En rigor, el machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial, que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos, sin ser programadas explícitamente para tareas específicas.
En lugar de seguir instrucciones predefinidas, las máquinas pueden analizar datos, identificar patrones y mejorar su rendimiento con el tiempo a medida que se les proporciona más información.
Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de la información disponible lo convierte en una tecnología fundamental en campos tan diversos como la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la robótica y muchas otras disciplinas.
El interés por el machine learning como motor de decisiones basadas en datos ha dejado de ser una tendencia emergente para consolidarse como una prioridad en las agendas corporativas.
Según el IBM Global AI Adoption Index 2023, el 42% de las grandes empresas ya ha desplegado soluciones de inteligencia artificial, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, en entornos productivos.
Esta adopción se concentra principalmente en áreas como automatización de procesos, análisis predictivo y personalización de la experiencia del cliente.
Además, un reciente informe de McKinsey & Company indica que el 72% de las organizaciones ya utiliza alguna forma de IA —con el machine learning como eje técnico principal—, marcando un punto de inflexión en la madurez digital de sectores como finanzas, retail, salud y manufactura.
De acuerdo con el informe “AI in Action 2024” de IBM, basado en una encuesta a 2.000 grandes empresas, solo el 15 % de las compañías se consideran líderes en IA (AI Leaders), pero estas reportan mejoras superiores al 25 % en sus ingresos gracias al uso de este tipo de modelo predictivo y otras tecnologías de IA.
Un aprendiz suele copiar escenarios predefinidos utilizando tecnologías predefinidas. Pero un líder desarrolla innovaciones personalizadas, Dr. Stephan Bloehdorn, Socio ejecutivo y líder de práctica IA, análisis y automatización de IBM Consulting DACH
Este escenario muestra que el machine learning ya dejó de ser una tecnología experimental y se ha convertido en motor de crecimiento estratégico, impulsando ventajas competitivas para quienes lo integran de forma madura en su negocio.
Índice de temas
¿Para qué sirve y cómo funciona?
El machine learning tiene una amplia gama de aplicaciones y sirve para abordar una variedad de problemas en los que se necesita tomar decisiones basadas en datos o hacer predicciones.
Uno de sus usos más comunes es el de la clasificación de los datos en categorías o clases. Por ejemplo, puede clasificar correos electrónicos como spam o no spam, diagnosticar enfermedades médicas, identificar objetos en imágenes o reconocer el habla en sistemas de reconocimiento de voz.
También es utilizado para predecir valores numéricos en función de datos de entrada. Por ejemplo, puede predecir el precio de una vivienda en función de características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones.
Del mismo modo, esta herramienta permite agrupar datos similares sin etiquetas previas, funciones muy utilizadas en tareas de segmentación de mercado, análisis de redes sociales, entre otras.
Puede identificar patrones inusuales o anómalos en datos, lo que es útil en la detección de fraudes, en transacciones financieras o en el monitoreo de sistemas para identificar problemas.
Y, por otro lado, es la tecnología que está detrás de los sistemas de recomendación, como los que sugieren productos en tiendas en línea o películas en plataformas de streaming basados en el historial de preferencias del usuario.
Funcionamiento
En el machine learning, el primer paso es la recopilación de datos relevantes para el problema que se quiere resolver. Pueden incluir características o atributos que describen las observaciones y las etiquetas que indican las respuestas correctas o esperadas.
Una vez reunidos, los datos se limpian y se preparan para el análisis. Esto puede incluir la eliminación de valores atípicos, la normalización de datos y la división de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
El siguiente paso es el de selección y entrenamiento del modelo: Allí es donde se elige un algoritmo de machine learning adecuado para el problema y se lo entrena utilizando los datos reunidos.
Luego se evalúa el rendimiento del modelo utilizando datos de prueba. Si el rendimiento no es satisfactorio, se pueden ajustar los hiperparámetros del modelo o probar diferentes algoritmos para mejorar su rendimiento.
Una vez que el modelo funciona satisfactoriamente, se implementa en aplicaciones o sistemas para tomar decisiones en tiempo real.
El machine learning no es un proceso estático. Los modelos deben monitorearse y actualizarse regularmente a medida que se recopilan nuevos datos y cambian las condiciones.
