Machine Learning o el aprendizaje de las máquinas
En la última década el machine learning o aprendizaje automático se ha convertido en una de las disciplinas más disruptivas dentro del ecosistema de la Inteligencia Artificial (ambas disciplinas pertenecen a la llamada Ciencia de Datos).
Por ello, muchas empresas están poniendo el foco en este aprendizaje para así, tratar de aprovechar las ventajas y oportunidades que ofrece a nivel empresarial.
Si buscamos una definición al uso sobre lo que es el machine learning podríamos decir que es la disciplina que permite a los ordenadores y las máquinas realizar acciones concretas de forma totalmente autónoma y sin necesidad de ser previamente programadas, es decir, sin intervención humana de ningún tipo.
La capacidad de automatizar tareas es uno de los beneficios claves que ofrece, y es que, los algoritmos, pueden ser entrenados para realizar acciones repetitivas y tediosas. Gracias a esta automatización de tareas, se consigue liberar a los empleados, permitiéndoles que puedan dedicar tiempo en actividades más creativas y productivas con el objetivo de aportar valor a sus negocios.
Como los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para aprender de manera autónoma, ellos mismos pueden ir mejorando su precisión con el tiempo. Por ejemplo, en el sector manufacturero, el machine learning se utiliza para automatizar el proceso de control de calidad, lo que reduce el riesgo de errores humanos y mejora la eficiencia del proceso.
De Alan Turing a Facebook
La historia del machine learning tiene sus raíces en los descubrimientos matemáticos del siglo XVIII, pero la tecnología en sí comenzó a tomar forma a partir de 1950, cuando Alan Turing desarrolló una “máquina de aprendizaje” primitiva.
En la década de los 1990, la atención se centró en el análisis de grandes volúmenes de datos para extraer conclusiones y actuar de forma autónoma, lo que resultó en el software Deep Blue.
Deep Blue fue una supercomputadora desarrollada por el fabricante estadounidense IBM para jugar al ajedrez. Fue la primera que venció a un campeón del mundo vigente, Gary Kaspárov, con un ritmo de juego lento.
En 2006, el concepto de Deep Learning o Aprendizaje Profundo fue presentado a ojos de todos y, en 2012, investigadores de Google desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático.
El algoritmo de reconocimiento facial Deep Face de Facebook, junto con la creación de la plataforma de aprendizaje automático de Amazon en 2015, fueron grandes avances.
Con el aumento de la cantidad de datos y el avance tecnológico se están produciendo avances prácticamente a diario en el área del aprendizaje automático. ¿Hasta dónde llegará esta tecnología? Solo el tiempo lo dirá.
¿Cómo funciona el machine learning?
Si atendemos a la escuela clásica, el machine learning utiliza dos formas de aprendizaje diferentes: supervisado y no supervisado El aprendizaje supervisado funciona mediante el entrenamiento previo del algoritmo con un sistema de etiquetas.
Uno de los ejemplos más claros y al alcance de todos, lo veríamos en las plataformas como Netflix. El sistema aprende sobre nuestros gustos y preferencias de contenido observando nuestro comportamiento en la plataforma, así como el de otros usuarios con gustos similares. Esto permite que la plataforma nos sugiera contenidos que probablemente nos interesen.
En cambio, el aprendizaje no supervisado no usa un histórico de acciones previas para aprender, sino que encuentra patrones en tiempo real a partir de una gran cantidad de datos. La publicidad segmentada en redes sociales actúa así, ya que el sistema analiza los datos de los usuarios para segmentarlos y mostrarles anuncios que puedan interesarles.
A estos aprendizajes clásicos se han incorporado recientemente otros más modernos gracias a la potencia de computación actual. Entre ellos destacan, por su facilidad, el aprendizaje por refuerzo, y por su escalabilidad y desarrollo, las redes neuronales.
El aprendizaje por refuerzo funciona de manera similar al aprendizaje humano, ya que el algoritmo aprende a partir de sus propias experiencias. Este tipo de aprendizaje se basa en un proceso iterativo y constante de prueba y error, gracias al cual el algoritmo toma las decisiones más adecuadas en situaciones similares a las que ya ha experimentado.
Por ejemplo, el reconocimiento biométrico, como el facial o de huella dactilar, usa este tipo de aprendizaje para identificar a las personas de manera precisa.
Por último, las redes neuronales son un tipo de proceso de machine learning, también llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano. Éste crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. Es lo que podemos denominar crecimiento perpetuo. Éste es el campo en el que actualmente se está volcando la industria, ya que garantiza unos niveles de aprendizaje y eficiencia muy cercanos a los del ser humano.
