El término “Machine Learning” (ML) ha estado presente desde 1959, pero en los últimos años ha cobrado una relevancia sin precedentes gracias al desarrollo de la informática y al uso masivo de datos. Esta disciplina del campo de la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la forma en que las empresas abordan sus procesos, permitiendo la automatización de tareas, la generación de predicciones y la reducción de costos operativos.
¿Qué es el Machine Learning?
En palabras de Francisco Santibáñez, Gerente Comercial y Co-fundador de DataQu, el ML es una disciplina de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, capacita a los computadores para identificar patrones en grandes volúmenes de datos y realizar predicciones. Este aprendizaje les permite realizar tareas específicas de forma autónoma, lo que se traduce en una mayor eficiencia y precisión en los procesos.
Aplicaciones prácticas del Machine Learning
El Machine Learning se ha convertido en una herramienta indispensable para resolver los desafíos más importantes de numerosas empresas. Desde la optimización de procesos hasta la reducción de costos y la mejora del rendimiento, el ML ha demostrado ser una solución efectiva para una amplia gama de problemas.
Transformación digital
Puede decirse que el Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. Mediante él se han desarrollado algoritmos para Redes Sociales, que les permiten reducir el spam o detectar fake news; motores de búsqueda que optimizan resultados; investigaciones médicas que analizan datos y aumentan la posibilidad de generar mejores diagnósticos; nuevos antivirus y motores de detección de malware; entre otras numerosas soluciones prácticas.
Beneficios del Machine Learning para las empresas
Según Francisco Santibáñez, el ML apoya a compañías de diversas industrias a alcanzar mejoras significativas en sus procesos, incrementar su productividad y desempeño. Gracias a sus soluciones, se han podido automatizar procesos y reducir costos operativos. Otras empresas han conseguido disminuir la intensidad en mano de obra, prever con certeza la producción, pronosticar la demanda y reducir costos y errores en procesos.
Herramientas disponibles y futuro del Machine Learning
Por último, Santibáñez señaló que existen numerosas herramientas de Machine Learning que pueden ayudar a resolver los problemas cotidianos de empresas en diferentes industrias. “La clave está en detectar las áreas que generan mayor dolor en las operaciones de las empresas y desarrollar pilotos exitosos”, aseguró el ejecutivo. De este modo, podremos apoyar a las diferentes industrias nacionales a ser más competitivas y estar mejor preparadas para enfrentar sus diferentes desafíos.
