento de prospectos y sus necesidades
• Mejorar la atención al cliente, etc.

Salud

Es una de las áreas que cada vez tiene mayor aceptación en cuanto al uso de machine learning, debido a los beneficios que podría traer consigo para la humanidad. Entre ellos, destacan los siguientes:

• Detectar enfermedades en etapas iniciales.
• Prever la posibilidad de reingreso de pacientes
• Descubrimiento y creación de fármacos
• Diagnosticar por medio de imagen médica
• Mantener actualizados los registros médicos, etc.

Educación

La inteligencia artificial se está empleando con más frecuencia en lo educativo, especialmente en instituciones de renombre que buscan hacer que los cursos sean más interactivos por medio de:

• Aprendizaje automatizado con base en comportamientos, resultados y habilidades
• Sistemas de tutoría inteligente
• Análisis predictivo para estimar tasas de graduación, abandono y rendimiento académico
• Diseño del plan de estudios, etc.

Transforma tu organización con machine learning y London Consulting Group

El machine learning es una tendencia que llegó para quedarse gracias a que brinda múltiples beneficios al ser capaz  de mantener a las empresas en funcionamiento, detectar anomalías y robustecer los métodos de ciberseguridad.

Su principal valor radica en que puede generar un pronóstico de posibles vulnerabilidades antes de que sucedan, a partir del manejo de datos, ayudando a desarrollar un sistema para detectar y anticiparse a los problemas.

Así que si deseas tener todos estos beneficios, es momento de que te plantees obtener asesoría de expertos. En London Consulting Group, contamos con profesionales que pueden orientarte para maximizar tus resultados dentro de tu industria.