Importancia y fundamentos del machine learning
El aprendizaje automático permite automatizar tareas complejas que anteriormente requerían la intervención humana, lo que ahorra tiempo y recursos. Por ejemplo, en la atención médica puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes.
Al mismo tiempo, ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en datos en lugar de suposiciones o intuiciones. Esto se aplica en la planificación empresarial, la gestión de inventarios y la toma de decisiones estratégicas.
Al permitir la personalización a gran escala en productos y servicios, por ejemplo, en el marketing en línea, los sistemas de recomendación utilizan esta herramienta para ofrecer contenido personalizado a los usuarios.
También es eficaz en la identificación de patrones en datos, lo que puede llevar a descubrimientos significativos. Por ejemplo, en la investigación científica puede ayudar a identificar relaciones en grandes conjuntos de datos.
Los modelos de machine learning pueden mejorar con el tiempo a medida que se les proporciona más datos, lo que les permite adaptarse a cambios en el entorno y mantener su relevancia.
Fundamentos
Los datos, estructurados o no, juegan un papel fundamental en el aprendizaje automático. Se requiere una cantidad significativa de información para entrenar modelos con precisión.
Luego entran en juego los algoritmos, que son las reglas matemáticas y estadísticas que los modelos de aprendizaje automático utilizan para aprender patrones y hacer predicciones. Existen diversos tipos de algoritmos (explicados debajo), cada uno con sus propias aplicaciones.
La manera de “entrenar” estos modelos es mediante la utilización de un conjunto de datos de entrenamiento que luego se validan con un conjunto de datos de prueba. Esto garantiza que el modelo pueda hacer predicciones precisas en datos nuevos y no vistos previamente.
Un factor crucial para el rendimiento del modelo, que luego será evaluado por métricas para determinar su eficacia, es seleccionar las variables o atributos adecuados para describir los datos de entrada.
La capacidad del modelo para realizar predicciones precisas en datos no vistos se denomina “generalización”. Si el modelo de machine learning estuvo bien entrenado, generaliza bien.
Distintos tipos de algoritmos usados
Existen varios tipos de algoritmos de machine learning, cada uno diseñado para abordar diferentes tipos de problemas y tareas. Si es un modelo con aprendizaje supervisado, el algoritmo de regresión se utiliza para predecir un valor numérico en función de variables de entrada, como por ejemplo predecir el precio de una casa o la temperatura.
Otro es el de clasificación, utilizado para asignar una etiqueta o categoría a una observación en función de las características de entrada. Los ejemplos van desde la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, hasta la identificación de enfermedades en imágenes médicas.
En cuanto a los modelos de aprendizaje no supervisado, entre los más comunes está el de clustering, que agrupa datos similares en conjuntos o clústeres. Los ejemplos incluyen la segmentación de clientes en grupos de mercado y la detección de fraudes mediante el agrupamiento de transacciones sospechosas.
Otro es el modelo de Redes Neuronales Artificiales, que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y son capaces de aprender representaciones jerárquicas de datos. Se utilizan en reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y juegos.
También hay modelos de aprendizaje semi-supervisado, donde se combinan elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado al utilizar un conjunto de datos con etiquetas parciales y datos no etiquetados.
Por último, en el aprendizaje por transferencia, se transfiere el conocimiento aprendido de un problema, a otro relacionado. Esto es útil cuando se dispone de datos limitados para el nuevo problema.
Técnicas de clasificación
Las técnicas de clasificación son un componente fundamental del aprendizaje automático y se utilizan para asignar objetos a clases o categorías. Estos algoritmos aprenden a predecir la clase de un objeto a partir de sus características.
La elección de la técnica adecuada depende de una serie de factores, como el tipo de datos, el número de clases, la complejidad del modelo y los requisitos de rendimiento.
Las técnicas de clasificación se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como:
Clasificación de imágenes
Reconocimiento de objetos, clasificación de rostros, entre otros.
Clasificación de texto
Clasificación de spam, clasificación de noticias, entre otros.
Clasificación de audio
Reconocimiento de voz, clasificación de música, entre otros.
Clasificación de datos financieros
Detección de fraudes, clasificación de clientes, entre otros.
Hay muchos tipos diferentes de técnicas de clasificación, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. Algunos de los tipos más comunes de técnicas de clasificación son:
- Árboles de decisión: los árboles de decisión son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para construir un modelo de clasificación en forma de árbol.
