Machine Learning: cuando el futuro golpea a nuestra puerta

Hablar hoy de Inteligencia Artificial no es una novedad. Ni para la gente ni para las empresas o gobiernos.

Si bien parece una cuestión de lo más naturalizada por estos días, hasta hace no muchos años atrás, hablar de inteligencia artificial era un asunto distante, difícil de abordar, reservado solo para entendidos.

Hoy en día, se habla y se aplica para cuestiones tan básicas como el uso del homebanking, ver películas en streaming o escuchar música. Hasta los buscadores como Google o Yahoo la utilizan. Y en las redes sociales, los ejemplos de Facebook y Twitter lideran el segmento.

Cada vez más, se lee y se comenta sobre inteligencia artificial en medios masivos de comunicación, con toda facilidad. Inclusive, empieza a ganar un espacio dentro del presupuesto propio de las empresas en el país: la búsqueda por la reducción de los costos y el aumento de la productividad vienen impulsando el avance en el uso de soluciones que involucran robots capaces de conversar con los clientes y de sistemas que analizan miles de datos en pocos segundos.

En algunos casos, el volumen de recursos destinado a ese segmento está previsto que aumente en más de cinco veces en 2018, en relación al aplicado el año pasado.

Dentro del amplio espectro que abarca la inteligencia artificial, se encuentra Machine Learning. Definida en líneas generales, se trata una herramienta que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas de forma explícita. Dentro de esta tecnología, el software imita al cerebro humano usando hasta miles de millones de 'neuronas' o unidades computacionales.

Machine Learning se convirtió en la herramienta vedette del comercio electrónico. Permite que un sistema no se comporte siempre de la misma manera, sino que aprenda continuamente a partir del comportamiento de sus usuarios y mejore así su servicio.

Javier Goilenberg, CEO y Co-Fundador de Real Trends -la plataforma líder en herramientas de análisis y gestión para vendedores de Mercado Libre- celebra el uso de herramientas como éstas en su campo de trabajo.

"Dentro de Real Trends usamos Machine Learning para sugerirle automáticamente al vendedor una respuesta ante una pregunta de un potencial comprador. A medida que el vendedor va respondiendo más preguntas desde Real Trends, este ´sugeridor de respuestas´ se va optimizando para él y le ofrece mayor calidad de respuestas automáticas. Estoy seguro de que iremos viendo cada vez más implementaciones de Big Data y Machine Learning en plataformas de e-commerce, como así también en cualquier otro tipo de plataformas online", precisó Goilenberg a Infobae.

Cada vez más empresas la utilizan

El uso de este tipo de tecnología innovadora se extiende cada vez más a empresas de cualquier rubro.

"En lo que hace a recursos humanos, si bien el potencial de crecimiento es amplio, el uso actual es limitado. Por el momento tiene su foco principal en los procesos de reclutamiento. ATS (Applicant Tracking Systems) es una de las herramientas valiosas basadas en Machine Learning que se implementa exitosamente en búsquedas masivas y para la primera selección", detalló Marcelo Di Gennaro – Director de Raet Latam.

Ternium, productora de aceros planos en la industria pesada, implementó Machine Learning para crear una aplicación que detecta automáticamente desvíos de seguridad industrial, contribuyendo a la mejora en prevención de accidentes en sus plantas. .

"Esta gestión sobre la información generada facilita la retroalimentación de otras acciones de mejora. Los datos son una mina de oro", precisó Patricio Flynn, Director de IT de la empresa.

Por su parte, Goilenberg agregó: "Las implementaciones de Machine Learning son cada vez más visibles en plataformas de ecommerce, como así también en cualquier otro tipo de plataformas online. Sin ir más lejos, hoy están presentes en el día a día de plataformas de entretenimiento tales como Spotify, que recomienda listas y artistas a partir de lo que un usuario escucha anteriormente y de lo que escuchan los amigos de ese usuario".

Y citó otro caso como Netflix, que sugiere qué series y películas nos pueden gustar, a partir de analizar no solo lo que ya vimos, sino también lo que vieron otros millones de usuarios que vieron lo mismo que nosotros. También en redes sociales como Facebook e Instagram o LinkedIn, que sugieren personas o marcas que pueden resultarnos atractivas para agregar a nuestra red de contactos.

Machine Learning usa algoritmos para procesar datos, aprender de ellos y luego ser capaces de realizar una predicción o sugerencia sobre algo. Los programadores continúan perfeccionando estos algoritmos para ser lo más precisos posibles y las empresas utilizan ese recurso para mejorar su atendimiento. Nunca tanto como ahora, la vieja canción de Los Redondos cobra vigencia: "El futuro llegó hace rato…". Ahora, con inteligencia artificial.

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