De la mano con la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automático permite que la máquina vaya aprendiendo ajustando sus procesos conforme va adquiriendo información.  

El machine learning, al igual que la inteligencia artificial, es un sector en expansión. El mercado global estaba valuado en 15,440 millones de dólares en 2021 y se espera que alcance los 21,170 millones de dólares en 2022, de acuerdo con una estimación de la empresa de investigación de mercados Fortune Business Insights.

Su pronóstico es que para 2029, el mercado de machine learning llegue a 209,910 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR, por sus siglas en inglés) de 38.8%. 

¿Cómo funciona el machine learning?

Existen diferentes formas de aprendizaje automático:

• Supervisado. Se le entregan una serie de datos ya etiquetados, con los cuales puede ir aprendiendo para obtener sus propias respuestas, posteriormente.
• Sin supervisión. Solo se proporciona una gran cantidad de datos, pero sin etiquetas y la máquina empieza a hacer sus propias deducciones, de acuerdo con los patrones que va encontrando. 
• Semisupervisado. La máquina recibe datos tanto etiquetados, como sin etiquetas y por medio de los primeros empieza a obtener sus propias conclusiones con los segundos. 
• Aprendizaje por refuerzo. La máquina aprende y toma decisiones con base en la experiencia previa, de acuerdo con las estrategias que han funcionado anteriormente y por las que ha recibido un refuerzo positivo.

Elegir entre uno y otro, depende de la información con la que se cuenta y el tiempo que se quiere dedicar a ello, por ejemplo, un aprendizaje supervisado necesita que una persona o un equipo de personas etiquete los datos que se van a entregar a la máquina, mientras que un aprendizaje sin supervisión solo requiere la entrega de información. 

El proceso que sigue el machine learning está compuesto de cinco pasos:

1. Recolección de los datos.
2. Preparación de la información, ya sea darle formato o limpiar los datos que se van a utilizar.
3. Elegir el modelo que se va a utilizar, que son la serie de algoritmos que procesan la data. Se usan modelos diferentes si lo que se desea es detectar patrones, o bien, clasificar información, etc.
4. Probar el modelo y revisar que con la elección de ese algoritmo se están obteniendo los resultados esperados. 
5. Realizar los ajustes necesarios para obtener el máximo rendimiento. 

Beneficios y usos del machine learning para los negocios

Muchas soluciones de inteligencia artificial y machine learning están disponibles por medio de las nubes públicas o en diferentes aplicaciones de software. 

En 2021, los principales usos de machine learning estuvieron orientadas a mejorar los procesos comerciales, de acuerdo con Statista:

• Mejorar la experiencia del cliente - 57%
• Generación de conocimiento/inteligencia de clientes - 50%
• Interacción con clientes - 48%
• Detección de fraudes - 46%
• Incrementar el compromiso de los clientes en el largo plazo - 44%

Gracias al aprendizaje automático, las empresas pueden tomar mejores decisiones al hacer proyecciones basadas en datos; analizar información de la cual no se tengan respuestas o información completamente nueva; una mejor interacción con los clientes, ya que se pueden ofrecer soluciones más certeras a sus problemas, o incrementar la seguridad de los sistemas o software de la empresa, al detectar patrones, anomalías en el uso o inicios de sesión inusuales. 

Como podrás ver, son grandes beneficios los que el machine learning tiene para tu empresa, pero ello requieres una excelente conexión, almacenamiento y procesamiento de datos, por lo que muchas de estas aplicaciones se encuentran en la nube. 

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