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Aprendizaje automático: Cómo puede beneficiarse su empresa

Si alguna vez le pagó a alguien con PayPal, vio una película recomendada por Netflix o escribió mal una palabra en un motor de búsqueda y recibió los resultados correctos de todos modos, se benefició del aprendizaje de la máquina. Durante años, las empresas con visión de futuro han estado explorando nuevas formas de aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la forma en que atienden a sus clientes. ¿Debería su organización unirse a ellos?

¿Qué es el aprendizaje de la máquina, exactamente?

Antes de sumergirnos en el aprendizaje de la máquina y los beneficios para su negocio, vamos a cubrir brevemente lo que es el aprendizaje de la máquina. En la práctica, el aprendizaje automático es simplemente la comprensión de datos y estadísticas. Y hablando en términos generales, es un proceso en el que los algoritmos informáticos encuentran patrones en los datos, y luego predicen los resultados probables. Así es como tu programa de correo electrónico puede escanear los mensajes que recibes y determinar si un correo electrónico en particular es SPAM o no dependiendo de las palabras en la línea de asunto, los enlaces incluidos en el mensaje o los patrones identificados mirando una lista de destinatarios.

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Lo que hace que el aprendizaje de la máquina sea realmente útil es que el algoritmo puede “aprender” y adaptar sus resultados en base a nueva información. Lo que significa que cuando los spammers cambian de táctica, la máquina captará rápidamente los nuevos patrones y volverá a identificar correctamente los mensajes dudosos como SPAM.

Cómo utilizan las organizaciones el aprendizaje automático

El control de correo electrónico es sólo el principio. El aprendizaje automático está en todas partes. Cuando alguien usa Google Translate, hay un algoritmo que traduce lo que se dice a texto procesable. PayPal usa al menos tres modelos diferentes de aprendizaje automático para juzgar si los usuarios representan un riesgo de fraude. Facebook lo usa para escanear fotografías, buscando rostros, y luego sugiere a los miembros que etiqueten a las personas que el algoritmo encuentra en la foto. ¿Y nosotros? Digamos que ves un curso sobre JavaScript y también uno sobre C#. Ahora sabemos que probablemente eres un desarrollador de software, o al menos estás interesado en la programación, y usamos el aprendizaje automático para recomendar otros cursos que tal vez quieras ver.

Sin embargo, el aprendizaje de la máquina va mucho más allá de lo que se ha mencionado anteriormente. Puede utilizarse para predecir patrones de tráfico de transporte, brotes de enfermedades, existencias y productos básicos o fallos de hardware o picos en el tráfico de la web, todo ello para que usted y su organización puedan planificar y reaccionar en consecuencia.

Desafíos del aprendizaje por máquina

Por muy excitantes que sean todos estos usos, hay desafíos en la implementación del aprendizaje automático en cualquier organización. El primero es simplemente entender qué tipo de algoritmo usar para el problema que se necesita resolver. Un algoritmo de agrupación podría usarse para clasificar a un cliente de un restaurante como más probable que cene en lugar de que lo saque, pero no puede usarse para predecir cómo el aumento de los precios del menú afectaría las ventas. Del mismo modo, un algoritmo de regresión podría abordar el efecto de los cambios de precio en las ventas, pero no puede predecir uno de un conjunto cerrado de resultados.

También existe el riesgo de “sobreajustar” los datos, lo cual es simplemente entrenar al sistema para que comprenda un conjunto de datos tan bien que pierda la capacidad de generalizar, aprender y hacer predicciones basadas en nuevos datos. En este caso, el modelo tiende a hacer predicciones inconsistentes y se vuelve inútil.

Además, algunos problemas pueden no tener solución con el aprendizaje de la máquina. Desafortunadamente, no siempre se puede predecir cuáles pueden ser resueltos, por lo que el proceso de aplicar el aprendizaje automático a los datos nunca termina, lo que lleva a una organización a perseguir el problema pero nunca a desarrollar un modelo funcional. En este caso, la solución es saber cuándo dejar de intentarlo.

¿Debería su organización adoptar el aprendizaje automático?

Cuando se implementa correctamente, el aprendizaje automático puede ayudarle a resolver enormes problemas y a predecir el comportamiento de los usuarios de forma que ayude a su organización a crecer. Como saben, las organizaciones se están ahogando en datos, hoy en día. Y los suyos probablemente no sean diferentes, desde la analítica web, la demografía de los clientes y la información de uso hasta el comportamiento de compra, los precios, el inventario y los sistemas de entrega, todo ello afecta al comportamiento de los clientes y al crecimiento de la organización. E incluso si tienes un científico de datos en el personal, analizar y entender lo que todo esto significa es casi imposible.

Afortunadamente, los masivos incrementos en la potencia de computación y la capacidad de los servidores basados en la nube en los últimos 20 años hacen posible que las máquinas analicen los datos, hagan predicciones útiles, y luego aprendan y ajusten en base a cuán precisas son las predicciones iniciales. A medida que más datos son analizados por el sistema, el modelo de predicción mejora.

Así que si puedes usar el aprendizaje automático para entender los datos y hacer predicciones que ayuden a tu organización a crecer, ¿por qué no lo haces? Para hacer un buen sistema de aprendizaje automático para su negocio, necesita cuatro cosas: