El Machine Learning o aprendizaje automático como se le conoce en español, ha emergido en las últimas décadas y cobrado gran fuerza en su implementación dentro de las diversas organizaciones que desean adentrarse al mundo de la automatización. De hecho, con el aumento del uso del internet, la constante y creciente presencia en línea y todos los dispositivos que se encuentran conectados a la red, se genera una gran cantidad de información digital. Ante esto, las organizaciones comerciales se han visto en la necesidad de hacer uso y depender de manera más constate de los algoritmos, a fin de poder darle respuesta y resolver todos los problemas expansivos con la garantía de brindarles solución.
Para ampliar el panorama sobre el aprendizaje automático vamos a conocer con un ejemplo, tomen en cuenta la forma en la que el mecanismo de búsquedas de Google funciona. En el momento en que un usuario escribe la consulta en el buscado, puede hacerlo bajo diversos contextos y propósitos, no obstante, el texto que se ha ingresado no necesariamente muestra la información exacta que llega a requerir el usuario. Ante esta situación lo que se requiere es que Google conozca que tipo de páginas web son las más relevantes e importantes para la consulta que ha realizado el usuario.
¿Cómo puede lograr esto el buscador? El conocimiento se puede obtener de diversas fuentes y factores que ayudan a que se brinden los resultados correctos al interés del usuario, para lograrlo, se toman en cuenta factores como el texto de la consulta de búsqueda, el historial de navegación del usuario, el contenido y la estructura de la URL de las páginas que son relevantes, así como el patrón de navegación que otros usuarios han solicitado dentro de las consultas de búsqueda, que pueden ser iguales o similares, debemos destacar que la frecuencia en dichas búsquedas y su rango, son factores que solamente conoce Google.
Todo el tiempo se hacen millones de búsquedas en Google, las expectativas de los usuarios para obtener la mejor respuesta son altas, esto hace que sea imposible realizar la tarea de búsqueda de manera manual, por lo tanto, este servicio se basa en el aprendizaje automático, así como en la automatización, ya que de esta forma se pueden comprender los requisitos del usuario al momento de llevar a cabo su consulta en la web y como consecuencia tener una clasificación de páginas relevantes.
Pero ¿Cómo el aprendizaje automático ayuda? Para comenzar debemos hacer mención de que Machine Learning o aprendizaje automático, se trata del estudio de los algoritmos y los modelos existentes, para que así las computadoras puedan llevar a cabo una serie de tareas sin la necesidad de tener instrucciones explícitas. Por lo tanto, es una disciplina derivada de la Inteligencia Artificial, que se caracteriza por predecir la salida del sistema a través de la experiencia del procesamiento de datos, sin que previamente se haya conocido el comportamiento del modelo del sistema
Es por lo que los algoritmos comienzan a simular las capacidades del aprendizaje humano, claramente esto ayuda a que el sistema tenga una mejora automática mediante esta experiencia, y producen una serie de resultados que son precisos y están basados en la nueva entrada del sistema. La información recibida del entorno externo se procesa dentro del sistema para crear conocimiento, que luego se utiliza para mejorar su rendimiento para ofrecer resultados precisos en respuesta a una nueva entrada.
A pesar de que Machine Learning parezca ser una nueva tecnología futurista que ha tenido una implementación en el segmento del mercado del TI empresarial, la realidad es que ya tiene muchas décadas de haberse implementado, puesto que su historia nos remonta a finales de la década de 1950. En ese entonces el investigador de IBM Arthur Samuel tuvo la idea de desarrollar por primera vez un programa que tuviera como características el aprendizaje automático, la finalidad era que pudiera aprender a jugar con éxito el juego de Checkers o damas como se le conoce en español. En la década de 1990 Machine Learning fue reconocido como un subconjunto separado de la Inteligencia Artificial, desde entonces se ha estado utilizando en la tecnología en donde ha producido una gran cantidad de uso invaluables en prácticamente todas las industrias.
En la actualidad los avances y la aceptación que ha tenido el aprendizaje automático en la rama empresarial, tiene sus bases en las mejoras que representa a las tecnologías de procesamiento de computadoras. En este sentido es gracias a los algoritmos de aprendizaje automático que son implementados en la computación que se pueden aplicar a una cantidad enorme de datos con un menor tiempo de procesamiento. ¿Cómo impacta a las empresas? Básicamente el costo del almacenamiento de los datos se ha reducido, como podemos esperar esto le brinda a las organizaciones la oportunidad de acceder a grandes volúmenes de datos, que ocultan una serie de patrones de conocimiento empresarial rentable, y que se pueden revelar o conocer haciendo uso de las tecnologías que Machine Learning contiene.