- Regresión logística: la regresión logística es un tipo de algoritmo de regresión que se utiliza para predecir la probabilidad de que un objeto pertenezca a una clase determinada.
- Máquinas de vectores de soporte (SVM): las SVM son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para encontrar el hiperplano que mejor separa los dos grupos de datos.
- Redes neuronales: las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano.
Tipos de aprendizaje automático y sus características
Hay varios tipos de aprendizaje automático y su elección depende de cómo se realice el proceso de aprendizaje y la disponibilidad de etiquetas en los datos.
| Tipo de aprendizaje | ¿Qué datos utiliza? | Objetivo principal | Ejemplos de aplicación |
|---|---|---|---|
| Supervisado | Datos etiquetados | Predecir valores o categorías conocidas | Detección de spam, reconocimiento facial, predicción de precios |
| No supervisado | Datos no etiquetados | Descubrir patrones o estructuras ocultas | Segmentación de clientes, análisis de comportamiento |
| Por refuerzo | Experiencia del entorno | Maximizar una recompensa a largo plazo | Robótica, juegos, conducción autónoma |
| Semi supervisado | Mixto: algunos datos etiquetados | Mejorar el rendimiento con menos etiquetas | Clasificación de imágenes en grandes volúmenes de datos |
| Aprendizaje por transferencia | Modelos preentrenados | Aplicar conocimiento de una tarea a otra | Visión por computadora, traducción automática |
| Aprendizaje incremental | Flujo continuo de datos | Adaptarse en tiempo real a nuevos datos | Detección de anomalías, mantenimiento predictivo |
En muchos casos, se pueden combinar múltiples enfoques para lograr soluciones más efectivas. Aquí se presentan los tipos más comunes y sus características:
Aprendizaje Supervisado
Características: En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado, donde cada ejemplo de entrenamiento tiene una etiqueta que indica la salida deseada.
Objetivo: El objetivo es aprender una función que asigna las características de entrada a las etiquetas de salida.
Aplicaciones: Clasificación y regresión son tareas comunes en el aprendizaje supervisado. Los ejemplos incluyen la detección de spam en correos electrónicos (clasificación) y la predicción del precio de una vivienda (regresión).
Aprendizaje No Supervisado
Características: En el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena con datos no etiquetados, y el objetivo es descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos.
Objetivo: No se busca predecir una etiqueta específica; en cambio, se buscan relaciones y agrupaciones naturales en los datos.
Aplicaciones: Clustering (agrupación de datos similares), reducción de dimensionalidad y generación de datos son ejemplos de aplicaciones de aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje por Refuerzo
Características: En el aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con un entorno y toma acciones para maximizar una recompensa acumulativa a lo largo del tiempo.
Objetivo: El objetivo es aprender una política que determine qué acción tomar en cada estado del entorno para maximizar la recompensa esperada.
Aplicaciones: Juegos, robótica y sistemas de recomendación pueden beneficiarse del aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje Semi Supervisado:
Características: Combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado al utilizar un conjunto de datos con etiquetas parciales y datos no etiquetados.
Objetivo: Mejorar el rendimiento del modelo al aprovechar las etiquetas disponibles y la estructura no etiquetada de los datos.
Aplicaciones: En situaciones donde etiquetar datos es costoso o difícil, como en la clasificación de grandes conjuntos de imágenes.
Aprendizaje por Transferencia:
Características: En el aprendizaje por transferencia, se aprovecha el conocimiento aprendido en una tarea para mejorar el rendimiento en una tarea relacionada pero diferente.
Objetivo: Transferir representaciones y conocimientos aprendidos en una tarea a otra, acelerando el proceso de entrenamiento y mejorando el rendimiento.
Aplicaciones: Clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y más, donde se pueden utilizar modelos preentrenados.
Aprendizaje Incremental o Continuo:
Características: En el aprendizaje incremental, el modelo se actualiza continuamente a medida que se reciben nuevos datos, lo que permite adaptarse a cambios en el entorno.
Objetivo: Mantener el modelo actualizado y relevante a medida que los datos cambian con el tiempo.
Aplicaciones: Monitoreo de sistemas en tiempo real, detección de anomalías en flujo de datos, y más.
