El mundo continúa evolucionando y, por ende, la tecnología también. Innovaciones  como el Machine Learning se hacen cada vez más vigentes en el mundo de los negocios.

A lo largo de estos años hemos visto la implementación de dispositivos y herramientas digitales convertirse ya parte de nuestra vida cotidiana. En este panorama, ¿qué herramientas utilizan las empresas para enfrentarse a una realidad donde la tecnología es siempre imprescindible?

Así como la tecnología continúa marcando su evolución, las empresas siguen sus pasos. Términos como “Machine Learning”, “Inteligencia Artificial”, “Analítica empresarial”, y “modelos Data Driven”, entre otras más, se han añadido al vocabulario empresarial.

¿Qué son estos conceptos? Si bien son diversos temas de gran importancia y amplia extensión por lo que en este artículo nos centraremos en explicar Machine Learning y su importancia en los negocios.

Machine Learning: ¿qué es?

Es un sistema que tiene la capacidad  para aprender automáticamente a partir de los datos creando así su propio algoritmo de aprendizaje sin la necesidad de intervención humana.

Así de sencillo.

Aunque sonará simple, este sistema que poseen las máquinas tiene una complejidad mayor dentro de ellas. Los equipos que tienen implementado el Machine Learning cuentan con millones de datos por identificar, siguiendo los patrones que se vayan presentando. 

Esta herramienta es capaz de predecir comportamientos de manera futura mientras estos mismos van evolucionando automáticamente sin la intervención humana.

Un claro ejemplo del funcionamiento de Machine Learning es Gmail, una herramienta que muchos usamos día con día tanto en nuestra vida laboral como personal. 

Nos encontramos redactando una oración y la plataforma brinda la opción de terminarla con una sugerencia que la misma crea. Esto a su vez es respuesta a una base de datos que ha aprendido en redacciones de correos anteriores, tanto del usuario específico como de toda su userbase.

Machine Learning aplicado en los negocios

Las herramientas digitales están presentes en diversas industrias más allá de las tecnológicas. Aunque gigantes tecnológicos como Netflix, Spotify y demás titanes de Silicon Valley son los ejemplos por excelencia, la digitalización no empieza y termina ahí. 

Al contrario, encontrarás en los siguientes ejemplos cómo el Machine Learning ha ayudado a diferentes industrias a crecer, ser más rentables, prevenir pérdidas y mitigar riesgos.

Industria de la cerámica

En este nicho, el Machine Learning es utilizado principalmente para el control de calidad, pues permite predecir el comportamiento de los distintos materiales a tratar en diversas condiciones de temperatura extrema.

Gracias a la implementación de la tecnología en este sector, se detectan irregularidades, permitiendo reducción de la merma y un mejor control del número de su inventario, al mismo tiempo que maximizan su rentabilidad.

Finanzas

Este sector depende gran parte del sistema de aprendizaje automático que ofrece el Machine Learning. Con este, es capaz de detectar fraudes, analizar diversos tipos de riesgo, predecir aumento y caída en los valores de las acciones, así como también ayuda a los asesores financieros con diversas operaciones.

Agricultura

El  aprendizaje automático en esta industria ayuda a estudiar el clima y la temperatura del suelo para comprender el entorno y diversos obstáculos a los que se enfrentan y pueden enfrentar los campos.  También ayuda a comprender la calidad de los cultivos, las diversas enfermedades que se pueden presentar y detección de malezas para tener un mejor manejo de los cultivos y gestionar de una mejor manera las condiciones de los campos.

Campos del Machine Learning

Si bien hemos conocido un poco más de lo que realiza esta herramienta innovadora y tecnológica en los negocios, también ha servido como pilar para desarrollar diversas herramientas. 

• Deep Learning: Este campo imita la forma de aprender de manera autónoma como el cerebro humano. 

La diferencia principal entre el Deep Learning y Machine Learning es el tipo de algoritmos que se utilizan. El Deep Learning tiene un aprendizaje similar al del ser humano, usando redes neuronales la cual se compone de niveles jerárquicos.

Ayuda a clasificar, reconocer, detectar y describir diversas situaciones y datos que pueden ser de gran utilidad para las empresas.

• Analitica productiva: Es el análisis de la más mínima información del rendimiento, proceso, producción y más en las industrias. 

Este tipo de Machine Learning ayuda a obtener información precisa acerca de los productos realizados, tiempo exacto e información que pueda ser relevante para la prevención de problemas y la solución de los mismos.

• Cognitive intelligence: La inteligencia cognitiva facilita la interacción con sistemas y aplicaciones digitales, ayudando a facilitar y agilizar la toma de decisiones.

• Cognitive services: Los servicios cognitivos cuentan con capacidades de diagnóstico predictivo, diagnóstico prescriptivo y son capaces de observar, aprender y ofrecer insights valiosos.

• Chatbots: Quizá esta sea la herramienta de Machine Learning más escuchada e implementada. Los chatbots son una herramienta de inteligencia artificial diseñada con el fin de mantener conversaciones en tiempo real con usuarios durante canales de mensajería instantánea.

Ahora que conoces un poco más acerca del Machine Learning, ¿estás listo para escalar al siguiente nivel? Empieza y recorre el camino de la digitalización junto con nosotros.