Machine learning y sus aplicaciones en empresas emergentes

Publicado el: 19 de diciembre de 2022

El Machine Learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial, la capacidad que tienen las máquinas para aprender se encuentra presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. 

Y, en la actualidad, la inteligencia artificial se aplica a distintos ámbitos, entre ellos, te podemos mencionar a las empresas emergentes y algunas otras enfocadas en tecnología.  

¿Quieres conocer más del machine learning y de las aplicaciones que puede tener en las empresas emergentes? A continuación, hemos creado un contenido amplio y detallado sobre este tema, lee con mucha atención. 

¿Qué es machine learning?

El Machine Learning es una forma de la inteligencia artificial que tiene como finalidad, permitir que un sistema aprenda a través de los datos suministrados, en lugar de aprender a través de la programación explícita. 

Es importante mencionar, que esta modalidad de la inteligencia artificial, no es un proceso simple. Una vez que el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, existe la posibilidad de producir modelos más precisos basados en datos. 

Emplear el Machine Learning en la empresa, permite analizar y conocer mejor las tendencias de los usuarios y sus patrones de consumo.

Este término se utilizó originalmente en el año 1959, pero ha ganado protagonismo durante los últimos años debido al aumento de la capacidad de cómputo y el auge del manejo de datos. 

Las técnicas de aprendizaje automático, se han considerado una parte esencial del Big Data. Bajo este contexto, implica que los sistemas mejoran de manera autónoma con el paso del tiempo sin la necesidad de la intervención humana. 

Categorías del machine learning

Con la intención de mejorar la precisión de los modelos predictivos, se han creado algunas técnicas del machine learning. Tomando en consideración la naturaleza del problema empresarial que se atienda, existen distintos enfoques que se basan en el tipo de datos y el volumen de los mismos. 

A continuación, te mostramos las categorías del machine learning: 

Aprendizaje de refuerzo

Este se trata de un modelo de aprendizaje conductual, el algoritmo recibe retroalimentación a partir del análisis de datos, llevando al usuario al mejor resultado posible. 

El aprendizaje de refuerzo es diferente a otros tipos de aprendizaje supervisado, debido a que el sistema no se encuentra entrenado con el conjunto de datos de ejemplo. 

En este modelo, el sistema aprende a través del ensayo y el error, en tal sentido, cuando se toman decisiones exitosamente en secuencia, se obtendrá como resultado el fortalecimiento del proceso, dado que, de esta manera se resuelven los problemas de forma más efectiva. 

Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje, comienza por un conjunto establecido de datos y la comprensión de cómo se clasificarán los mismos. La finalidad de este aprendizaje, es encontrar patrones en datos que se pueden aplicar a procesos de analítica. 

Estos datos, tienen unas características etiquetadas que definen el significado de los datos. Por ejemplo, es posible crear una aplicación de machine learning que se base en imágenes y con descripciones escritas, con la intención de que se distingan entre millones de ellas. 

Aprendizaje no supervisado

Cuando hablamos de un aprendizaje no supervisado, hablamos de uno que se utiliza cuando la problemática requiere de una cantidad masiva de datos por etiquetar. 

Un ejemplo real de este tipo de aprendizaje, son las aplicaciones de redes sociales, como Twitter, Snapchat e Instagram, son aplicaciones con muchos datos sin etiquetar. 

En cuanto a la comprensión del significado que se encuentra detrás de estos datos, necesita algoritmos que tienden a clasificar los datos con base en los patrones que encuentra.

Este tipo de aprendizaje se ejecuta a través de un proceso iterativo, donde se analizan los datos sin intervención humana. Un ejemplo claro se encuentra con la tecnología de detección de spam a través de e-mails. 

Donde existen muchas variables en los e-mails legítimos y de spam para que el analista etiquete una gran cantidad de datos masivos de e-mails no solicitados. 

En este sentido, los clasificadores de machine learning, a través del clustering y la asociación, son aplicados para identificar e-mails no deseados. 

Deep learning

Este es un método específico de machine learning que se caracteriza por incorporar las redes neuronales en capas sucesivas, con la intención de aprender de los datos de manera iterativa. 