El papel del machine learning en la AI
El machine learning es una de las principales ramas de la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) y es la técnica que permite a las máquinas aprender de datos y experiencias. Esta es una característica esencial para dotar a las máquinas de la capacidad de mejorar con el tiempo y adaptarse a nuevas situaciones.
La AI busca automatizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la comprensión del lenguaje natural y la percepción sensorial. El machine learning es el mecanismo que permite a las máquinas realizar estas tareas de manera más eficiente y precisa.
Con el aprendizaje automático, los sistemas “aprenden” no solo a partir de ejemplos específicos, sino también a generalizar y aplicar su conocimiento a situaciones nuevas y desconocidas. Esto es esencial para que la IA sea versátil y capaz de funcionar en entornos cambiantes.
Pero no se trata solo de construir sistemas inteligentes, sino que también puedan mejorar con el tiempo y la experiencia. En ese sentido, el machine learning permite esta mejora continua al permitir que los modelos se ajusten y se adapten a medida que se recopilen más datos.
Gran parte de la IA implica la toma de decisiones basada en datos y la predicción de resultados futuros. El machine learning es la herramienta que permite a los sistemas hacer estas predicciones de manera precisa al analizar grandes cantidades de datos.
Del mismo modo, la AI a menudo se utiliza para identificar patrones en datos o detectar anomalías. El machine learning es especialmente eficaz en estas tareas, ya que puede descubrir patrones incluso en datos complejos y no estructurados.
Además, tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, desde la medicina y la atención al cliente hasta la conducción autónoma y la investigación científica. Está presente en productos y servicios que utilizamos todos los días, como motores de búsqueda, asistentes virtuales y sistemas de recomendación.
Ventajas y beneficios del aprendizaje automático
En general, el Aprendizaje Automático tiene un impacto significativo en una amplia gama de aplicaciones y sectores. Esto proporciona a las organizaciones una ventaja competitiva y abre nuevas oportunidades para la innovación y la eficiencia:
Mejora la toma de decisiones
El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al proporcionar información y análisis más precisos. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para predecir la demanda de productos, optimizar las rutas de entrega o identificar clientes potenciales.
Automatiza tareas
El aprendizaje automático puede automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que libera tiempo a los empleados para centrarse en tareas más estratégicas. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para clasificar imágenes, procesar documentos o responder a preguntas de clientes.
Mejora la experiencia del usuario
El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del usuario al proporcionar recomendaciones personalizadas, detectar fraudes y proporcionar soporte en tiempo real. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para recomendar productos a clientes, detectar compras fraudulentas o responder a consultas de clientes.
¿Cómo aplicar el machine learning en diferentes áreas?
El machine learning se puede aplicar en una variedad de áreas y sectores para resolver problemas y aprovechar oportunidades específicas.
| Área de aplicación | Función del Machine Learning | Beneficio principal |
|---|---|---|
| Streaming y entretenimiento | Recomendación de contenido personalizado | Mejora la experiencia del usuario y el tiempo de permanencia |
| Banca y finanzas | Detección de fraudes, evaluación crediticia | Reduce riesgos y mejora la eficiencia operativa |
| Salud | Diagnóstico por imágenes, predicción de enfermedades | Soporte al diagnóstico médico y medicina personalizada |
| Retail y ecommerce | Segmentación de clientes, predicción de demanda, recomendaciones | Aumenta ventas y personaliza la oferta |
| Manufactura | Mantenimiento predictivo, control de calidad | Reduce fallas y optimiza procesos productivos |
| Transporte y logística | Optimización de rutas, gestión de flotas | Ahorra costos y mejora la entrega de servicios |
| Ciberseguridad | Detección de amenazas, análisis de tráfico | Previene ataques y reduce vulnerabilidades |
| Atención al cliente | Chatbots, asistentes virtuales | Automatiza consultas y mejora la disponibilidad |
| Traducción automática | Traducción de texto y voz entre idiomas | Aumenta la accesibilidad y la globalización de servicios |
| Marketing digital | Segmentación de audiencias, análisis de sentimiento | Mejora campañas y engagement con el cliente |
| Agricultura | Monitoreo de cultivos, predicción de rendimiento mediante sensores y drones | Optimiza el uso de recursos y mejora la producción |
Salud
El Machine Learning ya cumple un rol crítico en la salud. Según el Gobierno de EE. UU. (GAO, por sus siglas en inglés), estas tecnologías pueden detectar enfermedades en etapas más tempranas y aportar diagnósticos más consistentes, especialmente en patologías como cáncer o retinopatía diabética — lo que no solo mejora tiempos de respuesta, sino que también amplía el acceso a atención en zonas con pocos especialistas médicos.