Con un uso cada vez más extendido, es importante tener en cuenta la capacidad del machine learning para transformar diversos aspectos de nuestra vida cotidiana.
El impacto del machine learning en nuestra vida diaria
El machine learning es una tecnología cada vez más presente en nuestro día a día y su impacto es notable en diversos ámbitos. Desde mejorar la experiencia de usuario en plataformas digitales como Google, YouTube o Spotify, hasta su aplicación en la medicina para la detección temprana de enfermedades como el cáncer de mama.
En el mundo de la ciberseguridad también se utiliza para detectar fallos y vulnerabilidades en los sistemas, lo que contribuye a crear equipos y sistemas más robustos y seguros frente a posibles amenazas y ataques de software malicioso.
Con un uso cada vez más extendido, es importante tener en cuenta su capacidad para transformar diversos aspectos de nuestra vida cotidiana. Esta tecnología se está convirtiendo en una aliada imprescindible para mejorar la calidad de vida y la seguridad de las personas.
Papel clave para la eficiencia empresarial
Pese a que el machine learning es aplicable a cualquier tipo de sector, como ya hemos visto, en el mundo industrial sería más acertado hablar de situaciones o áreas concretas en las que puede impactar su uso.
Desde el análisis de datos hasta la toma de decisiones, el machine learning ha demostrado ser una tecnología impulsora clave en la eficiencia y la rentabilidad empresarial.
Si nos centramos en un área concreta en la que esta tecnología ha irrumpido de lleno sería la generación de contenidos. Probablemente, en alguna ocasión habrás escuchado el nombre de la herramienta predilecta respecto a esta usabilidad: el conocido chat de OPEN IA.
Otra área aún más específica sería la predicción dentro del área industrial. Es una realidad que desde hace años existen muchas herramientas, sobre todo, de analítica pura, pero con la Inteligencia Artificial hemos conseguido hacer algo que antes no era posible, como, por ejemplo, traducir el conocimiento de los operarios, de tal manera que no se pierda y ayude a la empresa a construir sobre el mismo.
Gracias a esa aplicación, ese conocimiento interno se podrá trasmitir y aplicar a otras áreas siempre que se necesite. Pese a que parezca algo muy evidente, este cambio ha sido muy relevante sobre todo en el área de la manufactura.
Tendencias de transformación e impacto en la gestión de recursos humanos
El uso del Machine Learning en nuestras empresas nos va a desplazar hacia nuevos modelos de trabajo. Estos nuevos modelos, si tenemos en cuenta los precedentes de todas las revoluciones industriales pasadas, generarán más puestos de trabajo con ciertos ajustes.
El rol de las personas pasará a ser menos ejecutor y más supervisor y gestor. En la mayoría de las situaciones, pese a que se pueda pensar lo contrario, esta nueva revolución requerirá aún más inteligencia humana a la hora de interpretar lo que nos muestra la IA.
Al fin y al cabo, la IA es una herramienta que nos ayudará a ser más precisos y perfectos en nuestro trabajo. Tan solo le dejaremos la parte tediosa para la que no estamos preparados. En los próximos 5 años veremos resultados que nos impactarán.
Desafíos del Machine Learning en España
Si nos centramos en las empresas nacionales, la aplicación del machine learning tan solo será posible si hacemos frente a ciertos retos tecnológicos.
Por un lado, uno de los mayores retos a los que tenemos que enfrentarnos es muy simple y está en nuestra mano. Hablamos del miedo que produce invertir en este tipo de tecnología. No debería existir este temor, ya que el retorno de inversión sería muy rápido.
Igualmente, otro de los retos estaría del lado del trabajador, ya que estos deberían apostar por la utilización de determinados sistemas sin tenerle ningún miedo o temor. Debido al desconocimiento, la gran mayoría de trabajadores no son conscientes de que ya se trabaja con herramientas con esta tecnología. Hablamos de los ERP o planificadores.
En el momento actual, la economía española y sus negocios se encuentran en un escenario ciertamente negativo de cara a los próximos meses. Abrir puertas y ayudar a las empresas a salir del bache con esta tecnología, puede ser muy adecuado.
Debemos de tener en cuenta que el mundo de la Inteligencia Artificial es global y, pese a que no se vea, sin saberlo, las empresas están compitiendo con el mundo entero. Por ello, tecnificarse y conseguir ese valor añadido es lo que necesitan nuestras empresas.