¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (ML) es un conjunto de herramientas que facilitan hacer predicciones y tomar decisiones a partir de datos. El aprendizaje supervisado abarca la mayor parte del ML y nos permite generalizar patrones de datos previos a datos nuevos. Es decir, aplica datos anteriores con valores conocidos para predecir cuando no conocemos el valor de lo que queremos anticipar. En su aplicación a problemas de negocio, el aprendizaje automático también se conoce como analítica predictiva, y los casos de uso incluyen abandono de clientes, fraude con tarjetas de crédito y detección de spam en el correo electrónico.
Las tareas de ML se aprenden a partir de los datos disponibles, observados mediante experiencias o instrucciones, lo que a su vez mejora el aprendizaje. El objetivo final es perfeccionarlo hasta que se vuelva automático, sin necesidad de intervención humana.
“El aprendizaje automático es la ciencia y el arte de dar a los ordenadores la habilidad de aprender a tomar decisiones a partir de datos sin ser programados de forma explícita.”—Dr. Hugo Bowne-Anderson, científico de datos y formador en DataCamp
Por qué el aprendizaje automático es importante para las empresas
Un estudio de O’Reilly de 2018 reveló que el 51% de las organizaciones ya usa ML, con un 36% que se considera pionera en su adopción y un 15% que afirma ser usuaria avanzada. Una ligera minoría, el 49%, indicó que estaba explorando o “solo investigando” la implantación de ML.
Aprende de tus datos para hacer mejores negocios
La creciente necesidad de extraer insights de los datos
Casi todas las empresas acumulan gran cantidad de datos, desde transacciones de pago hasta información de clientes y empleados, que podrían (y deberían) aprovecharse de forma estratégica. Las compañías líderes ya incorporan ML en sus procesos diarios: impulsan el crecimiento, optimizan eficiencias, identifican áreas de ahorro de capital y reducen costes de inversión.
El aprendizaje automático abre el camino a decisiones más rápidas
Quienes toman decisiones necesitan acceder a datos críticos más rápido que nunca, y el ML respalda decisiones ágiles, informadas y precisas. Una ventaja clave del ML es la capacidad de decidir con criterio en menos tiempo, y el 50% de las empresas que lo han implantado considera que ya lo ha logrado.
Por qué los managers necesitan una base de aprendizaje automático
Los managers deben comprender la terminología y los conceptos básicos del aprendizaje automático. Para mantener conversaciones productivas con los científicos de datos, tienen que entender qué es el ML, qué puede hacer y qué precauciones hay que tener al usarlo.
La competencia en ML permite a los managers hacer las preguntas adecuadas y saber qué problemas puede resolver (y cuáles no). También deben poder hablar con proveedores de servicios y productos de datos para construir un ecosistema de datos eficaz.
Cómo el aprendizaje automático puede resolver problemas de negocio
Aquí tienes algunos ejemplos prácticos de cómo el ML puede solucionar retos empresariales, además de enlaces a cursos de DataCamp para desarrollar estas habilidades.
Predecir el abandono de clientes
El aprendizaje automático ayuda a las empresas a entender los distintos costes de adquirir frente a retener clientes existentes y a calcular el valor de vida del cliente, que es el ingreso medio que genera antes de abandonar.
Personalizar productos para los clientes
Las empresas que quieran comprender y atender mejor los distintos hábitos y necesidades de sus clientes pueden usar ML para la segmentación y la personalización.
Procesar y analizar grandes volúmenes de datos
El aprendizaje automático aplicado al procesamiento del lenguaje natural tiene un enorme alcance y puede aportar un toque personal a las interacciones entre humanos y máquinas. Es lo que impulsa los chatbots con IA. Las empresas también pueden extraer insights accionables de datos no estructurados con text mining y procesamiento y reconocimiento de imágenes. Las aplicaciones van desde la detección de spam hasta la creación de sistemas de recomendación, entre muchas otras.
Realizar análisis financiero
El sector financiero usa deep learning para todo: desde clasificar actividades fraudulentas hasta el trading algorítmico y la gestión de carteras, pasando por la evaluación de riesgos de préstamos y mucho más.
El aprendizaje automático se está adoptando ampliamente en finanzas. Two Sigma, un hedge fund, lo utiliza para informar sus estrategias de trading. Y uno de nuestros clientes del sector seguros impulsa cursos de ML en DataCamp para acelerar sus iniciativas de modernización de datos.
Crear mejores productos y servicios tecnológicos
El sector tecnológico utiliza ML para construir productos y servicios. Asesora a clientes para ofrecer personalización de marketing, motores de recomendación, traducción de texto, chatbots y más.
Aplicar IA y ML en el sector salud
La sanidad está evolucionando para incorporar ML en imagen médica y diagnóstico, recopilación de datos, descubrimiento de fármacos y mucho más.
La creciente demanda de machine learning scientists
Entonces, ¿cuánto ha crecido el campo del ML? International Data Corporation prevé que el gasto en IA y ML pasará de 12.000 millones de dólares en 2017 a 57.600 millones en 2021. Deloitte Global predice que el número de pruebas piloto e implantaciones de ML se duplicará en 2018 respecto a 2017, y volverá a duplicarse en 2020.
Dado que tantas organizaciones invierten en analítica predictiva, es lógico que haya una gran demanda de profesionales de ML. Y cuanto más madura es una organización en la implantación de ML e IA, más roles abre. La demanda de machine learning scientists va en aumento y probablemente seguirá siendo alta en los próximos años.
Forma a tu equipo con nuestros itinerarios de aprendizaje en ML
Si quieres seguir leyendo, echa un vistazo a nuestros tutoriales de aprendizaje automático en Python y R.