En el área de salud, se pueden utilizar algoritmos de machine learning para analizar imágenes médicas para detectar enfermedades y anomalías, su predicción, o para adaptar tratamientos médicos y terapias a las necesidades específicas de los pacientes utilizando análisis de datos clínicos y genéticos.
Finanzas
En el campo de las finanzas, mediante el análisis de patrones y anomalías en los datos es posible identificar transacciones financieras fraudulentas, evaluar el riesgo crediticio de los clientes y determinar las tasas de interés basadas en el análisis de datos financieros,o bien utilizar modelos de machine learning para predecir tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión informadas.
El Fondo Monetario Internacional (IMF por sus siglas en inglés) reportó que para 2027, las instituciones financieras planean incrementar su inversión en inteligencia artificial y ML hasta USD 97 mil millones (más del doble que hoy), impulsando proyectos de detección de fraudes, análisis crediticio y gestión de riesgos operativos. En junio de 2023, solo JPMorgan Chase había publicado más de 3.600 vacantes especializadas en IA, reflejando la creciente demanda de talento en ML aplicado a finanzas.
E-commerce
Otro de sus usos más extendidos hasta el momento es en el campo del e-commerce para proporcionar recomendaciones de productos personalizados a los clientes en función de su historial de compras y comportamiento de navegación.
Cadena de suministro
Del lado de las organizaciones, puede prever la demanda de productos para optimizar la gestión de inventarios y la cadena de suministro, o dividir a los clientes en grupos para dirigir campañas de marketing más efectivas.
Industria
En la Industria, es utilizado para el mantenimiento predictivo de posibles fallos en maquinaria y equipos industriales utilizando sensores y datos de rendimiento. También para el control de calidad y la optimización de procesos.
Transporte y Logística
En el área de Transporte y Logística, mediante Machine learning se pueden determinar las rutas más eficientes para la entrega de productos, Monitorear y administrar flotas de vehículos de manera eficiente, o mejorar el servicio de transporte público mediante la programación de rutas y horarios basados en datos de uso y demanda.
Software de machine learning
Existen numerosas bibliotecas y herramientas de software de machine learning que facilitan el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático. La elección del software adecuado depende de una serie de factores, como el tipo de modelo que se quiere crear, el tamaño del dataset, los recursos disponibles y los objetivos del proyecto.
Para los que recién incursionan en esta herramienta, software de machine learning de código abierto como Scikit-learn o TensorFlow, son fáciles de aprender y utilizar, y ofrecen una gran flexibilidad.
A medida que se gana en experiencia, se puede optar por un software más completo, como H2O.ai o Microsoft Azure machine learning. Ambos ofrecen una variedad de servicios y funciones que pueden ser útiles para proyectos más complejos.
Aplicaciones prácticas
Recomendación de contenido
Plataformas de streaming como Netflix y Spotify utilizan algoritmos de machine learning para recomendar películas, series y música basados en los gustos y el historial de visualización de los usuarios.
Búsqueda en línea
Motores de búsqueda como Google emplean machine learning para mejorar los resultados de búsqueda y clasificar las páginas web de acuerdo a su relevancia.
Detección de fraudes
En la banca y las tarjetas de crédito, los algoritmos de machine learning se utilizan para detectar transacciones fraudulentas, identificando patrones inusuales en los datos.
Atención médica
El machine learning se utiliza en el diagnóstico médico, desde la detección de enfermedades en imágenes médicas hasta la predicción de resultados de pacientes.
Conducción autónoma
Empresas como Tesla están desarrollando vehículos autónomos que utilizan sistemas de visión por computadora y de deep learning para conducir de manera segura sin la intervención humana.
Chatbots
Los chatbots y asistentes virtuales utilizan técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y machine learning para responder preguntas y brindar asistencia en línea en una variedad de industrias.
