El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años gracias al desarrollo de la informática y el uso masivo de datos. Hoy el Machine Learning permite automatizar numerosos procesos, generar predicciones, reducir costos de operación y mucho más. En Chile se utiliza en numerosas empresas para resolver sus cuellos de botella más importantes.
Autos que se manejan solos, asistentes virtuales que traducen a varios idiomas, recomendaciones de canciones en aplicaciones, propuestas de productos para comprar… Este tipo de tareas complejas son posibles gracias al Machine Learning.
Mucho escuchamos sobre este término, pero ¿de qué se trata realmente? “El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, entrega a los computadores la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Este aprendizaje les permite llevar a cabo tareas específicas de forma autónoma”, explica Francisco Santibánez, gerente comercial y cofundador de DataQu.
El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años gracias al desarrollo de la informática y el uso masivo de datos.
Puede decirse que el Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. Mediante él se han desarrollado algoritmos para Redes Sociales, que les permiten reducir el spam o detectar fake news; motores de búsqueda que optimizan resultados; investigaciones médicas que analizan datos y aumentan la posibilidad de generar mejores diagnósticos; nuevos antivirus y motores de detección de malware; entre otras numerosas soluciones prácticas.
“En nuestro país el Machine Learning apoya a compañías de numerosas industrias a alcanzar mejoras en sus procesos, incrementar su productividad y desempeño. Gracias a sus soluciones se han podido automatizar procesos y reducir sus costos de operación. Otras consiguen bajar la intensidad en mano de obra, predecir con certeza la producción, pronosticar demanda, disminuir costos y errores en procesos, etc.”, agrega.
Explica que mediante el análisis de los datos históricos de la operación y simulaciones mediante modelos matemáticos se logran generar predicciones muy valiosas. “De ese modo las soluciones de Machine Learning se convierten en herramientas para la toma de decisiones que logran reducir la incertidumbre con que conviven muchas empresas y resolver los cuellos de botella más importantes”.
Santibáñez señala que hay numerosas herramientas de Machine Learning que pueden ayudar a resolver los problemas cotidianos de empresas que participan en diferentes industrias. “La clave está en detectar las áreas que generan mayor dolor en las operaciones de las empresas y desarrollar pilotos exitosos”, asegura. De ese modo, podremos apoyar a las diferentes industrias nacionales a ser más competitivas y estar mejor preparadas para enfrentar sus diferentes desafíos.
Equipo Prensa
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