9 Aplicaciones esenciales de Machine Learning que debes conocer

Con el vertiginoso avance tecnológico de los últimos años, las aplicaciones de machine learning se han multiplicado. Cada vez más, la tecnología de machine learning se entiende como un servicio.

Por ello, ya existen una serie de utilidades que están revolucionando mercados e industria, automatizando procesos y haciéndolos más eficientes. Conocer y aplicar estas opciones es esencial para mantenerse un paso por delante y no caer en la obsolescencia.

Qué es el machine learning

El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que desarrolla formas para que las máquinas aprendan a predecir resultados y tomar sus propias decisiones basadas en datos.

Mediante el machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. Así, facilitan cualquier proceso sin estar específicamente programados para ello. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de intervención humana para dar instrucciones específicas a la máquina.

Las principales aplicaciones del machine learning tienen que ver con el análisis de Big Data, una tarea inmanejable para los humanos y que los sistemas informáticos pueden realizar rápidamente.

A través de esta información, los sistemas de machine learning son capaces de identificar riesgos y oportunidades y tomar las decisiones mejores y más eficientes basadas en datos.

Las mejores aplicaciones de machine learning

1. En el sector financiero

Mediante la infraestructura adecuada, es posible aplicar sistemas de machine learning como servicio en finanzas. Ya se está aplicando en la automatización de procesos, generación de chatbots que permiten interactuar con clientes de forma más rápida u optimizar el trabajo administrativo mediante procesamiento de lenguaje natural (que consigue extraer la información más importante de documentos).

Las aplicaciones de machine learning también incluyen mayor seguridad, ya que detectan automáticamente prácticas fraudulentas como el blanqueo de capitales.

2. Asistencia Virtual

La asistencia virtual es una de las aplicaciones de machine learning que se usa en una amplia gama de sectores. Los asistentes virtuales usan procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar lo que necesita el usuario, convertirlo en comandos a ejecutar.

Es una de las aplicaciones más populares: si en 2019 había 3.250 millones de asistentes virtuales en uso, se estima que para 2023 habrá 8.000 millones de asistentes virtuales en uso globalmente.

3. Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de machine learning como servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones para llegar a clientes potenciales. Así, han nacido nuevas ramas como el marketing predictivo.

Como ejemplo, las aplicaciones de machine learning en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, así como anuncios relevantes.

4. Movimiento y viajes más eficientes

Uno de los usos más comunes del machine learning como servicio es la aparición de aplicaciones GPS capaces de predecir dónde habrá más tráfico y decidir la ruta más rápida, adecuada y eficiente.

Además, entre las aplicaciones más interesantes de machine learning, se están desarrollando vehículos que usan este sistema para la conducción autónoma. Aunque la tecnología mejora su capacidad para calcular distancias o peligros, aún son sistemas en fase temprana.

5. Salud y medicina

En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de machine learning como servicio puedan detectar enfermedades tempranamente o predecir su evolución mediante análisis de datos.

Asimismo, se prevé aplicarlo a la investigación médica así como a la atención al paciente mediante la planificación de terapias más adecuadas.

6. Comunicaciones mejoradas

Los sistemas de machine learning son cada vez más capaces de aplicar el llamado análisis de sentimiento: encontrar la subjetividad en un texto y extraer su significado mediante análisis lingüístico.

Las aplicaciones de machine learning a nivel comunicativo también permiten la detección de idiomas para traducción. Del mismo modo, el reconocimiento de voz y su transformación en texto se están mejorando enormemente con la aplicación de machine learning.

7. Seguridad

En gran medida, el machine learning se entiende como un servicio capaz de mejorar la seguridad en muchos sectores. Así, es posible aplicar esta tecnología para detectar la información más relevante en grabaciones de cámaras de seguridad (por ejemplo, cuando entra una persona en la escena, detectar un rostro y reconocerlo o la presencia de la misma persona en varios fotogramas).

8. Aplicaciones de machine learning a nivel industrial

La capacidad de extraer valor de los datos, predecir y proponer soluciones desde aplicaciones de machine learning también tiene un gran impacto en la industria. Menores costes, optimización de procesos u operaciones más seguras y fluidas son algunas de las mejoras que la Inteligencia Artificial puede aportar al entorno industrial.

Como ejemplo, muchas industrias ya aplican machine learning para habilitar el mantenimiento predictivo. Las propias máquinas son así capaces de reaccionar antes de que se produzcan fallos que, a su vez, provocan interrupciones en la producción.

9. Aplicaciones de machine learning para ciudades inteligentes

Es muy difícil para muchos municipios detectar los problemas de su ciudad y poder desarrollar soluciones acordes. Gracias al machine learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de vídeo a comentarios en redes sociales, analizando todos los datos recopilados para ayudar a encontrar soluciones específicas para cada problema, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo esto, es posible cumplir con la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes, que requiere ciertos requisitos para su consideración como nodo IoT:

• Horizontalidad
• Interoperabilidad
• Abierto
• Escalable
• Seguridad

Plataformas como Nexus Integra ya están haciendo posible la IA y el machine learning para la industria. Este sistema combina tecnologías como IoT y Big Data que alimentan los sistemas ML con miles de datos tanto en tiempo real como de su histórico para permitir a las industrias tomar mejores decisiones a través de una única plataforma de uso intuitivo. Además, con su módulo ML Nexus Integra permite la productividad de los algoritmos de machine learning de forma sencilla, integrándose fácilmente en todo el proceso productivo.