Hoy en día hablamos de inteligencia artificial de manera natural, sabiendo a lo que nos referimos con este concepto. Una de las disciplinas más importantes de este campo es el machine learning, una tecnología que se ha convertido en la base de muchas acciones que llevamos a cabo de forma constante sin saberlo. En este artículo, exploramos este concepto más a fondo, analizamos su funcionamiento y te explicamos qué aplicaciones del machine learning son las más habituales.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning se puede definir como una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos y datos para recabar, analizar e imitar determinados patrones de comportamiento de los seres humanos y anticipar el desarrollo de ciertas tareas en base a dicho aprendizaje.
En otras palabras, el machine learning permite a determinadas máquinas, ordenadores y dispositivos en general realizar una serie de tareas concretas de forma reiterada y sin necesidad de haber sido programados para ello.
⮞ ¿Cuál es el origen del machine learning?
El origen de este concepto se remonta a mediados del siglo XX, concretamente, la década de los 50. En 1950, Alan Turing creó el Test de Turing, con el objetivo de saber si una máquina podría hacerse pasar por una persona ante otro humano.
Dos años después, en 1952, Arthur Samuel da forma al primer algoritmo capaz de aprender comportamientos. En este caso, adquiriendo patrones para jugar a las damas y mejorar tras los errores cometidos en cada partida.
⮞ Deep learning vs machine learning
El deep learning, pese a que a veces se utiliza como sinónimo de machine learning, es algo distinto. Esta disciplina, que se puede considerar un subgrupo dentro del machine learning, trata de imitar la forma en la que procesa la información el cerebro humano a través de redes neuronales artificiales.
Una de las diferencias clave es que no requiere apenas intervención humana, al contrario que el machine learning, que depende más de ella para que los resultados sean satisfactorios. Esto, a su vez, hace que el deep learning permita procesar volúmenes de datos más grandes, mientras que el conjunto de datos que se utiliza en el machine learning es inferior.
⮞ La evolución de la inteligencia artificial ¿Cómo aprenden las máquinas?
El aprendizaje inteligente por parte de las máquinas y dispositivos se basa en algoritmos, y en función del procedimiento que sigan, distinguimos entre tres categorías principales:
⮞ Aprendizaje supervisado
Nos referimos a aprendizaje supervisado cuando los algoritmos utilizan diferentes etiquetas asociadas a unos datos para establecer relaciones entre ellos que les permitan tomar decisiones estratégicas.
Estas etiquetas, además, también son clave para actuar de una manera u otra en el futuro cuando el dispositivo las identifique y las asocie con un patrón de comportamiento determinado. Un ejemplo claro es la capacidad que tienen los servidores de correo electrónico de categorizar los emails tal y como previamente le hemos indicado.
⮞ Aprendizaje no supervisado
Este sistema es algo más complejo que el anterior porque, en este caso, no se da ninguna información previa a la máquina. En su defecto, son los propios algoritmos los que deben identificar los patrones que se repitan y organizarlos de forma estructurada.
Sin embargo, parten de un grupo de datos sin etiquetar, y esta es la diferencia principal con respecto al aprendizaje supervisado. Por ejemplo, este es el aprendizaje que se utiliza en las instituciones financieras y bancarias para identificar prácticas fraudulentas.
⮞ Aprendizaje por refuerzo
La última gran categoría es el aprendizaje por refuerzo, cuya principal característica es que el algoritmo aprende asociaciones a partir de su propia experiencia. Lo que comúnmente conocemos como prueba-error, trasladado al entorno de dispositivos electrónicos.
Volviendo al ejemplo de la banca, el aprendizaje por refuerzo permitiría decidir cuál es la mejor forma de crear una cartera de inversión personalizada sin que intervenga nadie.
¿En qué sectores se aprovechará el machine learning?
El ámbito financiero es uno de los que más se puede beneficiar de esta tecnología, gracias a la cual es posible identificar con claridad y exactitud los intentos de fraude, reducir el riesgo asociado a distintas operaciones financieras o inversiones, o crear servicios financieros con un alto grado de personalización.
⮞ Sector sanitario
El sector sanitario también es otro de los ámbitos donde la aplicación del machine learning está permitiendo avanzar a pasos agigantados. Por ejemplo, permite realizar diagnósticos iniciales previos en base a los síntomas de un paciente que ayuden a los médicos a acotar la búsqueda e identificar el problema de salud más rápidamente.
⮞ Comercio online
El comercio, sobre todo el comercio online, también utiliza mecanismos de machine learning para estudiar patrones de comportamiento de sus usuarios y anticipar qué ofertas lanzar y en qué momento hacerlo. Además, analiza qué productos tendrán más demanda en próximas campañas, lo que ayuda a segmentar mucho mejor los mensajes y el público objetivo.
⮞ Sector logística
La logística emplea machine learning para automatizar determinados procesos que les ayuden a ganar productividad. También es una tecnología clave para cualquier negocio que quiera ofrecer una atención más personalizada a sus clientes, gracias a la aplicación de mensajes instantáneos que permitan recabar más datos interesantes para conocer mejor a los clientes.
⮞ Recursos humanos
Incluso los departamentos de Recursos Humanos pueden utilizar esta tecnología para predecir qué trabajadores de una empresa, tanto grande como pyme, alcanzarán más productividad en un período de tiempo futuro o para implementar y desarrollar el plan de igualdad en las empresas.
Ejemplos de machine learning en tu entorno
Nuestra vida cotidiana está repleta de aplicaciones de machine learning de las que no somos conscientes. Algunas de las más frecuentes son:
- Asistentes de voz: todos los dispositivos capaces de reconocer y procesar las órdenes que les transmitimos de viva voz lo hacen gracias al machine learning.
- Chatbots: si entramos en una página web en la que vemos una ventana emergente donde se abre una conversación directa con la empresa en cuestión, estamos ante un ejemplo de machine learning. El propio programa está entrenado para identificar aquello que le estamos diciendo y responder de forma coherente y eficaz.
- Búsquedas en Google: el motivo por el cual las sugerencias que aparecen en buscadores como Google son tan personalizadas es por el aprendizaje que han realizado de cada usuario gracias a esta tecnología.
- Recomendaciones en Netflix o HBO: si te fijas, las películas y series que te recomiendan este tipo de plataformas digitales no son las mismas que las que le recomiendan a otro usuario cercano a ti. ¿El motivo? Utilizan machine learning para establecer asociaciones que permitan recomendar películas o series similares a aquellas que ya has visto, y que el programa entiende que te gustan.
Como ves, hay un amplio abanico de elementos diarios en los que el machine learning está muy presente, aunque no seamos conscientes. De hecho, es una de las tecnologías que hace que en Grupo Caja Rural podamos ofrecer servicios y productos financieros que respondan, siempre, a las necesidades de nuestros clientes. Un buen ejemplo es la herramienta de Mis Finanzas, disponible para todos los clientes dentro de Ruralvía, donde podrán encontrar de forma automática un análisis de su capacidad financiera.
También es la razón por la cual, a través de nuestra app Ruralvía, podemos comunicarnos de manera personalizada con nuestros usuarios, con el objetivo de simplificar las gestiones de su empresa y resolver problemas individuales de manera eficiente.
En definitiva, el machine learning es un buen ejemplo de cómo un uso responsable de la tecnología puede suponer un gran impulso para las empresas y para la sociedad en general, con aplicaciones como el análisis de datos económicos, haciendo que la vida y el trabajo diario sea más fácil.