Este modelo de aprendizaje es especialmente útil cuando se refiere al aprendizaje de datos no estructurados. Estas redes neuronales están diseñadas para emular el funcionamiento del cerebro humano. 

De esta manera, las computadoras pueden ser entrenadas para lidiar con problemas y abstracciones mal definidos. Esta modalidad, se utiliza frecuentemente en reconocimiento de imágenes, voz y aplicaciones de visión de computadora. 

Beneficios del Machine Learning

Antes de implementar el machine learning en tu empresa y estar al día con las tendencias tecnológicas, es importante que conozcas un poco más de sus beneficios: 

• Mejor servicio al cliente 

Emplear inteligencia artificial en tu empresa te permite analizar de manera adecuada la preferencia de tus clientes. De esta manera, es posible que ofrezcas un producto personalizado y de manera automática. 

Al lograr esto, la percepción que tienen los clientes hacia la organización mejora, por lo que, se potencia la fidelización.

• Disminución de errores

Cuando se utiliza aprendizaje automático en los sistemas de gestión aplicados en la empresa, se evita la recurrencia de los mismos errores. En tal sentido, cuanto más tiempo tenga empleado el sistema, tendrá mucha más solidez. 

El Machine Learning garantiza que habrá más solidez en la empresa conforme pasa el tiempo. Esto, debido al aprendizaje de los errores ya ocurridos. 

• Acciones preventivas 

Tomando en consideración el punto anterior, se pueden disminuir en gran forma la cantidad de errores que ocurren en la organización. En ese sentido, la inteligencia artificial descarta de manera autónoma las acciones más arriesgadas para la empresa. 

De igual forma, determina cuáles son las acciones que generan un gran riesgo en el desarrollo de la organización. 

• Ciberseguridad 

Con estas herramientas, las máquinas se encontrarán en total actualización en temas de ciberseguridad. Tomando en consideración que una gran cantidad de malwares utilizan un código similar, el aprendizaje automático, evita de manera considerable que los ataques se repitan. 

• Detección de fraudes 

Una de las ventajas más llamativas de la inteligencia artificial, es que pueden detectar de manera eficiente cuáles son las transacciones legítimas y cuáles no, siempre y cuando se les asigne un patrón a estos movimientos monetarios. 

• Automatización de procesos

Detectar la automatización de los procesos que no aportan valor añadido a la organización  es uno de los beneficios más marcados de la inteligencia artificial. 

Gracias a esta tecnología, la máquina sabrá cuáles son los procesos que debe tratar, pudiendo, con el tiempo, perfeccionar e incluso ampliar la cantidad de tareas que realizará. 

Aplicaciones del machine learning

El Machine Learning tiene distintas aplicaciones en la empresa, para que conozcas más a profundidad este tema, te invitamos a conocer en qué puede ayudarte esta tecnología: 

Decisiones relacionadas a la gestión

La toma de decisiones relacionada a la inteligencia artificial tiene lugar, cuando se usan algunas de estas soluciones tecnológicas para ayudar a determinar las decisiones de gestión más rápidas, precisas y sólidas. 

Al hacerlo, es posible que la toma de decisiones se realice de la forma más adaptada a la realidad de la empresa posible. En este sentido, se pueden considerar tres grados de implementación de las soluciones de inteligencia artificial: 

• Decisiones automatizadas por completo. En esta modalidad, es la inteligencia artificial la que aplicará la toma de decisiones y correctivos en base a los resultados de análisis de datos de la gestión.
• Aumento de las opciones disponibles, con esta solución ofrece distintas alternativas, teniendo los responsables la última palabra. 
• Apoyo a las decisiones, en este caso, son las personas las que toman las decisiones, pero, con respaldo en las soluciones de la inteligencia artificial y el análisis que éstas hayan elaborado. 

Chatbots

Un chatbot es una forma de inteligencia artificial, mediante el cual un asistente virtual se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto. 

En muchas ocasiones, toma forma de un compañero virtual que se integra en sitios web, aplicaciones, entre otros, mientras conversa y ayuda a los usuarios. 

Tomando en consideración la programación y diseño, se pueden encontrar distintos tipos de chatbots: 

• Chatbots simples: Este tipo de software inteligente, trabaja en función a una serie de comandos y palabras clave que son previamente preparadas. 

