Machine learning, deep learning e inteligencia artificial son conceptos de moda con motivo: estas tecnologías están transformando de raíz los negocios, la sociedad y nuestra vida diaria. Y, lo que es más importante, en muchos sectores han pasado de ser tecnologías disruptivas a convertirse en pilares imprescindibles para que las empresas sigan siendo competitivas.
Los tres ámbitos de la ciencia de datos
Una forma de dividir el campo de la ciencia de datos es en analítica descriptiva, analítica predictiva y analítica prescriptiva. El machine learning —también llamado analítica predictiva— se centra en anticipar el futuro, por ejemplo, si un cliente se dará de baja o no, y en tareas de clasificación más generales: ¿un email es spam o no? ¿Un tumor en una imagen diagnóstica es benigno o maligno? A los data scientists también puede interesarles entender por qué un modelo hace una predicción, no solo la predicción en sí.
Veamos ahora aplicaciones prácticas y qué implican para líderes de negocio. Los programas corporativos de formación, en todos los mercados verticales, deben garantizar una base sólida de habilidades en equipos y funciones.
El poder del machine learning en distintos sectores
Estos son algunos ejemplos del impacto del machine learning en varios verticales.
Tecnología
El machine learning impulsa los sistemas de recomendación, el descubrimiento de contenido, los motores de búsqueda, los filtros de spam en email y los sistemas de emparejamiento.
Salud
El machine learning acelera el descubrimiento de fármacos y mejora el diagnóstico en imagen médica.
Finanzas
El machine learning ya es fundamental para la detección de fraude, la automatización de procesos, el trading algorítmico y los robo-advisors. En retail, el machine learning está reinventando la gestión de la cadena de suministro al optimizar la planificación de oferta y demanda, mejorar los procesos de envío y reducir costes de transporte, además de reforzar la compra estratégica.
Otros sectores
Industrias emergentes crecen a gran velocidad gracias al machine learning. LegalTech imagina un futuro en el que se aprovecha el machine learning para predecir resultados judiciales mediante análisis de lenguaje natural de precedentes. En AgTech (tecnología agrícola) se despliegan drones a gran escala para captar imágenes, y se usa machine learning para estimar rendimientos de cultivo.
El poder del machine learning en los equipos
También hay grandes avances en el desarrollo de algoritmos de ML independientes del sector, que apoyan distintas funciones de negocio.
RR. HH.
El machine learning ayuda a filtrar candidaturas en los procesos de selección, pero estos modelos deben supervisarse con cuidado para no perpetuar sesgos sociales a gran escala.
Atención al cliente
El machine learning se usa para el enrutamiento en call centers y para chatbots.
Marketing
Los algoritmos de machine learning se aplican en publicidad de pago, predicción de churn y campañas de nutrición segmentadas.
De hecho, cualquier empresa con una app puede aprovechar el machine learning para determinar qué notificaciones push funcionan mejor, y cualquier organización con un sitio web puede personalizar la experiencia del cliente mostrando el contenido y las funciones más relevantes.
Descubre más sobre buenas prácticas de machine learning en The Definitive Guide to Machine Learning for Business Leaders.
