BENEFICIOS DE IMPLEMENTAR MACHINE LEARNING EN SU EMPRESA

Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Sin embargo, machine learning no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos. Después del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se le dará una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. A continuación, cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo.

Una de las ventajas de implementar Machine Learning en su empresa son los siguientes:

  • Mejor servicio al cliente. El Machine Learning permite analizar las preferencias de los clientes para ofrecer productos personalizados de forma automática. De este modo, la percepción que tienen de la empresa mejora y se potencia la fidelización.
  • Disminución de errores. El aprendizaje automático de los sistemas de gestión aplicados en la organización ayuda a que los errores cometidos no se repitan. Cuanto más tiempo lleve integrado en el sistema, más sólido será.
  • Acciones preventivas. En relación al punto anterior, las herramientas de aprendizaje automático permiten prevenir errores. La IA descarta por sí misma las acciones más arriesgadas y aquellas que pueden poner en riesgo el desarrollo de nuestro producto o servicio.
  • Ciberseguridad. Esta tecnología permite que las máquinas estén al día en lo que a ciberataques se refiere. Teniendo en cuenta que la mayoría de malwares utilizan código similar, el aprendizaje automático puede evitar fácilmente que los ataques se repitan.
  • Detección de fraudes. La Inteligencia Artificial puede detectar fácilmente qué transacciones son legítimas y cuáles no si le asignamos un patrón a estos movimientos monetarios.
  • Automatización de procesos. La automatización de rutinas o de tareas mecánicas que no aportan valor añadido es un elemento recurrente en los listados de beneficios relacionados con la Inteligencia Artificial. Gracias al Machine Learning, la máquina sabrá qué procesos debe tratar y, con el tiempo, los perfeccionará e incluso ampliará la cantidad de tareas a realizar.

 

Tipos De Machine Learning

Encontramos tres tipos de Machine Learning en función del nivel de supervisión que requieren:

  • Supervised Learning. Tal y como dice su nombre, se trata de Inteligencias Artificiales que necesitan cierto control humano. En estos casos, el Data Scientist establece qué tipo de datos deben relacionarse con ciertos elementos concretos para que la máquina pueda hacer el resto del trabajo. El profesional debe encargarse de introducir los inputs y outputs para que la tecnología pueda hallar patrones en la información.
  • Unsupervised Learning. En estos casos, los datos no se etiquetan previamente y la IA tiene mucha más autonomía. Es la máquina la que debe encontrar la relación y la estructura de la información. Se obtiene una mayor densidad de información, pero la muestra es mucho más amplia, por lo que posteriormente será el Data Scientist el que se encargará de filtrarla.
  • Reinforcement Learning. Este sistema es muy distinto a los dos anteriores. Básicamente, funciona con un sistema de “recompensas”. Cuando la máquina acierta con sus operaciones se le da un estímulo positivo y si falla, se le da uno negativo. Así, por ensayo y error, la máquina genera patrones y aprende por sí misma cuál es el mejor modo de proceder según las necesidades de la organización.