El uso de inteligencia artificial ya no suena como algo en la distancia, porque de hecho está aquí entre nosotros, y lo palpamos en cada traducción instantánea, hasta en esas sugerencias de compras o recomendaciones que no buscabas, pero que te pueden interesar, y todo se debe al machine learning.
Efectivamente, las herramientas de inteligencia artificial han impulsado la revolución empresarial, que ha ido cambiando nuestras vidas durante en los últimos años, abriendo las puertas a una serie de soluciones relacionadas con la automatización e inmediatez de los procesos.
Es por ello que hoy pretendemos darte a conocer algunos ejemplos exitosos de machine learning en las empresas y cómo puedes beneficiarte al implementarla.
¿Qué son los modelos de machine learning?
Se trata de una disciplina proveniente del campo de la inteligencia artificial que se apoya en secuencias de algoritmos y estadísticas, con el fin de encontrar patrones de datos recibidos masivamente.
Su objetivo es efectuar predicciones a través de los datos facilitados, ya sean estructurados, no estructurados, por imágenes, entre otros.
Conforme a que el algoritmo procesa estos datos en la fase de entrenamiento, tendrá la capacidad de producir modelos más precisos, basados en ese conjunto de datos.
Por ende, los modelos de machine learning se conocen como la salida de información generada al entrenar el algoritmo con datos, por lo que justo después del entrenamiento, y al suministrar un modelo con una entrada, se debe dar una salida, un ejemplo de ello es un algoritmo predictivo, el cual creará un modelo netamente predictivo.
En general, se trata de un aprendizaje iterativo, por lo que ciertos modelos de machine learning se encuentran en línea y son continuos, los cuales tienen la capacidad de trabajar para mejorar los patrones y asociaciones entre datos, debido a su tamaño y complejidad, que puede pasarse por alto durante la observación humana.
Al ser entrenado el modelo, estará listo para aplicar en tiempo real, logrando cultivarse de los datos y generar resultados con un alto grado de precisión.
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¿Por qué implementar machine learning?
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Implementar machine learning o aprendizaje automático le permitirá a cualquier empresa crear una ventaja integral frente a sus competidores, entre ello se puede destacar que:
Permite detectar las tendencias y efectuar proyecciones
Gracias a la observación de los hábitos de consumo de los usuarios, el machine learning tienen la capacidad para detectar las tendencias de mercado, ayudando con el pronóstico exacto de servicios y/o productos que serán más demandados.
Ayuda a reducir las cargas operativas y así los costes
Los procedimientos automatizados y la disminución de las tareas repetitivas promueve un mayor desempeño del talento humano, así como una significativa reducción en costes.
Potencia la toma de decisiones e impulsa la innovación
Al poder analizar los datos masivos es posible, por ejemplo, hallar anomalías de seguridad, reportarlas a tiempo e implementar nuevas y mejores soluciones para disminuir riesgos.
Ejemplos de aplicación de machine learning
La enorme capacidad de adaptación del machine learning a los cambios con respecto a los datos, permite pronosticar futuras variables, que alcanza una precisión que supera el 90%, por esa razón, estas tecnologías ofrecen un gran potencial para el futuro de muchas grandes empresas que ya operan con ellas.
Su uso ha tenido una gran expansión, que algunos especialistas aseguran que ha logrado superar el límite de lo posible; y aquí podemos encontrar algunos ejemplos importantes de su aplicación:
Machine learning en finanzas
En contraposición de los modelos estadísticos tradicionales, el machine learning en finanzas permite abarcar diferentes ámbitos:
- Negocios: detectar patrones de comportamiento referente a los datos de los clientes, logrando un mayor conocimiento de estos, para diseñar y a su vez ofrecer soluciones personalizadas.
- El riesgo: con el análisis avanzado de las variables independientes dentro de los estados financieros, es posible obtener valiosa información acerca del comportamiento crediticio.
- Para detectar fraude: se basa en el descubrimiento de patrones y asociaciones sospechosas.
- Promover la eficiencia: al identificar automáticamente los patrones de comportamiento se puede contribuir al uso eficiente de los recursos.
Machine learning en recursos humanos
En la esfera empresarial, el uso de machine learning en recursos humanos se ha convertido en una poderosa herramienta, para que:
- Los procesos de selección sean más eficientes, puesto que se basará en los patrones encontrados en las respuestas que da el aspirante al ejecutar las pruebas, logrando así un procedimiento libre de sesgos, apoyado únicamente en los datos.
- La captación del talento permita atrae al candidato más talentoso, logrando predecir si está en capacidad de asumir las responsabilidades del puesto.
- Además, incrementa el rendimiento, analiza los índices de satisfacción, entre otras variables.
Machine learning en salud
- El objetivo principal del machine learning en salud es analizar los datos de los pacientes en tiempo real, a través de sus historias clínicas, para identificar problemas y dolencias futuras.
- De esta manera también puede predecir acerca de la efectividad de un tratamiento o el comportamiento de ciertas enfermedades, que puedan convertirse en un problema sanitario en cualquier plazo.
En resumen, las posibilidades de aprovechar de forma inteligente el tiempo es uno de los grandes desafíos que toda empresa que desee incrementar su éxito en el mercado, debe afrontar, es por eso que el machine learning se convierte en una solución efectiva.
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