El Aprendizaje Automático en los negocios
Las técnicas machine learning se vienen empleando desde hace ya algunos años, pero la explosión de aplicaciones es un fenómeno reciente que, según señala el CEO de Google Sundar Pichai, "transformará los procesos que empleamos para realizar la gestión de los negocios".
En el pasado, el uso adecuado de mecanismos de aprendizaje automático requería el empleo de algoritmos hechos a medida, y buenas dosis de presupuestos dedicados a I+D; pero la cosa está cambiando. IBM Watson, Microsoft Azure, Amazon y Alibaba han lanzado Soluciones SaaS basadas en preconfiguraciones de machine learning . Al mismo tiempo, startups como Idibon, MetaMind, Dato y MonkeyLearn han construido productos de aprendizaje automático con los que las empresas pueden empezar a trabajar.
De nuevo, Gartner ha situado al aprendizaje automático en la cima de su curva de excelencia texnológica. No obstante, advierte que los procesos de machine learning no van a reemplaar a los empleados por máquinas, ni tampoco conseguirán doblar la cifra de ventas de un ejercicio a otro. No obstante, Gartner afirma que estos sistemas van a proporcionar una ventaja competitiva ya que, de hecho, existe un buen número de empresas que están obteniendo beneficios de esta tecnología.
Los procesos de aprendizaje automático necesitan procesos de “training data”; los cuales implican la realización de inversiones, especialmente cuando el entrenamiento de los datos es realizado por personas. Poner un sistema de machine learning en un negocio implica que los algoritmos que necesita han de procesar un número ingente de ejemplos de lo que se supone que la máquina tiene que aprender a realizar. Si una empresa precisa de un algoritmo que informe de si el ritmo de las ventas es óptimo, ésta habrá de mostrarle a la máquina muchos datos que ejemplifiquen lo que representan buenas y malas ventas. Otra compañía que, por ejemplo, precise un algoritmo que sepa localizar un nuevo idioma, habrá de mostrar muchos ejemplos de la lengua que desea recoger.
En algunos casos, otras empresas podrán disponer de dichos sets de aprendizaje (y de otros temas) en sus infraestructuras, en cuyo caso la máquina estaría ya preparada para empezar a establecer valoraciones y a comenzar a encontrar conexiones y patrones a partir de los cuales seguir aprendiendo.