En caso de que el usuario realice una pregunta sin usar la palabra clave, el robot no podrá comprenderlo y responderá invitando a realizar la formulación de otra manera. 

• Chatbots inteligentes: Estos considerados de una categoría más compleja y de un nivel superior. Esta modalidad no trabaja en base a preguntas o palabras clave. 

El chat en vivo responde con sugerencias o ideas sobre un texto escrito. Ofrece una mayor cantidad de corrientes de diálogo, ofreciendo una experiencia más natural y humana para el usuario. 

Fijar precios dinámicos

El machine learning permite dotar de distintas aplicaciones a tu e-commerce, de esta manera se pueden optimizar precios y personalizar la recomendación de productos a tus usuarios. 

Estos softwares se basan en lo que se conoce como Price intelligence para ejecutar una estrategia de precios dinámicos. Para lograrlo, utilizan los valores del resto del mercado y sus fluctuaciones, pudiendo adaptar a cada momento el precio del producto. 

La clave se encuentra en que, en base a la inteligencia de la herramienta, es posible establecer tantas reglas como sean necesarias, logrando mantener la competitividad del precio, asegurando los márgenes indicados por el e-commerce.

Realizar investigaciones de mercado

La inteligencia artificial aplicada a la investigación se ha hecho tendencia durante los últimos años. Cuando aplicas esta tecnología a la investigación del mercado, es posible que tu empresa obtenga insights de mayor valor. 

Controles de calidad

Emplear machine learning en tu empresa, te permite optimizar los procesos para hacerla competitiva en todo momento. Hacerlo, te permite: 

• La detección e identificación de materias primas óptimas. 
• Inspección y detección autónoma de defectos. 
• Optimización de los parámetros en control de máquinas. 

Conocer al cliente y recomendar productos acordes a su perfil

El internet lo ha cambiado todo y los consumidores se han convertido en democratizadores del internet. Es decir, no solamente consumen el producto, sino que expresan su opinión. 

Para lograr encontrar la personalidad de compra de un consumidor, es necesario tener información sobre qué productos han comprado o visualizado anteriormente. 

Con el Deep Learning es posible obtener con éxito gran volumen de datos, con la intención de descubrir y aplicar conocimiento, así como, realizar predicciones con entrenamiento no supervisado. 

Con el Deep Learning podrás: 

• Encontrar productos a través de una imagen. 
• Identificar logotipos a través de imágenes compartidas por usuarios en las redes sociales. 
• Monitorización del comportamiento de los usuarios en un e-commerce de cualquier evento. 
• Predecir las preferencias de los usuarios, orientando la publicidad de las plataformas online en base a ellas. 
• Identificación de clientes potenciales, entre muchas otras cosas. 

A través del machine learning es posible que los equipos informáticos sean capaces de mejorar los procesos, al aprender de su propia experiencia y de los datos introducidos. 

¿Tu empresa necesita implementar machine learning?

En la actualidad, son muchas las técnicas asociadas al machine learning que se aplican en las empresas. Éste es considerado como un área específica de la inteligencia artificial, basado en el aprendizaje automático de las máquinas. 

Con esta tecnología se pueden realizar distintos procesos, entre ellos, agrupamiento, predicción, creación de sistemas expertos, entre otros. Las aplicaciones de esta área son enormes. 

Si deseas que tu empresa se encuentre al día en cuanto a las tendencias tecnológicas disponibles en la actualidad, con el machine learning es completamente posible. 

En Kpaz tenemos tecnología de última generación para darle a tu empresa las funcionalidades que necesita para optimizar sus procesos. 

Conclusiones

El machine learning, es probablemente el término más utilizado durante los últimos años. Existe una marcada tendencia para aplicar estas nuevas tecnologías a las organizaciones. 

Sin importar el punto de abordaje de estas tecnologías, para que una estrategia de machine learning pueda ser aplicada con eficiencia, es importante desarrollarla de manera escalonada, tomando en cuenta los recursos de la organización y sus objetivos. 

Es posible que necesites comenzar de manera discreta, al experimentar con diferentes elementos de la web para luego, avanzar a otras etapas más completas que requieran la integración con otros sistemas. Lo importante es dar el primer paso. 

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y tu empresa debe mantenerse actualizada en todo momento. 

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