Traducción automática
Plataformas como Google Translate utilizan algoritmos de machine learning para traducir texto y voz entre diferentes idiomas.
Análisis de sentimiento
En las redes sociales y el marketing en línea, se utiliza el análisis de sentimiento basado en machine learning para comprender la opinión y las emociones de los usuarios en los comentarios y reseñas.
Industria
La industria utiliza el machine learning para el mantenimiento predictivo de maquinaria, la optimización de la cadena de suministro y el control de calidad automatizado.
Agricultura
Los agricultores utilizan drones y sensores de tierra para recopilar datos, y luego aplican algoritmos de machine learning para tomar decisiones informadas sobre la gestión de cultivos y la recolección.
Publicidad Digital
Las plataformas de publicidad utilizan el machine learning para segmentar a los usuarios y entregar anuncios personalizados basados en su comportamiento en línea.
Ciberseguridad
Los algoritmos de machine learning se utilizan para detectar y prevenir ataques cibernéticos al analizar patrones en el tráfico de red y el comportamiento de los sistemas.
Recursos Humanos
En la selección de personal, el machine learning puede ayudar a identificar a los candidatos más adecuados para un trabajo mediante la evaluación de currículums y entrevistas.
Ciencia de Datos
En la investigación científica, el machine learning se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones y relaciones en campos como la genómica y la física de partículas.
Energía y sostenibilidad
La gestión de la energía se beneficia del machine learning para optimizar la distribución de energía, el consumo eficiente y la monitorización de sistemas de energía renovable.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo el machine learning se aplica en la vida cotidiana y en la industria. Su versatilidad y capacidad para automatizar tareas, tomar decisiones basadas en datos y aprender de la experiencia lo convierten en una tecnología fundamental en la actualidad.
El Futuro del machine learning: Tendencias y avances
A medida que los modelos de machine learning se vuelven más complejos, la capacidad de comprender y explicar cómo toman decisiones se vuelve crucial. La investigación en Aprendizaje Automático Explicable (XAI) se enfoca en hacer que los modelos sean más transparentes e interpretables, lo que es esencial para aplicaciones críticas como la atención médica y la toma de decisiones legales.
Los dispositivos en el “borde” de las redes, como sensores IoT y dispositivos móviles, están ejecutando cada vez más modelos de machine learning de manera local (Edge machine learning). Esto permite inferencias más rápidas y una mayor eficiencia energética.
Mientras, los avances en algoritmos y hardware están haciendo que el entrenamiento y la inferencia de modelos de Deep learning sean más eficientes. Esto permite aplicaciones de IA más rápidas y económicas.
En áreas como la robótica y la toma de decisiones autónomas, el aprendizaje por refuerzo está avanzando. Se espera que los sistemas de IA sean capaces de realizar tareas más complejas y aprender de manera más eficiente de su entorno.
En el campo de las ciencias, el machine learning está desempeñando un papel cada vez más importante en la genómica, la biología estructural y la medicina personalizada, para acelerar la investigación y mejorar la atención médica.
Tal vez su uso más popular sea el de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (Gen AI), como GPT‑4, que están mejorando significativamente en la generación de texto coherente y contextos de conversación más naturales. Investigadores de la Universidad de Stanford destacan en su AI Index 2024 el crecimiento récord de modelos ML por academia e industria y el papel crucial de la colaboración entre sectores para avances en GenAI.
Casos de Éxito y Ejemplos de Aplicación de machine learning
Existen numerosos casos de éxito y ejemplos de aplicación de machine learning en diversas industrias.
Alexa y Google Asistant
Por ejemplo los casos de Alexa de Amazon y Google Assistant. Estos asistentes virtuales utilizan el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de voz basado en machine learning para responder preguntas, realizar tareas y controlar dispositivos del hogar.
Netflix
Netflix utiliza algoritmos de ML para recomendar películas y series a los usuarios, personalizando sus experiencias de visualización.
Visa y Mastercard
Visa y Mastercard la utilizan para identificar transacciones sospechosas y prevenir fraudes en tarjetas de crédito y débito.
Watson, de IBM
Uno de los primeros casos conocidos de ML fue Watson, de IBM. Actualmente, se utiliza para ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento del cáncer al analizar grandes cantidades de literatura médica y datos de pacientes.
