¿Qué fallos tienen las empresas respecto al Machine Learning?

En los últimos años se ha podido ver un aumento del uso de las diferentes tecnologías en diversos ámbitos. Y las empresas no iban a ser diferentes. Cada vez son más las que utilizan nuevos inventos para mejorar su productividad y sus beneficios.

Sin embargo, hay algunas que siguen fallando en la utilización de algunas de las mencionadas tecnologías. Un ejemplo de ello es el uso del Machine Learning. ¿Qué problemática causan en su uso? ¿Quieres saber más? ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Machine Learning?

Antes de nada, es importante comentar los términos básicos sobre este ámbito. Probablemente en los últimos años has escuchado algunos como Machine Learning, Inteligencia Artificial…Pero es posible que no sepas exactamente qué son. No te preocupes, aquí te explicamos lo más importante.

El Machine Learning es uno de los términos que ha surgido a raíz de la Inteligencia Artificial. En español suele traducirse como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina. Se creó a raíz de una idea de la IA en los años 60. Es más, se trataba de una de las subdisciplinas de la IA, producida por las ciencias de la computación y las neurociencias.

Normalmente se define como la rama que pretende estudiar el reconocimiento de patrones en los procesos de ingeniería, matemáticas y computación. Además, también trata el aprendizaje de las computadoras.

Al principio, los investigadores buscaban que las computadoras aprendiesen utilizando únicamente datos. Sin embargo, con el paso del tiempo decidieron profundizar en el reconocimiento de patrones en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.

Es decir, que el Machine Learning da la oportunidad a las computadoras de aprender sin ser explícitamente programadas. El objetivo que busca esta disciplina es claro: Conseguir que las personas y las máquinas puedan trabajar juntas. Es por eso que es imprescindible que la máquina pueda comprender las cosas del mismo modo que un humano.

Usos del Machine Learning

Esta tecnología ha aportado numerosos usos a diferentes ámbitos. Aquí os traemos una lista de algunos que os podéis encontrar y que a lo mejor no conocíais.

1. Seguridad de datos: El malware es un problema común hoy en día. A diario surgen nuevos malware y, sin embargo, tienen casi el mismo código que las versiones anteriores. Así, gracias al Machine Learning se puede predecir el modo de actuación y actuar en consecuencia.
2. Seguridad personal: Esta tecnología también puede suponer una ventaja en este ámbito. Puede aligerar los controles de seguridad y, además, detectar problemas que el ojo humano puede no ver con claridad. Así, se podría acelerar el proceso.
3. Comercio financiero: La predicción de los mercados en un sueño para muchos. Gracias al Machine Learning esto podría ser una realidad. Muchas empresas ya utilizan sus propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades. 
4. Cuidado de la salud: Gracias a esta tecnología se pudieron detectar casos de cáncer de mama un año antes del diagnóstico oficial. Los algoritmos del Machine Learning y pueden procesar más información y detectar más patrones que la mente humana.
5. Marketing personalizado: Esto se rige por la máxima de que cuanto más se sepa sobre el cliente, mejor se traducirá en estrategias de ventas.  El Machine Learning puede ayudar a mejorar esta base. 
6. Detección de fraude: El Machine Learning puede ayudar a combatir casos de fraude. Un ejemplo de ello es Paypal, que utiliza el Machine Learning para detectar y combatir el blanqueo de dinero.

Como puedes ver, son diversos los usos que se pueden dar a la tecnología del Machine Learning. Cada vez más empresas e instituciones invierten en esta tecnología y en sus posibilidades. Es cuestión de tiempo que el campo del Machine Learning nos sorprenda.

Los fallos de las empresas con el Machine Learning

Como hemos mencionado anteriormente, cada vez más empresas buscan incluir esta tecnología en sus estrategias de mercado. De este modo podrán predecir las tendencias de consumo de sus clientes y aumentar beneficios. Sin embargo, muchas veces cometen errores de los que no se dan cuenta.

Es común en las empresas confundir los diferentes tipos de estrategias de Machine Learning. Si una empresa crea o trabaja con algoritmos, su objetivo principal es tener herramientas que otros utilizarán.

No solo eso, sino que muchas compañías buscan utilizar métodos más complicados y sofisticados cuando tienen a su alcance diferentes herramientas de Machine Learning más asequibles e incluso con la misma productividad. 

Otro de los errores que suelen cometer las empresas es contratar a profesionales del Machine Learning con el enfoque erróneo. Lo importante en una compañía es tener un equipo de expertos cualificados que puedan encargarse de las diferentes tareas y problemas que puedan surgir.

Además, este equipo de expertos deberá estar formado para realizar las tareas apropiadas de acuerdo a las necesidades específicas de la empresa y las posibilidades que ofrece.

Como puedes ver, el Machine Learning es una tecnología que está en alza y constante desarrollo y cada vez son más las compañías e instituciones que buscan implantarlo en sus estrategias. Sin embargo, muchas deberán tener cuidado si quieren sacarle partido a este ámbito.

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