Mediante los canales de código abierto es como se puede tener acceso a los algoritmos y recursos de Machine Learning, además, servicios como los de la nube les permite a las empresas incluidas las startups, hacer uso de la tecnología de aprendizaje automático. De esta manera podrán ofrecer sus servicios con una gran mejora a los usuarios end-to-end o usuarios finales, sin tener que invertir por adelantando en aquellos recursos de infraestructura necesarios. Como nos podemos percatar la tecnología ha alcanzado un punto de madurez bastante interesante, en el que las organizaciones empresariales se pueden llegar a beneficiar de la siguiente forma.
1. Efectuar la toma de decisiones en tiempo real
La información precisa resulta crucial para que las organizaciones y empresas puedan llevar a cabo la toma de decisión correcta en el instante adecuado. En el mundo en que estamos y con toda la información digital, sería imposible el poder contar con la información correcta y necesaria del Big Data, ya que se encuentra en constante evolución, es por lo que con las capacidades que tiene la tecnología inteligente, podemos llevar a cabo dicha labor. Dado que el aprendizaje automático se caracteriza por permitir a las organizaciones el transformar una gran cantidad de conjuntos de datos de conocimiento e inteligencia accionable.
La información bien se puede integrar en los diversos procesos comerciales que se llevan a cabo e incluso las actividades operativas rutinarias, las cuales sirven para responder a las cambiantes demandas que a cada momento se van generando en el mercado, así como a las circunstancias comerciales que llegan a darse. Todo esto da como resultado que las organizaciones empresariales tomen ventaja gracias al aprendizaje automático, puesto que pueden mantenerse al pendiente de la competencia existente, al mismo tiempo que toman las decisiones y medidas proactivas para mantener su ventaja competitiva, todo esto en tiempo real.
2. ¡Dile adiós a las tareas manuales!
Como podrán recordar durante la mayor parte del siglo XX en que se vivió la automatización industrial, existió un epicentro en cuando a la implementación de las maquinas, estas tenían la finalidad de reducir las tareas que eran previsibles y repetitivas. En este sentido la automatización industrial demostró tener una gran eficacia al momento de reemplazar las operaciones que eran de índole manual y que por ende requerían de consideraciones en parámetros variables, así como de factores externos y cambios internos del sistema que eran impredecibles.
Al introducir las tecnologías de aprendizaje automático, favoreció para que se llenara dicho vacío mediante los modelos predictivos, los cuales fueron aplicados a los diversos puntos de datos que cambian en tiempo real, así fue como se pudo brindar soporte a la toma de decisiones y al momento en que se ejecutaban las tareas de automatización. A lo largo de las ultimas décadas,
Durante las últimas décadas se ha tenido una gran evolución en cuanto a las aplicaciones de Machine Learning se refiere, ya que han ido más allá de la automatización industrial, lo que quiere decir que han adoptado un enfoque, por ejemplo, en la actualidad tienen un soporte de servicios de negocios basados en software para clientes empresariales, así como usuarios finales o end-to-end, dentro de la organización.
3. Incrementa la seguridad y el rendimiento de la red
Uno de los aspectos que siempre debes recordar, es que tanto las amenazas de seguridad cibernética, las intrusiones, así como todo tipo de anomalías y percances existentes en la red, por lo general se llegan a gestionar y ocurrir en tiempo real, por lo que no existe una advertencia de antemano ante este tipo de circunstancias adversas.
¿Cómo se puede mantener la seguridad de la red? Para que las organizaciones puedan tener la red de manera segura, todo tipo de comportamiento de red no justificado debe identificarse de forma proactiva, esto quiere decir que antes de que la intrusión se convierta en un ataque de seguridad de lleno, una fuga de datos, o cortes en el servicio, se requiere que sean identificados lo más pronto posible.
Claramente pareciera ser una labor difícil e incluso imposible de poderse llevar a cabo, no obstante, los algoritmos que son pertenecientes a la Machine Learning, ayudan de gran forma a controlar el comportamiento de la red, esto facilita que las anomalías se puedan detectar en tiempo real, de esta forma las medidas proactivas se pueden ejecutar de forma automática al momento de detectar dicha amenaza.
