Las soluciones con inteligencia artificial (AI) están revolucionando el mundo. En Latinoamérica, el Perú ocupa el puesto 8 de desarrollo y adopción de esta tecnología, ubicándose en la categoría de adoptante. Y como parte de las ramas de la inteligencia artificial que están cobrando mayor protagonismo en los últimos años se encuentra el aprendizaje automático o machine learning.
¿Qué es machine learning? Se trata de la habilidad que tiene la inteligencia artificial para aprender a partir de los datos que le son proporcionados sin la necesidad de que exista programación de por medio. Un ejemplo de cómo funciona es la IA de tecnología como YouTube, donde se observa que los algoritmos aprenden del comportamiento del usuario para darle recomendaciones conbase a los videos reproducidos con su cuenta.
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Tipos de modelos de aprendizaje automático
Ahora que conoces qué es el machine learning y cómo funciona ¿Cuáles son los tipos de modelos de aprendizaje automático hay? Podemos reconocer 4 tipos, que son los siguientes:
- Aprendizaje supervisado. También conocido por su nombre en inglés, Supervised Learning. En este tipo de aprendizaje, la máquina aprende con ejemplos que ya tienen respuestas correctas. Por ejemplo, un filtro de correo electrónico que aprende a reconocer si un mensaje es "spam" o "no spam" basándose en ejemplos previos.
- Aprendizaje no supervisado. O unsupervised learning. Aquí la computadora aprende por sí sola a encontrar patrones en los datos, sin que nadie le diga qué buscar. Por ejemplo, un software de cobranzas que analiza los hábitos de pago de los clientes y los agrupa en categorías según su nivel de riesgo. De esta manera, las empresas pueden personalizar sus estrategias de cobro para cada tipo de cliente.
- Aprendizaje semisupervisado. Es una combinación de los dos anteriores. Se usa cuando hay pocos datos con respuestas correctas y muchos sin respuestas, permitiendo que la máquina aprenda a partir de ambos. Por ejemplo, Google Photos usa este método para el reconocimiento facial. Cuando subes fotos, el sistema identifica rostros similares y te pide que confirmes si son la misma persona. Una vez que etiquetas algunos, el algoritmo puede reconocer automáticamente a la persona en otras imágenes sin etiquetar.
- Aprendizaje por refuerzo. Aquí la máquina aprende por ensayo y error, mejorando su desempeño con el tiempo. Un ejemplo puede ser el de un programa de inteligencia artificial que aprende a jugar ajedrez, disputando miles de partidas y mejorando su estrategia con cada victoria o derrota.
Machine learning ¿para qué sirve?
El machine learning tiene múltiples aplicaciones. En los ejemplos anteriores hemos podido notar cómo funciona tanto en el ámbito empresarial como en el de entretenimiento. Algunas otras aplicaciones del aprendizaje automático son las siguientes:
- Personalización de contenido: Las plataformas como YouTube, Netflix, Prime Video y Google emplean machine learning para recomendar contenido que se ajuste a tus gustos. Analizan tu historial de navegación y patrones de consumo para ofrecerte sugerencias que puedan interesarte, mejorando así tu experiencia como usuario.
- Publicidad dirigida: ¿Alguna vez has buscado un producto en una tienda en línea y luego has visto anuncios sobre ese mismo producto en otras páginas? Este es un ejemplo de cómo el machine learning se utiliza en marketing dinámico. Los algoritmos analizan tus comportamientos de compra y navegación para mostrarte anuncios más relevantes, lo que aumenta las posibilidades de conversión.
- Optimización de operaciones empresariales: Las empresas usan machine learning para automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo. Ejemplos claros es un software de cobranzas como Moonflow, que automatiza el envío de facturas y recordatorios de pago, seguimiento de KPI, generación de informes, mejorando el flujo de cobranza.
- Mantenimiento predictivo: En sectores como la manufactura y la logística, el machine learning permite predecir fallos de equipos al analizar datos en tiempo real. Esto ayuda a realizar mantenimiento preventivo y evita interrupciones costosas en la producción.
El machine learning está cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología, mejorando la eficiencia en diversos ámbitos. ¿Estás usando herramientas que lo integren? Si es así, aprovecha su potencial para optimizar resultados, automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones.