Machine Learning, la fórmula con la que Amazon y Netflix convierten datos en oportunidades

  • El Aprendizaje Automático, también conocido como Machine Learning, es el método tecnológico que utilizan estas firmas para acertar con las recomendaciones que hacen a sus usuarios cada vez que acceden a sus servicios. Ahora, está al alcance de más compañías.
Bogotá, 28 de octubre de 2015. Alguna vez se preguntó ¿cómo una empresa como Amazon puede publicar ofertas instantáneas de productos que le pueden interesar al mismo tiempo que está viendo otro?, ¿cómo hace Netflix para recomendarle películas y acertar en la mayoría de los casos con sus gustos?, ¿cómo una entidad financiera es capaz de hacer una proyección y darle respuesta a su solicitud de préstamo casi en tiempo real? La respuesta está en el Aprendizaje Automático o Machine Learning.

Se trata de un método tecnológico que viene siendo usado cada vez más por compañías de diferentes sectores y tamaños para transformar la vida de sus usuarios o clientes mediante el análisis de datos y la construcción automática de modelos analíticos. Es un sistema que utiliza algoritmos que permiten que los computadores puedan encontrar ideas ocultas para dar respuesta a los requerimientos que les hagan sin estar programados explícitamente para ello.
“Aunque suene complejo, es una técnica que cada vez es más frecuente de encontrar en las empresas para aprovechar su activo más valioso: sus datos”, explica Juan Carlos Puentes, country manager de SAS, compañía de origen estadounidense líder en soluciones de analítica de negocios en todo el mundo.
“El aspecto iterativo de aprendizaje de una máquina es importante porque hace que los modelos estén expuestos a nuevos datos. Los resultados toman en cuenta los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados repetibles fiables. Es una ciencia que no es nueva, pero que está ganando un nuevo impulso debido a los crecientes volúmenes y variedades de datos disponibles en la actualidad, a que el procesamiento computacional es cada vez más barato y potente, y el almacenamiento de datos mucho más asequible”, agregó el directivo de SAS.
Lo que puede hacer por las empresas colombianas
A través del Aprendizaje Automático una compañía puede producir muy rápidamente modelos que analizan paquetes de datos grandes y complejos y que arrojan resultados más rápidos y precisos. ¿El resultado? Predicciones de alto valor que pueden guiar a mejores decisiones y acciones inteligentes en tiempo real y sin intervención humana.
Aunque no se trate de un tema popular, son muchas las actividades del día a día que son impulsadas en la actualidad ​​por algoritmos de Aprendizaje Automático. Estas serían algunas de esas cosas que no existirían o no estarían tan desarrolladas sin esta tecnología:
· Detección de fraude en las instituciones financieras
· Resultados de búsquedas en la web
· Anuncios en tiempo real de las páginas web y dispositivos móviles
· Análisis de sentimientos basados ​​en texto
· Puntajes de crédito y ofertas
· Predicción de fallas en los equipos
· Establecimiento de nuevos modelos de precios
· Detección de intrusiones a las redes
· Patrón y reconocimiento de imágenes
· Filtro de spam en los correos
A medida que tendencias como las del Internet de las Cosas van creciendo, también aumentan los desafíos de las empresas por generar nuevas oportunidades de negocio e interacción con sus usuarios.
En Colombia estos nuevos escenarios empiezan a ser una realidad y es por eso que soluciones de Big Data Analytics y tecnologías como las del Aprendizaje Automático empiezan a acercarse a cada vez más compañías. Así mismo crece la necesidad por contar con talento humano calificado para atender las nuevas exigencias y es allí donde profesiones como las de los científicos de datos se vuelven imprescindibles.
“Soñar con que una empresa colombiana se pueda convertir en la próxima Amazon o Netflix ahora puede ser una realidad gracias a las soluciones de analítica de negocios”, puntualizó el country manager de la compañía, Juan Carlos Puentes.

Luisa Guerrero
Medios Milenium
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