desarrollo tecnológico

El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial que más pueden aportar a las empresas de cara a su desarrollo tecnológico.

 

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Empresas del sector financiero, telco o retail ya están implementando soluciones basadas en machine learning que no solo les ayudan a dar respuesta a desafíos críticos para su día a día, sino que también les permiten abordar con garantías nuevos horizontes: chatbots para la atención al cliente, soluciones que analicen y aprendan de los hábitos de compra de los clientes, sistemas que aprenden de patrones de funcionamiento para predecir averías en infraestructuras, etc.

 

La cantidad de aplicaciones del machine learning para el desarrollo tecnológico de las empresas es ingente. Para muchas, de hecho, es un ingrediente imprescindible para que su transformación digital tenga éxito. Con esta tecnología podrán, entre otras cosas, encontrar un sentido a la marea de datos que consiguen al recoger las nuevas tecnologías.

En este artículo analizaremos en qué consiste el machine learning, los tipos que existen, los desafíos que presenta y los beneficios que puede aportar a las empresas, grandes y pequeñas, de sectores como el retail, los servicios financieros, los seguros o la administración pública.

¿Qué es el ‘machine learning’?: concepto y función principal

Se puede definir el machine learning como una rama de la inteligencia artificial cuya finalidad es ayudar a los ordenadores a pensar y actuar por sí mismos, de la misma manera que lo hacen los humanos. Para ello, esta ciencia se dedica al entrenamiento de los sistemas a los que quiere convertir en inteligentes, mediante el suministro de datos e información relevantes.

Esta fase, la de entrenamiento, es básica para que el sistema sea capaz de elaborar predicciones en un futuro, y también para que pueda “pensar” y comparar la información que vaya recibiendo con los datos que ha recibido en su entrenamiento. De esta manera, puede elaborar conclusiones y predicciones para el futuro.

Para que los sistemas que resultan entrenados mediante la inteligencia artificial puedan aprender y procesar la información que se les suministra se utilizan diversos algoritmos. Con ellos, los ordenadores y máquinas que son entrenados no solo se encargan de extractar la información más relevante para quienes manejan el sistema. También podrán estudiar la información para llegar a conclusiones y tomar decisiones. Y por supuesto, seguir aprendiendo con los datos que le vayan llegando.

Tipos de ‘machine learning’

Hay distintos tipos de algoritmos de machine learning. En general, se pueden clasificar según sus algoritmos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semi-supervisado y de refuerzo.

‘Machine learning’ de aprendizaje supervisado

A los sistemas de machine learning que utilizan algoritmos de aprendizaje supervisado se les suministran datos de entrenamiento, etiquetados, que contienen los elementos de predicción y la información. Después, se le muestran los resultados en función de los datos suministrados, para que a partir de ellos el ordenador pueda aprender los patrones que llevan a ellos.

 

 

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‘Machine learning’ de aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado se entrena a los ordenadores con datos no etiquetados. Nadie se encarga de enseñarles. Los propios algoritmos encontrarán solos las relaciones entre la información suministrada y los patrones en los datos. Se utilizan sobre todo cuando no se sabe qué se puede descubrir con los datos.

‘Machine learning de aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado se queda a medio camino entre los dos sistemas anteriores. Generalmente se utiliza para entrenar sistemas con datos que pueden estar o no etiquetados. Es probable que solo una pequeña parte de ellos lo estén, y que estos sirvan para que el algoritmo detecte similitudes con los que no lo están.

‘Machine learning’ de aprendizaje de refuerzo

El aprendizaje de refuerzo es un sistema que utiliza el entorno del sistema para tomar decisiones. Los algoritmos que aprenden mediante esta técnica, denominados agentes, aprenden de manera continua de su contexto y entorno, y antes de dar resultados exploran todas las opciones en función de los datos que procesan. Para aprender continuamente de sus decisiones, el sistema solo necesita información sobre la decisión tomada, a modo de señal de refuerzo.

¿Cómo puede contribuir el ‘machine learning’ al desarrollo tecnológico de las empresas?

El machine learning puede ayudar a las empresas en muchos aspectos de su desarrollo tecnológico. Por ejemplo, en la automatización de toma de decisiones, o en la atención y soporte a los clientes. Sus aplicaciones pueden contribuir al desarrollo tecnológico en muchos sectores. Entre ellos, en el sector financiero, el de los seguros, el retail, las telecomunicaciones y la administración pública.

La aplicación del machine learning en el sector financiero puede llevar a la mejora de la gestión de excepciones en muchos procedimientos financieros. Por ejemplo, a gestionar los pagos que se reciben en una entidad sin número de orden, identificando de qué orden se trata y decidiendo qué hacer. También puede intervenir en la mejora de la detección de fraudes en tiempo real.

El sector seguros también puede beneficiarse de las posibilidades que aporta el machine learning a la detección de fraudes, ya que sus algoritmos son capaces de identificar anomalías y situaciones extrañas. Además, al igual que el resto de los sectores, se puede utilizar para personalizar y mejorar la atención al cliente.

Para el retail, la adopción del machine learning puede significar una mejora de la cadena de suministros. Sus algoritmos permiten a las empresas del sector del retail realizar un análisis contextual de los datos proporcionados por la logística para evitar y mitigar los problemas cuando hay alguna incidencia en algún punto de la cadena de suministro. Pero también pueden desarrollar sistemas encargados de recoger datos de relevancia de productos, así como de sus logotipos o publicidad, para poder automatizar el estado de la exposición de las marcas.

En cuanto a la administración pública, además de poder utilizar el machine learning para automatizar la atención al ciudadano, también puede emplearlo en la selección de personal. Por ejemplo, para detectar a los mejores candidatos para cada puesto.

El sector de las telecomunicaciones puede sacar mucho partido a la adopción de chatbots que permitan personalizar la atención al cliente. Pero también del uso de sistemas de mantenimiento predictivo, con los que detectar problemas y averías antes de que se produzcan.

Desafíos de la implantación del ‘machine learning’ en la actualidad

A pesar del potencial que ofrece el machine learning al desarrollo tecnológico de las empresas, también hay muchas dificultades para adoptarlo. La principal es la obtención de datos de calidad. Esto es crucial, porque sin datos que tengan la suficiente calidad, no se pueden obtener sistemas capaces de tomar decisiones útiles.

En muchas empresas, los datos que se consiguen no se encuentran solo en un único punto. Tampoco están en un formato que pueda utilizarse o tienen sesgos que pueden conducir a que el sistema tome decisiones inadecuadas. Para evitar todos estos problemas, hay que identificar los sistemas de información de que se disponen. También los flujos de datos disponibles y que están preparados para ser automatizados. En muchos casos será necesario contratar a un responsable de datos (CDO) para asegurar la correcta gestión de la información.

El ‘machine learning’ como parte del plan de desarrollo tecnológico de una empresa

Las empresas que están apostando por la transformación digital y el desarrollo tecnológico encontrarán en el machine learning un valioso aliado para extraer información de gran valor de los datos que recopilan a diario. La posibilidad de encontrar patrones entre ellos, además de contar con sistemas que sean capaz de aprender a partir de esos datos y patrones les aportará no solo una valiosa información que aplicar a su estrategia y planes de negocio.

También les permitirá mejorar en distintos aspectos de su negocio, como la atención al cliente, la protección de sus sistemas o la identificación de posibles clientes. Todo esto convierte al machine learning en un ingrediente esencial para el desarrollo tecnológico de compañías de gran variedad de sectores.

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