A medida que este tipo de algoritmos de aprendizaje automático se entrenan a sí mismos, el estado de la seguridad cibernética estará teniendo una mejora continua, recordemos que una característica de estos algoritmos es que se pueden adaptar a los cambios y reemplazar la investigación y el análisis manual, de esta forma puede revelar toda la información relacionada con algún tipo de seguridad en especifico que sea perteneciente a la red de cada organización.
4. Bríndales una mejora a los servicios y modelos de negocios
Sabemos que todas las grandes empresas siempre prosperan al momento de dominar su participación en el mercado, algunas de estas organizaciones, buscan obtener la mejor ventaja competitiva dentro de otros dominios, para poder continuar siendo rentables. En los casos en que las organizaciones son medianas y pequeñas, esa ventaja por lo general la brindan los productos, servicios y modelos de negocio que resultan ser innovadores. Ante esto vamos a poner un ejemplo a modo de dejar las cosas más en claro. Las organizaciones como Uber y Airbnb
Por ejemplo, organizaciones como Uber y Airbnb han sabido implementar y aprovechar las tecnologías de Machine Learning desde el momento en que iniciaros su modelo de negocio. En este sentido podemos mencionar que este aprendizaje automático le ha permitido a las empresas el poder garantizar a sus usuarios los mejores resultados de búsqueda, que sean precisas y que además le brinden una excelente experiencia al cliente. Este tipo de tecnología que bien implementada le ha ayudado a estas dos empresas puede llegar a aplicarse a otras organizaciones de todo tipo de tamaños, ya sean pequeñas, medianas o grandes, así como verticales, ya que considerando los diversos usos de las soluciones de aprendizaje automático, es sin duda una excelente opción.
5. Minimiza los gastos de gastos de operación
Claramente la minimización en los gastos de operación es un punto que llama mucho la atención, para poder explicarlo a mayor detalle, vamos a ejemplificar. Tan solo imagine los casos en los que se requiere brindar atención al cliente. En este tipo de situaciones las organizaciones comerciales que tienen una gran cantidad de usuarios, están en un esfuerzo constante para poder cumplir con todas las demandas existentes por parte de los clientes, ya sea que se busque brindar una atención rápida al cliente que además sea efectiva mediante las llamadas telefónicas, o haciendo uso de un chat por medio de las redes sociales o en la página web, no obstante, estos esfuerzos requieren de una gran movilización en cuanto al personal de atención al cliente se refiere, además de que se van a generar gastos por el servicio de telefonía, conectividad, eso sin mencionar la estrategia tan compleja que se debe implementar para poder optimizar la velocidad y eficacia de la asistencia.
Pareciera ser todo un mundo de problemas el que se avecina, sin embargo, con las tecnologías que Machine Learning ofrecen, como son los chatbots y los sistemas automatizados de respuesta al cliente, favorecen de gran forma para que las tareas como son el identificar los problemas que tienen los clientes y guiarlos hacia la información correcta y su solución, se puedan llevar a cabo de forma automática y a escala, teniendo así un menor costo, una mayor precisión, y lo que más importa, no tendremos que tener a nuestros clientes en un largo y tedioso proceso, en el que existirán largas preguntas por parte de los profesionales de soporte.
Como podemos percatarnos después de haber leído este artículo, las ventajas que ofrecen las tecnologías del aprendizaje automático se pueden llegar a implementar en una variedad de casos, especialmente en aquellos cuando los datos no son el núcleo de la oferta de los servicios. Si bien la tecnología está remplazando rápidamente a las operaciones que se llevaban de manera manual en el segmento del mercado empresarial, y así tanto las PYMES como las grandes empresas, se encuentran bien posicionadas para aprovechar las soluciones que el aprendizaje automático tiene para ofrecer.
AutomationEdge proporciona Chatbots, robots de automatización inteligentes, AI y capacidades de aprendizaje automático que ayudan a los clientes a reducir costos, mejorar el tiempo de respuesta, hacer crecer el negocio y lograr el Cumplimiento. AutomationEdge proporciona Bots listos, o bien, un entorno de desarrollo idóneo para construir nuevos Bots. Comienza la automatización de tu negocio. Contacta a nuestros expertos que te guiaran para encontrar una solución que se adapte a las necesidades de su negocio.
