El aprendizaje automático (del inglés, machine learning) es un concepto utilizado para caracterizar la tecnología que permite a los sistemas y las máquinas identificar patrones y hábitos para adquirir nuevos conocimientos. Esto se hace mediante patrones, que se definen previamente mediante algoritmos.
Esta innovación está cada vez más presente en la rutina de gestión y, aunque puede pasar desapercibida, hace una diferencia total en sus tareas y resultados. Este fue desarrollado con el propósito de permitir que el software realice actividades sin la ayuda de un humano. Por ejemplo, los chatbots, que son sistemas automáticos de atención al cliente.
Sin embargo, esta tecnología a menudo se confunde con la inteligencia artificial (IA), que es un gran error de interpretación. Aprenda más sobre esto a continuación.
El padre de la inteligencia artificial, el ingeniero Arthur Samuel, fue el que acuñó el término en 1959. El aprendizaje automático surgió debido a la necesidad de manejar y almacenar datos de una manera eficiente y optimizada, ya que se estaba recopilando una gran cantidad de datos en el Internet.
En este escenario, obtenemos un concepto que ya forma parte de las grandes empresas: el big data. Esta tecnología se utiliza conjuntamente, ya que permite el almacenamiento de miles de información mediante algoritmos que reciben y llevan a cabo la gestión de datos.
Aunque relacionadas en el mismo sistema, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son dos tecnologías diferentes. La IA se conceptualiza mediante máquinas que son capaces de realizar tareas que, hasta ahora, solo las llevaban a cabo los seres humanos. Por ejemplo, análisis de crédito y aprobaciones del sector financiero.
Mientras tanto, el aprendizaje automático es lo que hace que todo funcione, es decir, es el motor de la IA. Por lo tanto, es una tecnología que se caracteriza por ser una base de datos para permitir que la inteligencia artificial lleve a cabo tareas humanas.
Para que las máquinas y los sistemas tengan esta capacidad de aprendizaje, se utilizan algoritmos, métodos estadísticos y big data para poder identificar los patrones de operación, lo que hace posible que el aprendizaje automático los aprenda a través de la creación de conexiones.
Esto sucede cuando los algoritmos usan estadísticas para aprender los procesos más comunes para predecir respuestas y actitudes. De esta manera, la máquina puede realizar tareas que siguen estos patrones, siempre en un intento de cometer los menores errores posibles.
Para que esto se haga, los algoritmos se dividen en supervisados y no supervisados. La primera categoría, como su nombre lo indica, es el medio que aún necesita ser supervisado y controlado por las personas, como la entrada y salida de datos e información que un sistema necesita para aprender algo.
La segunda categoría es la que no necesita la intermediación humana. Los algoritmos ya pueden aprender y trabajar solos en el procesamiento de actividades e información. Mientras tanto, el big data, como mencionamos, es responsable de almacenar y procesar toda esta vasta información.
Las aplicaciones del aprendizaje automático han sido tan comunes y normales que apenas nos detenemos para darnos cuenta de dónde se utiliza esta tecnología. Los siguientes son algunos ejemplos de cómo este aprendizaje automático hace que su rutina sea más fácil.
Es fácil identificar una traducción que se realizó automáticamente y no fue hecha por un ser humano, esto es porque nunca es 100% fiel. Esto es porque es necesario considerar el contexto de cada oración. Sin embargo, con el aprendizaje automático, este proceso se realiza de manera más precisa, ya que esta tecnología es capaz de identificar patrones y aprender.
¿Sabe cuándo navega por Internet, especialmente en las redes sociales, y siempre ve anuncios de productos y compañías relacionadas con sus preferencias? Esto es aprendizaje automático identificando sus patrones.
Otro ejemplo de este escenario son las plataformas de transmisión, las que usamos para ver películas, videos, programas de televisión y escuchar música. En ellas, el aprendizaje automático puede identificar y conocer sus preferencias y comenzar a recomendárselas.
Las empresas necesitan tener un proceso muy seguro para recibir y manejar información que sea confidencial y valiosa para las organizaciones. El sector financiero, es decir, los bancos, las empresas financieras y las empresas de inversión, por ejemplo, deben ser aún más cautelosos al respecto.
En este contexto, el aprendizaje automático se utiliza para detectar transacciones inapropiadas o aquellas que no siguen el patrón porque son fraudulentas.
El aprendizaje automático ya lo utilizan las empresas que necesitan analizar e interpretar documentos importantes y complejos, y las máquinas pueden hacerlo a una velocidad extremadamente eficiente en comparación con un humano. Esto evita el retrabajo y los errores que no son identificados por su equipo, especialmente cuando se trata de datos inexactos e información contractual.
Realizar una reducción de costos sin influir en la eficiencia del proceso es un desafío constante para las empresas y los gerentes. En esta búsqueda, el aprendizaje automático juega un papel importante y estratégico. El primer ejemplo es la reducción de la mano de obra requerida para realizar tareas repetitivas que puede realizar esta tecnología.
Otra forma de esta reducción es en el gasto de electricidad. Sabemos que las compañías de energía representan una gran parte de los costos. Debido a esto, ya hay organizaciones que utilizan esta tecnología para conocer e identificar los patrones de consumo de un equipo para que el aprendizaje automático controle los sistemas de energía, pero sin afectar la calidad de los servicios o la productividad de la empresa.
El aprendizaje automático es una tecnología que no solo puede realizar tareas de aprendizaje que realiza su equipo, sino también ignorar ciertas limitaciones que tienen la mente y el cuerpo humanos. De esa manera, tendrá resultados más confiables en sus actividades y también reducirá los costos significativos.
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