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Qué es machine learning y cómo aplicarlo a mi negocio

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Fecha de publicación: 25/02/2022
Qué es machine learning y cómo aplicarlo a mi negocio
  1. ¿Qué es machine learning?
  2. ¿Cómo funciona el machine learning?
  3. Ideas para aplicarlo a tu negocio
El término machine learning o aprendizaje automático ha venido para quedarse. Se trata de una de las posibilidades más estimulantes dentro del campo de la Inteligencia Artificial, ya que se orienta a multiplicar las capacidades de las tecnologías de forma automática.

¿Qué es exactamente el machine learning y cómo pueden los negocios, incluso los de pequeño y mediano tamaño, aplicar esta técnica para optimizar sus procesos? Te lo contamos.

1. ¿Qué es machine learning?

El machine learning se refiere a la aplicación de Inteligencia Artificial para proveer a los sistemas tecnológicos de la capacidad de aprender de forma automática, sin ser programados para ello de forma específica. 

Este aprendizaje, a su vez, se refiere al desarrollo y amplificación de las capacidades de los programas informáticos. De este modo, el machine learning constituye una herramienta esencial para el desarrollo de los diferentes tipos de Inteligencia Artificial.

En otras palabras, se trata de sistemas que entienden su entorno, toman decisiones y aprenden de ellas, perfeccionándose a sí mismos.

Algunos ejemplos de tecnologías del día a día que usan machine learning son:
  • Sistemas de detección de rostro o de identificación de imágenes.
  • Filtros de Spam de correo electrónico.
  • Antivirus.
  • Motores de búsqueda.
  • Teclados predictivos.
  • Sistemas de reconocimiento de voz.
  • Coches autónomos y robots. 

2. ¿Cómo funciona el machine learning?

El concepto de machine learning puede parecer algo abstracto. Para poder entenderlo mejor, vamos a explicar las pautas de funcionamiento en las que se basa:
  • El sistema toma grandes cantidades de datos (que pueden ser ejemplos, instrucciones u observaciones) y busca patrones en ellos. 

  • Para ello, emplea algoritmos que detectan elementos o palabras clave e imitan, en cierto modo, las capacidades humanas para comprender el significado de estos.

  • A través de esos patrones, es capaz de detectar la información importante y tomar decisiones, orientadas a mejorar sus propios procesos y proporcionar resultados más precisos.
El machine learning actual comprende el uso de dos tipos de algoritmos. Por un lado, aparecen los algoritmos supervisados por humanos, que aplican sus conocimientos en base a datos del pasado para predecir eventos en el futuro. Estos algoritmos son entrenados por humanos para ser cada vez más certeros en sus predicciones, buscando errores y modificando sus modelos de toma de decisiones.

Por otro lado, se emplean igualmente los algoritmos sin supervisión, que son empleados principalmente para detectar estructuras y patrones no reconocibles por humanos en grandes conjuntos de datos. 

Adicionalmente, se considera que existen algoritmos mixtos, que operan de forma híbrida entre ambos modelos.

3. Ideas para aplicarlo a tu negocio

Facilitar decisiones tomadas en base a datos

Las empresas están utilizando la Inteligencia Artificial impulsada por machine learning para mejorar sus decisiones. A través de sistemas cada vez más certeros, es posible detectar patrones y tendencias y realizar predicciones sobre cómo las diferentes acciones pueden afectar al éxito de un negocio. 

Es el caso de los sistemas Customer Relationship Management (CRM), que ya están realizando recomendaciones para tomar decisiones correctas, ajustadas a lo que desean los clientes, en base a datos como las interacciones entre empresa y usuarios.

Automatización de contenidos 

La creación de contenidos es un pilar básico de cualquier estrategia de marketing digital. A través del machine learning, los sistemas informáticos son cada vez más capaces de transcribir vídeos o audios, traducir textos o crear marcos atractivos para contenidos.

Análisis de opiniones

La capacidad de los sistemas machine learning de gestionar grandes conjuntos de datos y extraer conclusiones sirve a las empresas para monitorizar y volver más eficaces sus estrategias de reputación online. Por ejemplo, gracias a un sistema con machine learning, es posible analizar masivamente las opiniones vertidas en la red sobre una marca y determinar si son positivas, negativas o neutras.

Automatizar tareas administrativas

Las empresas también están utilizando el machine learning para optimizar tareas administrativas como las relacionadas con la clasificación de documentos como facturas y otros. 

Mejora en la experiencia del cliente

Se trata del uso clave para las empresas: el 57% de las compañías asegura que mejorar la experiencia del cliente es la prioridad número uno en su uso de Inteligencia Artificial y machine learning, según cifras publicadas en Statista.

Gracias a máquinas cada vez más certeras, es posible generar experiencias de cliente personalizadas y más convenientes para los usuarios, que marquen la diferencia con la competencia.

Destaca asimismo el uso de chatbots en la atención al cliente que, potenciados por el machine learning, son cada vez más capaces de atender las necesidades de los usuarios imitando las interacciones humanas.

Para concluir, es importante señalar que las empresas no tienen que desarrollar sistemas de machine learning para poder beneficiarse de ellos. Existen ya en el mercado muchas herramientas informáticas y softwares que incorporan esta tecnología para facilitar el trabajo a todo tipo de empresas.

Fuentes:

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