Machine Learning, ¿Qué avances se esperan?

Un estudio global de McKinsey detalla que hasta el 2022, el 50% de las empresas utiliza inteligencia artificial en al menos un área de su negocio. En este sentido, el machine learning es una de las ramas de IA que no se detiene en el propósito de desarrollar nuevos avances que faciliten el progreso de las organizaciones y la sociedad en general.

Machine learning: tecnología clave en la óptima toma de decisiones

El machine learning o aprendizaje automático, se ha transformado en una de las tecnologías más revolucionarias al conseguir que equipos computaciones tengan la capacidad de aprender a partir del entrenamiento con datos, sin necesidad de ser programados.

Esta característica permite a los computadores desarrollar una alta capacidad predictiva, habilidad que van perfeccionando a medida que los algoritmos y modelos computacionales procesan una mayor cantidad de datos; representando una gran ayuda para las empresas al poder tomar mejores decisiones y obtener información de manera rápida y precisa.

Industrias beneficiadas del machine learning

Entre las principales ventajas de la inteligencia artificial se encuentra el eficiente análisis de datos y automatización de tareas, cualidades que, mediante el aprendizaje automático, diversas industrias han podido integrar. Entre ellas destacan:

1.  Comercio: el machine learning facilita una mejor predicción sobre la demanda y el comportamiento de los consumidores frente a cambios de precios, optimizando la gestión de inventario y el desarrollo de estrategias de marketing.
2. Servicios: para mejorar la atención a clientes, empresas de todo rubro, utilizan chatbots basados en procesamiento de lenguaje natural (NLP), tecnología que integra el aprendizaje automático y que permite a los computadores interactuar con personas.
3. Salud: a partir del reconocimiento de patrones en miles de exámenes médicos, se logra mayor exactitud en el diagnóstico de enfermedades.
4. Agricultura: el machine learning contribuye a una mejor predicción en las condiciones climáticas, optimizando los períodos de cultivo para garantizar su buen crecimiento.

Los avances que se acercan en cuanto a machine learning

Además de los avances en NLP y Computer Vision que permiten el desarrollo de aplicaciones en reconocimiento visual, vehículos autónomos y traductores, a continuación, se detallan las principales tendencias que se avecinan en el campo del aprendizaje automático:

Modelo de uso múltiple

En un futuro cercano, se busca promover modelos de uso múltiple, es decir, que sean capaces de realizar diferentes tareas al mismo tiempo. La base de los modelos múltiples se fundamenta en combinar algoritmos distintos y sus respectivas predicciones para obtener resultados aún más certeros y valiosos.

Computación cuántica

Esta rama informática implica emplear la mecánica cuántica para almacenar y procesar datos. En términos técnicos, a diferencia de los ordenadores normales, que utilizan bits con valores de 0 o 1, la computación cuántica se basa en qubits, que pueden presentar valores 0 y 1 simultáneamente.

Esto supone la capacidad de resolver problemas de mayor complejidad en distintas industrias, permitiendo, por ejemplo, optimizar sistemas de detección de fraude, desarrollar nuevos productos, etc.

Aprendizaje por refuerzo

Esta disciplina se enfoca en aprender de experiencias previas con los datos para lograr un mejor comportamiento, por tanto, ante recompensas positivas, se van repitiendo o reforzando acciones.

En función de esta cualidad, el aprendizaje por refuerzo representa principalmente un gran aliado en el desarrollo de estrategias de cada negocio, al alimentar al sistema con sus propios datos.

Como puedes ver, a partir del uso de soluciones de aprendizaje automático, las empresas tienen acceso a las principales ventajas de la inteligencia artificial, fortaleciendo su rendimiento con decisiones basadas en datos, para entregar un mejor servicio. Por eso resulta indispensable que tu negocio no se quede al margen de estas transformaciones.

 

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