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Machine Learning y su impacto en la economía

Machine Learning no es futuro. Está pasando ahora mientras lees este post. Industrias, empresas, banca, logística, hospitales, se benefician de esta tecnología. Su impacto va más allá de la economía. Se instala en la propia configuración y moldeado de las relaciones, de los servicios e incluso de las ciudades. Pero si se trata de cuantificar, aquí va una cifra. Se espera que en el 2030 el impacto de la inteligencia artificial suponga un crecimiento del 14% del PIB mundial. En nuestro país, puede tener un impacto en el PIB del 0,86%.  Convivimos, sin darnos cuenta, con una tecnología que está redefiniendo conceptos como datos y aprendizaje.

En la sociedad actual, la importancia de los datos en las empresas es incuestionable. Nuestra actividad diaria genera una enorme huella de datos. Correos electrónicos, aplicaciones, geolocalización, mensajería instantánea y todo esto a nivel usuario… El volumen aumenta considerablemente cuando hablamos de procesos industriales o empresariales. El programa Experto en metodología de investigación cuantitativa: técnicas estadísticas y machine learning. otorga un buen dominio de las técnicas actuales de análisis de datos.

¿Qué es exactamente Machine Learning?

¿Inteligencia Artificial? ¿Big Data? ¿Qué se entiende realmente por Machine Learning? Concretamente, es un subconjunto de técnicas dentro de la Inteligencia Artificial. Bajo el paraguas de la IA, el machine learning hace referencia a sistemas que tienen capacidad para aprender automáticamente, sin necesidad de programación humana. Y, no, no es ciencia ficción. Es el presente.

Ese “aprendizaje” no surge de manera espontánea. Es un proceso más complejo. A medida que se genera un histórico – mayor volumen de datos almacenados y procesados – los algoritmos aprenden más sobre esa información que procesa. Es como trabaja, por ejemplo, Google y su plataforma de publicidad online, BBVA para ofrecer servicios hechos a medida del cliente y detectar el fraude o Amazon para sugerir productos cada vez más precisos a los usuarios online.

machine learning y algoritmos

A través del machine learning se puede procesar volúmenes enormes de datos y extraer e identificar patrones. Cuántas más veces se analicen los mismos datos, el algoritmo “aprende” más. O lo que es lo mismo, se perfecciona a sí mismo para ofrecer datos más precisos.

Desarrollado, normalmente, en lenguaje de programación Python, hay tres tipos de machine learning:

  1. Aprendizaje Supervisado. Se basa en etiquetas y en datos de salida y entrada. Si buscamos que el algoritmo diferencie entre imágenes de perros y de gatos, etiquetamos cada uno y tras miles de fotografías procesadas, el algoritmo aprenderá a diferenciarlas.
  2. Aprendizaje No Supervisado. En el entrenamiento al algoritmo, no se incluyen etiquetas y tendrá que clasificar e identificar la información por sí mismo sin ayuda o programación humana.
  3. Aprendizaje por Refuerzo. Es un paso intermedio entre los dos anteriores. El algoritmo aprende a base de prueba/error. Ajusta sus acciones en base a las respuestas que recibe del programador.

El impacto del machine learning

El machine learning se basa en dos ejes. Uno consiste en el análisis de datos y extraer patrones. Otro en la predicción. Juntando ambos ejes se dibujan unas posibilidades infinitas en casi todos los ámbitos: económicos, sanitarios, educación, movilidad, etc. Según la consultora Accenture, su aplicación aumentará la productividad de las empresas más de un 40% para el año 2035.

Algunos ejemplos:

  • Industria 40: aumentos de productividad, mejora de procesos y organización, aumento de calidad en producto y servicios al cliente.
  • Logística: mantenimiento preventivo de la maquinaria, cálculos más precisos del volumen de demanda, optimización de la entrega en la llamada “última milla”
  • Recursos Humanos: para la selección de perfiles previos en los reclutamientos con unas determinadas coordenadas, para la detección de habilidades.
  • Banca: para detección de fraudes, segmentación de clientes…

Hay más, muchos más usos, como los relacionados con cuestiones de movilidad o de diagnósticos médicos. Y más que seguramente se irán desarrollando según se avance en esta tecnología. El verdadero impacto del machine learning es su alcance. Industrias, empresas y organizaciones se verán afectados por el machine learning.

Imágenes de xresch en Pixabay

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