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Por qué ‘machine learning’ sera la tecnología más importante en 2018 | Tecnología


El aprendizaje automático será una tecnología definitoria de 2018, haciendo más para cambiar la forma en que vivimos y trabajamos que cualquier tecnología desde la irrupción de internet.

Para entender por qué, primero tenemos que superar los titulares sensacionalistas en torno a que los robots están “robando nuestros trabajos”. La innovación y el uso de herramientas para facilitar la vida han sido un marcador del progreso a lo largo de la historia, a través de revoluciones agrícolas e industriales. Ahora estamos en una revolución de datos y, a medida que avanzamos, algunos de los roles de las personas cambiarán, pero el progreso ha traído constantemente la creación de nuevos empleos, nuevos modelos de negocio e industrias completamente nuevas. Lejos de convertirnos en obsoletos, el aprendizaje automático aumentará la humanidad y nos hará más eficientes.

El aprendizaje automático ya está a nuestro alrededor; escrito en el software en nuestros teléfonos, en nuestros automóviles y hogares y en el software de negocio que utilizamos en el trabajo, ayudándonos a acceder a la información y a tomar mejores y más informadas decisiones, más rápidamente.

De acuerdo con Gartner, las tecnologías de aprendizaje automático estarán presentes en “casi todos los nuevos productos de software” en 2020, haciendo de el actual un momento emocionante y potencialmente decisivo en el tiempo para los proveedores de software, además de una encrucijada crucial para las empresas que les compran.

De cara al futuro más lejano, podemos entrever, por ejemplo, que los coches sin conductor y otros dispositivos automatizaros donde la acción humana será reemplazada por robots serán ciertamente áreas clave de desarrollo en los próximos años. Pero si miramos a lo que está pasando ahora mismo, lo cierto es que el aprendizaje está cambiando de modo significativo el mundo que nos rodea en este momento. Su habilidad para reducir drásticamente el tiempo y mejorar la efectividad de nuestra toma de decisiones puede sonar menos sensacionalista que los coches sin conductor, pero es lo que hará que el machine learning sea una tecnología que defina una era.

Las organizaciones que aprovechan el poder del aprendizaje automático saldrán rápidamente adelante, debido a la velocidad y la eficiencia de la toma de decisiones mejorada que procura. Ningún negocio puede permitirse el lujo de sentarse y esperar. Si lo hacen, se quedarán atrás.

La adopción del machine learning está creciendo a la par del crecimiento del cloud computing, por una buena razón. La integración transparente de aplicaciones, plataformas e infraestructura en la nube es crucial para el crecimiento y la efectividad del aprendizaje automático; abren el machine learning a grupos de datos cada vez mayores, rompiendo silos y aprovechando los datos de todas las organizaciones y sus redes.

Los algoritmos que dirigen el aprendizaje automático necesitan tantos datos y de tantas fuentes como sea posible. Cuanto más se alimenta estos datos, más inteligente se vuelve y mayor es su potencial para la toma de decisiones.

La creciente madurez y la adopción de tecnologías cloud se suman a las razones por las cuales 2018 representa un punto tan atractivo para el aprendizaje automático. La nube es una parte integral de casi todas las estrategias de TI de las empresas, impulsando su transformación digital y la capacidad de explotar el valor de sus datos.

Si el Big Data nos mostró que había una fuente de riqueza por explotar y la nube nos proporciona los pilares fundamentales para la transformación digital, el aprendizaje automático es la primera herramienta verdaderamente industrializada para desbloquear esas riquezas a escala. La estrategia es crucial en todo esto. La clave para aprovechar al máximo el aprendizaje automático es buscar aplicaciones que ofrezcan un valor estratégico a largo plazo, que fundamentalmente transformen las funciones o procesos críticos del negocio, en lugar de ofrecer un factor sorpresa a corto plazo.

La reducción del tiempo necesario para crear pronósticos precisos y fiables puede tener un impacto significativo no solo en la capacidad de una empresa de planificar, presupuestar y utilizar recursos de forma eficaz, sino que todas esas cosas combinadas tendrán un considerable potencial financiero para cualquier empresa.

El encanto del aprendizaje automático es que sus usos son casi ilimitados. Donde hay valor para analizar rápidamente y derivar la comprensión de los datos, existe un papel que desempeñar. Donde hay valor para identificar tendencias o anomalías en grandes conjuntos de datos, puede haber un efecto transformador, desde la investigación clínica hasta el cumplimiento normativo y la seguridad.

Revolución en el servicio al cliente

En casi todas las industrias orientadas al cliente, un gran número de consultas pertenecen a un número limitado de categorías y muchas son simples de predecir y responder con el uso de chatbots. Estos funcionan con el aprendizaje automático, el cual refina y perfecciona su capacidad para responder con precisión a los clientes. Esto reduce los tiempos de espera y la frustración entre los clientes y hace que las empresas sean más eficientes. También libera a los agentes de servicio al cliente para gestionar el número limitado de quejas que son más específicas y requieren la intervención humana.

Este último ejemplo es quizás el más tangible en que el aprendizaje automático está optimizando la forma en que las personas trabajan. No va a reemplazar a las personas, pero ciertamente puede mejorar todo lo que hacen.

Si existe un riesgo con el aprendizaje automático es ignorarlo. 2018 debería ser el año en que las empresas se comprometan, si aún no lo han hecho, a explorar y desbloquear el valor del aprendizaje automático.

Enrique Martín es experto en Tecnología de Oracle Ibérica.




Fuente: El país

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