El Machine Learning, también conocido como aprendizaje automático, es una disciplina perteneciente al ámbito de la inteligencia artificial basada en desarrollar técnicas que permitan que los sistemas aprendan automáticamente. Esto se consigue a través de un algoritmo que es capaz de identificar patrones entre millones de datos, permitiendo al sistema predecir comportamientos futuros y tomar decisiones con la mínima supervisión de un humano.
Tradicionalmente, la única manera de hacer que una computadora ejecutase una tarea era introducir un algoritmo con órdenes muy específicas y detalladas respecto a la tarea en cuestión. Sin embargo, los algoritmos que se emplean en Machine Learning funcionan de una forma totalmente diferente, dado que permiten al sistema transformar los datos en algoritmos independientes que se adaptan a las necesidades de cada situación en particular y son capaces de aprender de la experiencia.
El ámbito del Machine Learning es muy amplio y abarca diversos campos, aunque podemos dividirlo en cuatro clases en función del objetivo de su aplicación; clasificación, clustering, regresión y detección de anomalías. Estas funciones resultan de gran utilidad y cada vez más empresas están empezando a aplicarlas con el objetivo de incrementar la eficiencia en sus procesos.
A pesar de que el Machine Learning podría revolucionar diversos ámbitos, su aplicación más relevante a nivel empresarial en la actualidad hace referencia al Big Data. Es un hecho que los datos son la nueva materia prima de la economía actual y que la generación de los mismos es continua, por lo que el proceso de tratar, gestionar y almacenar estos datos supone auténtico quebradero de cabeza para la mayoría de las empresas. Por este motivo, es primordial desarrollar sistemas que trabajen de forma paralela con las personas, repartiendo así la carga de trabajo a la hora de gestionar estos datos con la finalidad de maximizar su rentabilidad y emplearlos de forma correcta en la planificación estratégica.
A pesar de que el Machine Learning podría revolucionar diversos ámbitos, su aplicación más relevante a nivel empresarial en la actualidad hace referencia al Big Data.
Uno de los ejemplos más claros y cotidianos de Machine Learning en la actualidad son los chatbots que integran algunas empresas en sus páginas web para mejorar y automatizar el servicio de atención al cliente. Estos chatbots son capaces de aprender sobre nuestros gustos y preferencias con el paso del tiempo, lo que generalmente se traduce en una optimización de la experiencia de usuario y en interacciones más satisfactorias del usuario con el servicio de atención al cliente (además de su poner un ahorro notable en costes de personal para las empresas).
Sin embargo, no todas las empresas tienen la capacidad de crear sistemas sólidos de Machine Learning. Esto se debe a que para desarrollarlos es necesario cumplir una serie de requisitos previos como contar con recursos de preparación de datos, tener un amplio conocimiento sobre algoritmos (tanto básicos como avanzados), emplear metodologías iterativas, posibilitar la escalabilidad del modelo de negocio, etc.
Aún existe incertidumbre sobre los verdaderos límites del Machine Learning, aunque se sabe que sus aplicaciones son muy diversas y que muchas compañías están invirtiendo en desarrollar esta tecnología. La inteligencia artificial es una tecnología que promete cambiar el mundo tal y como lo conocemos y tener un impacto decisivo no sólo para las empresas, sino también para la vida cotidiana de las personas.
