Machine Learning es un método analítico que permite a un sistema aprender por sí mismo (sin guía humana y en forma automatizada) a descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. Consecuentemente, cada interacción con información nueva ejecuta acciones que tienden a la optimización de la respuesta.
Esta ‘capacidad’ para aprender de los datos y obtener nuevos resultados, define a Machine Learning como una asombrosa acción de Inteligencia Artificial que contribuye en múltiples aspectos de nuestra vida diaria.
No es extraño escuchar que sectores de la sociedad y el empresariado ya aprovechan esta innovación analítica, es así como hoy encontramos a empresas de diversos rubros que abrazan sus beneficios: Servicios financieros, atención de la salud, ventas y marketing, gobierno, transporte, entre otros.
El aprendizaje automático o aprendizaje sistémico o aprendizaje de máquinas (del inglés Machine Learning) es un sub-campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las maquinas aprendan. En realidad, la máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas mejoran de forma autónoma con el tiempo y sin intervención humana.
Veamos cómo funciona:
1. Las empresas - sin importar el rubro o a que se dedican - almacenan gran cantidad de datos históricos, ya sea de ventas, clientes, productos, hechos, entre otros. Los datos históricos - por ejemplo, del conjunto de los clientes - debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para:
Predecir futuros comportamientos
Favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio
Evitar aquellos que son perjudiciales. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos.
2. Esa cantidad ingente de datos es imposible de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. En cambio, los algoritmos sí pueden detectar patrones de comportamiento, contando con las variables que les proporcionamos, y descubrir que variables son las que han llevado o afectan o influyen en la acción posterior.
3. Lo anterior es un análisis de los datos históricos, pero… ¿Dónde está la predicción? Vamos a ello:
Ejemplo: Si los clientes que abandonaron una empresa o dejaron de consumir un servicio, con características diversas, adoptaron en algún momento un “cierto” comportamiento que los llevó a tomar una acción específica común para abandonar el servicio. Es previsible que los que todavía son clientes - y tienen este mismo comportamiento - estén en riesgo de irse.
Según este modelo predictivo es bastante probable que esto suceda. Si el departamento de marketing tuviera esta información, podría proponerles proactivamente un cambio para intentar mantenerlos.
El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente, esto quiere decir que con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad.
Los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: Predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.