El Machine Learning (ML) está cobrando cada vez mayor protagonismo en el mundo de las empresas. El aumento del volumen de datos generado por las empresas y los usuarios, la movilidad y el desarrollo de las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) plantean nuevas aplicaciones inteligentes para mejorar su eficiencia y competitividad.
Pero, ¿qué es el Machine Learning? ¿Y hasta qué punto está teniendo un impacto en el crecimiento y desarrollo de las compañías en la nueva era digital? De la digitalización de las empresas entramos de llenos en tecnologías punteras como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión artificial y otros avances que están empezando a marcar el futuro de las empresas.
¿En qué consiste el Machine Learning?
Los empresarios, emprendedores digitales y aspirantes a gestionar grandes compañías no deben ignorar el papel que los algoritmos de Machine Learning están desempeñando en la actualidad.
El aprendizaje automático o aprendizaje de las máquinas es una parte de la Inteligencia Artificial que consiste en el desarrollo de técnicas para que las computadoras puedan aprender a partir de datos estructurados o no estructurados. Hablamos de aprendizaje supervisado cuando requiere la intervención (al menos parcial) de un interventor humano, mientras que nos referimos al aprendizaje no supervisado para referirnos a algoritmos ML que no requieren de la asistencia humana.
La inteligencia artificial nos permite detectar patrones, identificar modelos, detectar fallos y tomar decisiones a partir de un conjunto de datos, sin que sea necesaria la intervención directa de un ser humano, o reduciéndola sustancialmente. De esta forma se pueden construir algoritmos de decisión que permitan a las máquinas funcionar de manera autónoma, y auto-mejorar sus procesos para maximizar su eficacia.
¿Cuáles son las aplicaciones del Machine Learning en el mundo empresarial?
El mundo empresarial está empezando a experimentar las aplicaciones del aprendizaje automático en gran variedad de ámbitos.
- Estudio de mercados: la aplicación del ML permite la segmentación de clientes y la predicción de la demanda a partir de proyectos de Big Data con Inteligencia Artificial de cara a identificar mejor a los grupos de clientes.
- Marketing y ventas: hay multitud de aplicaciones que se pueden implementar en el ámbito digital, como las recomendaciones personalizadas según el perfil del usuario, o la detección de patrones de venta cruzada.
- Atención al cliente: mediante sistemas de reconocimiento de voz, texto o incluso vídeo, las máquinas pueden ofrecer soluciones y respuestas a los clientes de acuerdo con un aprendizaje previo, maximizando la satisfacción de los clientes.
- Sistemas de calidad: otro de los campos en los que el Machine Learning está teniendo éxito es en el control de calidad, detección de fraudes y descubrimiento de irregularidades, ayudando a mejorar la experiencia de cliente.
- Automatización de procesos: desde el control de accesos y la gestión de los Recursos Humanos, pasando por el proceso logístico, hay multitud de funciones en la empresa que se pueden optimizar al máximo gracias a la extracción de información implícita y descubrimiento de reglas, o el uso de fuentes de datos heterogéneos.
- Producción: la industria 4.0 se une de la mano de la robótica y el Machine Learning para mejorar procesos, aumentar la productividad, reducir costes o prevenir fallos que retrasen o paralicen la producción, ayudando a aumentar la competitividad de las empresas.
¿En qué sectores y ámbitos se está imponiendo el Aprendizaje automático?
El aprendizaje automático facilita que las empresas de diferentes sectores puedan hacer predicciones, detectar fallos y tomar decisiones basándose en arquitecturas de Big Data.
- Sector bancario: pueden implementar soluciones Machine Learning para detección del fraude, incumplimiento de normativas, credit-scoring o asistencia virtual para clientes.
- Turismo: el aprendizaje automático está ayudando a aerolíneas, hoteles y agencias turísticas a realizar predicciones para mejorar los servicios, como estrategias de segmentación de clientes, personalización de la estancia de huéspedes, predicción de cancelaciones o pernoctaciones y mejora de la eficiencia de las campañas online.
- E-Commerce: el ML es inseparable también de las aplicaciones de e-commerce en el sector retail, donde podemos ver soluciones de aprendizaje automático como los ya populares chatbots, que proporcionan atención al cliente personalizada automática, o tecnología Machine Learning orientada a mejorar la experiencia de usuario o la optimización de los KPIs.
- Industria: el Machine Learning y el Big Data ayuda a mejorar los sistemas robóticos del sector industrial, facilitando la transformación digital de la industria y ayudando a una toma de decisiones inteligente que ayude a optimizar los costes, reducir los tiempos de producción y conseguir los mejores resultados.
- Salud: el sector de salud es otra de las ramas que se está beneficiando de las ventajas del ML, en particular también del deep learning y la multitud de aplicaciones en medicina preventiva basándose en modelos de redes neuronales.
Empresas variadas y de diferentes sectores están empezando por tanto a aplicar soluciones de Machine Learning orientadas a optimizar procesos, ganar competitividad y, en muchos casos, aplicar el Principio 80/20 como guía fundamental para tomar las decisiones empresariales que les permita conseguir mejores resultados mediante el aprendizaje automático.
¿Por qué es importante que tengas en cuenta el Machine Learning?
Porque las empresas del futuro utilizarán cada vez más esta tecnología, que está siendo decisiva en la transformación de los procesos de trabajo tal y como los conocemos. Como empresarios, emprendedores y aspirantes a puestos directivos de relevancia, no debemos olvidar que cada vez es mayor el volumen de datos que generamos, que hoy disponemos de herramientas para recogerlos, almacenarlos y procesarlos, y que podemos tomar decisiones más inteligentes, basadas en algoritmos de predicción, y automatizar un mayor número de funciones dentro de la empresa.
En esta línea, los empresarios y profesionales que se planteen estudiar un MBA como el que ofrece la Cámara de Madrid deben estar al tanto de las tecnologías punteras que están revolucionando las estrategias y procedimientos de las grandes compañías. De hecho, muchos emprendedores aprovecharán el potencial del Machine Learning para adoptar un enfoque renovado y procesos de innovación alineados a la vanguardia de la tecnología en sus proyectos de creación de empresa.
Cada vez se toman menos decisiones basadas en la especulación, y el papel que las máquinas ocupan en la ejecución de tareas es más importante. La robotización y el auge de la Inteligencia Artificial afectará al empleo en las próximas décadas, por lo que las tareas rutinarias y repetitivas tenderán a ser realizadas por las máquinas y no por los humanos.
Aún no conocemos todo el alcance que tendrá el Machine Learning , pero ya se están viendo movimientos en los mercados. Sólo quienes apuesten por desempeñar roles creativos y de carácter estratégico serán insustituibles por las nuevas tecnologías de aprendizaje automático, por lo que debemos apostar por un enfoque inteligente de nuestra estrategia de empleabilidad de cara a los próximos años.
