La tecnología todavía es sub-aprovechada por empresas de todo el mundo, que podrían ganar agilidad y conversión de clientes.
En cerca de 45 años, estudios indican que las computadoras podrán absorber gran parte de las funciones ejecutadas por el hombre, como por ejemplo escribir un libro y realizar cirugías.
Esta evolución será posible por medio de un ramo específico de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning (Aprendizaje Automático). A pesar de que todavía faltan algunos años para que ocurra esa revolución profesional, el periodo de aprendizaje de las empresas sobre la tecnología está en curso.
De acuerdo con especialistas, las empresas que esperen tres o más años para dedicarse a entender y aplicar el Machine Learning pueden perder competitividad en el mercado, proceso que puede llevar a la muerte del negocio.
Pero los empresarios y directores tienen ahora en sus manos el poder de revertir el escenario y usar el potencial del Aprendizaje de las Máquinas, a favor del desarrollo de la empresa.
Con un sistema afinado, entre los resultados del uso de la tecnología está la mayor conversión de clientes, el aumento de la importancia de la empresa en el mercado y la disminución de errores humanos. La capacidad predictiva de la máquina es más acertada, a pesar de que todavía no hay un consenso en relación a la posibilidad de esta para aprender a discernir, como por ejemplo actuar éticamente.
Frente a estas posibilidades, los escenarios que se presentan son irrevocables, lo que cabe a los empresarios es obtener el mejor provecho de un sistema pensado años atrás (la primera mención al Machine Learning fue en la década de los 50) y que ahora está perfeccionada. El primer punto, por tanto, es conocer el funcionamiento de la tecnología.
5 formas para enseñar a la máquina
Existen cinco formas esenciales de enseñar a la máquina: aprendizaje supervisado, aprendizaje semi-supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje activo y aprendizaje no supervisado.
1. En la primera de ellas, la máquina recibe datos para comenzar a reconocer información que en el futuro tendrá que identificar. Con fotos rotuladas de perros de razas y tamaños diferentes, la computadora posteriormente, crea un patrón que le ayuda a identificar si una imagen nueva es de un perro o no.
2. Caso que deriva a la segunda forma de aprendizaje, el semi-supervisado, cuando las imágenes otorgadas a la máquina son en parte rotuladas, algunas con otros animales u objetos, el objetivo es que el algoritmo pueda aprender a reconocer perros en cualquier imagen a futuro.
3. El aprendizaje por refuerzo otorga datos de entrenamiento en respuesta a las acciones, en este caso es fundamental que se enseñe también lo que no puede ser replicado.
4. En el aprendizaje activo, como indica el nombre, el sistema aprende con el funcionamiento, de acuerdo con un sinnúmero de datos ya verificados para realizar suposiciones sobre lo que es cierto en la situación en que se actúa.
5. Finalmente, en el aprendizaje no supervisado no hay datos rotulados para que la maquina analice y ninguna instrucción anterior es reforzada. Generalmente, es una acción que orienta al combate de ataques conocidos o todavía desconocidos.
El uso del Machine Learning en las empresas
Las investigaciones reportan un aumento en la capacidad de uso del Machine Learning en las empresas, que podría ser todavía mayor desde hace tiempo, si no existiese la confusión de los empresarios sobre lo que la tecnología puede hacer por el negocio.
La cantidad de datos con que puede trabajar acertadamente y la agilidad por mucho superior a la de los humanos, vuelve a la tecnología indispensable para negocios en los próximos años. Programar correctamente el algoritmo y hacer las preguntas correctas puede revolucionar a las empresas en diversos sectores, desde la educación, hasta la salud; de los servicios hasta la venta al por menor.
No obstante, el número de instituciones que invierten en el Aprendizaje de Máquinas todavía es pequeño. El informe a final de 2017 indica que menos del 10% admiten estar invirtiendo en esta tecnología. Automatizar la ciencia de datos y reducir el requerimiento de datos de entrenamiento, acelera la adopción de esa innovación.