Tesla
Los vehículos de Tesla utilizan sistemas de aprendizaje automático para la detección de objetos, la navegación y la conducción autónoma en situaciones de tráfico.
Traductor de Google
El traductor de Google: Esta herramienta utiliza algoritmos de machine learning para traducir texto y voz entre más de 100 idiomas.
Integrando el Aprendizaje Automático en el Desarrollo Tecnológico y Empresarial
Integrar el Aprendizaje Automático en el desarrollo tecnológico y empresarial es esencial para aprovechar las ventajas de esta tecnología en la toma de decisiones, la automatización de procesos y la mejora de productos y servicios.
Una implementación exitosa del machine learning requiere una gestión efectiva de proyectos y recursos: Asignar recursos humanos y financieros adecuados y establecer una estructura de gestión de proyectos para garantizar que los objetivos se alcancen a tiempo y dentro del presupuesto.
También es necesario evaluar regularmente el impacto de los proyectos en los objetivos empresariales y calcular el Retorno de la Inversión (ROI). Esto ayudará a tomar decisiones informadas sobre la expansión o el ajuste de tus iniciativas de ML.
La integración exitosa del proyecto en el desarrollo tecnológico y empresarial no es un proceso único, sino un ciclo continuo de desarrollo, evaluación y mejora. Al adoptar un enfoque estratégico y colaborativo, las organizaciones pueden aprovechar plenamente el potencial del ML para mejorar la toma de decisiones, la eficiencia y la competitividad en el mercado.
¿Qué formación se necesita para ser un profesional de machine learning?
La formación necesaria para ser machine learning es diversa y depende de los objetivos profesionales de cada uno. Sin embargo, hay algunos conocimientos y habilidades fundamentales que son esenciales para cualquier profesional de machine learning.
Las matemáticas y la estadística son la base del machine learning. Los profesionales de machine learning deben tener un sólido conocimiento de los conceptos matemáticos y estadísticos, como el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística inferencial.
Los profesionales de machine learning deben ser capaces de programar para crear modelos de machine learning. Los lenguajes de programación más populares para machine learning son Python, R y Java. Deberán trabajar con bases de datos para almacenar y analizar datos, y tener un conocimiento profundo de los distintos algoritmos y técnicas.
Existen diferentes vías para obtener la formación necesaria para ser machine learning. Una opción es obtener un título universitario en una disciplina relacionada con la ciencia de la computación, la ingeniería o las matemáticas. Otra opción es seguir cursos de formación online o presenciales. También es posible obtener experiencia práctica en machine learning trabajando en un proyecto o empresa.
Sea cual sea la vía elegida, es importante actualizar sus conocimientos constantemente. El machine learning es una disciplina en constante evolución, y los profesionales que se mantienen al día de las últimas tendencias tienen más probabilidades de tener éxito en el campo.
Preguntas frecuentes sobre machine learning
¿Cuáles son los principales desafíos al implementar machine learning en empresas con datos dispersos?
El principal reto es la calidad y centralización de los datos. Sin una arquitectura robusta de integración y limpieza, los modelos no pueden entrenarse con precisión ni ofrecer resultados confiables.
¿Cómo influye el machine learning en la reducción de costos operativos en grandes organizaciones?
Permite automatizar tareas repetitivas, optimizar cadenas de suministro, reducir fallos mediante mantenimiento predictivo y mejorar decisiones basadas en análisis avanzados de datos históricos.
¿Qué criterios deben evaluarse antes de escalar un modelo de machine learning a nivel corporativo?
Debe validarse la precisión del modelo en datos reales, su capacidad de generalización, el cumplimiento normativo (especialmente en sectores regulados) y los costos de infraestructura.
¿Qué diferencia al aprendizaje automático supervisado del no supervisado en aplicaciones empresariales?
El aprendizaje supervisado se basa en datos etiquetados y es ideal para predicción de ventas, detección de fraudes o clasificación de clientes. El no supervisado identifica patrones ocultos y se usa en segmentación o análisis exploratorio.
¿Cómo puede el machine learning integrarse con sistemas ERP o CRM existentes?
Mediante APIs o capas intermedias que permitan acceder a los datos transaccionales en tiempo real, entrenar modelos predictivos y generar recomendaciones personalizadas dentro de las plataformas.
