Como consultora informática queremos hablar en este nuevo post del blog de lo que es el Machine Learning, una disciplina científica dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial encargada de crear sistemas que aprenden automáticamente.
Gracias al Machine Learning se pueden identificar patrones complejos en millones de datos. En realidad, la máquina que aprende es un algoritmo que revisa los datos y que es capaz de predecir comportamientos futuros. Estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin que haya intervención humana.
Big Data y Machine Learning en la empresa
Cuando una empresa tiene muchos datos de clientes, no ha de usarlos sólo para facturar o hacer estadísticas, sino que puede echar mano de ellos para predecir cuándo un cliente se puede dar de baja y hacer gestiones que lo eviten. Dicho de otro modo, con Machine Learning se trata de pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de clientes, organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que puede explotarse para predecir comportamientos futuros, favorecer los que mejoren los objetivos de negocio y evitar los que sean perjudiciales. Esa cantidad ingente de datos es imposible de analizar por una persona, pero los algoritmos sí pueden detectar patrones de comportamiento.
Como imaginas, la cantidad de datos que generan las empresas es enorme. En este contexto, poder extraer información valiosa representa una gran ventaja competitiva, una oportunidad a la que hay que prestar especial atención. En Imagar te recordamos que actualmente existen en el mercado herramientas de uso muy sencillo, aunque no seamos expertos en análisis de datos. Herramientas asequibles económicamente para cualquier empresa que busque hacer predicciones.
La tarea de sacar partido a los datos es mucho más simple hoy que hace años. Como resultado, con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis acertados se pueden crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin que haya intervención humana. También a gran escala. El resultado son predicciones de alto valor para tomar decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio. Porque es preferible tener datos de calidad, fiables y útiles, que millones de datos de los que no se pueda extraer valor.
Ventajas de aplicar Machine Learning en la empresa
- Ofrecer un mejor servicio al cliente: el Machine Learning permite analizar las preferencias de los clientes para ofrecer productos personalizados de forma automática.
- Disminuir el número de errores: el aprendizaje automático ayuda a que los errores cometidos no se repitan. Cuanto más tiempo lleve integrado en el sistema, este será más sólido.
- Implementar acciones preventivas: la IA descarta las acciones más arriesgadas y las que pueden poner en riesgo el desarrollo de determinado producto o servicio.
- Ciberseguridad: teniendo en cuenta que la mayoría de malwares utilizan código similar, el aprendizaje automático puede evitar que los ataques se repitan.
- Detección de fraudes.
- Automatización de procesos.
Ámbitos de aplicación del Machine Learning
En muchos ámbitos se está aprovechando el Machine Learning. Por ejemplo, en sectores como el de las compras online, el online advertising o los filtros anti-spam.
Otros ejemplos:
- Detectar posibles fraudes en transacciones.
- Predecir fallos en equipos tecnológicos.
- Prever qué empleados serán más rentables.
- Seleccionar clientes potenciales en función de comportamientos en redes sociales o interacciones en la web.
- Predecir el tráfico rodado urbano.
- Averiguar cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar newsletters.
- Hacer diagnósticos médicos basados en los síntomas del paciente.
- Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades del usuario.
- Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
- Saber cuál es la mejor hora para llamar a los clientes.
