El impacto del Machine Learning en los negocios
- diciembre 17 2018
Las aplicaciones inteligentes con capacidad de aprendizaje no son algo nuevo. Los primeros programas con estas capacidades datan de 1952. Sin embargo, debido al incremento de la información digital, el término Machine Learning, una de las ramas de la Inteligencia Artificial, está tomando fuerza últimamente en el mundo empresarial.
Los nuevos algoritmos del Machine Learning ayudan a resolver problemas corporativos utilizando formas más eficientes y de mayor exactitud que con las anticuadas técnicas de predicción.
Tal y como señala el Director de Investigación de Gartner, Carlton Sapp: “La capacidad de transformar los datos en información realmente útil es la clave para una obtener una ventaja competitiva para cualquier empresa”. Por lo tanto, no es de extrañar que empresas de todo tipo, desde viajes hasta salud, utilicen Machine Learning para conseguir sus objetivos.
Aunque la mayoría de los consumidores no lo sabe, diferentes métodos de Machine Learning se están implementado a gran velocidad en un gran número de situaciones cotidianas. A continuación, presentamos 4 de las formas más conocidas de usar el ML hoy en día.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Los sistemas de Machine Learning son cada vez más avanzados, por lo que son capaces de entender el lenguaje con el que nos relacionamos entre los humanos y pueden respondernos en nuestro mismo idioma. A esto se le llama Procesamiento del Lenguaje Natural.
Algunas de las aplicaciones del PLN son:
- Traducción automática de textos
- Análisis de sentimientos
- PLN para mejorar sistemas conversacionales
- Realización de resúmenes automáticamente con PLN
El PLN ahorra tiempo y agiliza el trabajo al automatizar procesos que se realizan a mano, por lo que nos permite tomar decisiones de forma más sencilla.
Minería de Datos
Las herramientas de Minería de Datos (Data Mining) exploran dentro de grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que nos ayuden a explicar el comportamiento de esos mismos datos en un determinado contexto.
¿Para qué puede emplearse la minería de datos? Las aplicaciones más destacadas en el mundo empresarial son las siguientes:
- Diseño de estrategias basadas en información concreta
- Conocer mejor los hábitos, costumbres y preferencias de los usuarios
- Facilitar la búsqueda de información relevante
- Predecir el comportamiento de los consumidores
- Detectar el riego de abandono de los clientes
Gracias a los modernos sistemas que utilizan la minería de datos, agilizamos las tareas de nuestras empresas para ser más eficientes.
Visión Artificial
La Visión Artificial (Computer vision), disciplina de carácter científico, se ocupa de desarrollar sistemas artificiales que obtienen información de datos multidimensionales. Es decir, la Visión Artificial incluye procesos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes del mundo en real el que vivimos con el fin de producir información numérica o simbólica que pueda ser tratada por un ordenador.
Algunas de las aplicaciones más conocidas de la Visión Artificial en el mundo empresarial:
- Control de calidad.
- Clasificación.
- Contaje de productos.
- Posicionamiento
- Control de rotación.
- Pick and place.
La visión artificial ayuda a conseguir objetivos estratégicos en cuanto a la mejora de calidad de los productos, mayor productividad y reducción de costes de producción. Los datos que se recopilan sobre los defectos de las piezas ofrecen la oportunidad de identificar y solucionar los problemas de la línea de producción.
Robótica
El término “Robótico” suele ir incorporado al de Inteligencia Artificial, pero no todos los robots son “Inteligentes”. Los robots son máquinas que hacen un trabajo por sí mismas, siguiendo un conjunto de reglas programadas por un ordenador.
Actualmente, la IA y el Aprendizaje Automático se aplican de manera limitada para mejorar las capacidades de los sistemas robóticos industriales.
Las cadenas de suministros y las empresas especializadas en aplicaciones logísticas están siendo de las primeras en implementar Inteligencia Artificial y aprendizaje automático en sus herramientas de robótica.
Los robots también son utilizados en medicina y educación, tanto en los quirófanos como en las aulas.
En resumen
La cantidad de aplicaciones y soluciones que ofrece el Machine Learning es enorme. Al mismo tiempo, podríamos asegurar que la ventaja principal del aprendizaje automático es la capacidad de ordenar variables, es decir, encontrar y estructurar datos que de cierto modo afectan el resultado. Es por este motivo que son tan eficaces para predecir y determinar resultados ayudándonos entonces a conquistar nuestras metas.
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