Machine Learning en empresas: Qué es y cómo puede ayudar

Publicado el 7/10/2021 por Bruno Peláez

Datos que analiza el Machine Learning en empresas y qué resultados y conocimientos aporta

Qué es Machine Learning

Machine learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, es una tecnología diseñada para analizar y producir clasificaciones, agrupaciones o predicciones que un análisis tradicional, con reglas fijas, le costaría mucho realizar. Por ejemplo, un programa que puede reconocer un rostro en una fotografía pixelada (Machine Learning), a diferencia de un programa que realiza un cálculo de impuestos de la venta de un producto (análisis tradicional).

Esta tecnología es útil para ciertas cuestiones de un negocio (que explicaremos más adelante) pero no se puede aplicar a todos los tipos de problemas. Es clave que los responsables de implementar un software de Machine Learning en empresas conozcan los tipos de datos que analiza y los resultados que puede ofrecer. En caso de que el aprendizaje automático no sea la herramienta adecuada siempre se pueden utilizar los modelos de análisis tradicionales.

Gartner se refiere al concepto de Machine Learning (documento en inglés y sólo disponible para clientes) como un conjunto de tecnologías y técnicas que realizan predicciones al identificar patrones en datos históricos. Para problemas que no se pueden resolver con un conjunto de reglas establecidas. Por ejemplo, reconocer una voz de un conocido en medio de murmullos y ruido. 

Esto es diferente a un cálculo o un análisis predictivo que se basa en reglas. Por ejemplo, la raíz cuadrada de tal número.

En otras palabras, un modelo de Machine Learning está diseñado para aprender y crear sus propias reglas (o algoritmo) para analizar, clasificar y producir resultados esperados, a través de un proceso de continuos entrenamientos. A diferencia de un algoritmo tradicional que es un proceso previamente y claramente definido, paso a paso, para convertir datos de entrada en datos de salida.

El desarrollo de un modelo de Machine Learning se basa en el continuo entrenamiento

La tecnología Machine Learning se basa en el entrenamiento constante. Esto significa que para que un modelo de Machine Learning desarrolle el algoritmo de análisis deseado necesita ser alimentado repetidamente de datos. 

De este modo, en cada iteración de entrada de datos, el modelo de ML utilizará las reglas recién aprendidas para analizar los nuevos datos y con ello mejorar el algoritmo con reglas nuevas o más precisas. Esto se repite hasta que el algoritmo de análisis empieza (o no) a producir el resultado y las predicciones que se desean.

Varios modelos se pueden probar paralelamente con distintos datos, lo cual implica que las características del modelo cambiarán y por lo tanto se podrán comparar los resultados. Esto siempre con el propósito de encontrar el modelo que mejor se desempeñe con los datos que tiene a la mano la empresa.

Dedicar tiempo y recursos para que el modelo Machine Learning produzca el mejor algoritmo es clave. Se debe tener en cuenta esto al decidir utilizar esta tecnología.

Gartner indica (contenido en inglés) que los algoritmos avanzados del Machine Learning están compuestos por varias tecnologías, utilizadas en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, que operan guiadas por aleccionamiento de información existente. 

Esto quiere decir que existen dos tipos principalmente de Machine Learning: el supervisado y el no supervisado.

Machine Learning supervisado

El Machine Learning supervisado auto-aprende a analizar datos por medio de la intervención humana. Se introducen en el modelo tanto datos de entrada como también datos de salida esperados, es decir, datos en el formato como a uno le gustaría que el algoritmo lo resuelva/clasifique/presente, etc. 

Los datos que se introducen en este tipo de Machine Learning deben estar previamente etiquetados (ej. por propiedades o categorizados) para facilitar el proceso de análisis y aprendizaje. De esta forma el algoritmo se auto-entrena basado en estas etiquetas, lo cual le ayuda a desarrollar reglas que produzcan resultados en el formato esperado (similares a los datos de salida introducidos al principio del proceso).

El Machine Learning supervisado es utilizado para minimizar errores de predicción o minimizar los falsos negativos o positivos. Produce predicciones o clasificaciones.

Ejemplos de uso de Machine Learning supervisado:

– Clasificar si un email es spam o no.
– Clasificar las palabras en sustantivos o verbos.
– Predecir la pérdida de clientes.

Machine Learning no supervisado

El Machine Learning no supervisado aprende a analizar datos sin la intervención humana. Hace deducciones a partir de un conjunto de datos de entrada que no están etiquetados. Este tipo de modelo no requiere de etiquetas ni señales de supervisión para entrenarse y producir resultados. Aunque sí requiere validez estadística, con suficiente diversidad y representatividad de datos para reducir sesgos.

El aprendizaje no supervisado se usa en casos que requieran la agrupación (revelar las propiedades inherentes de los datos) o la asociación (descubrir reglas en el conjunto de datos). 

El Machine Learning no supervisado también se puede usar para preparar datos para un aprendizaje supervisado. Identificar patrones ayuda a categorizar los datos, reduciendo su dimensionalidad. Estos datos son los que se introducen en el modelo supervisado.

Ejemplos  de uso de Machine Learning no supervisado:

– Agrupar clientes por su comportamiento de compra.
– Clasificar personas en base a intereses distintos.
– Agrupar inventarios en base a métricas de producción y ventas.

Cómo saber si necesito una solución de Machine Learning

Para saber si a un negocio le puede resultar útil esta tecnología, es clave entender los datos que se van a analizar y el resultado que se busca. Por ejemplo, una herramienta de Machine Learning en empresas es recomendable cuando:

  • El conjunto de datos contiene un gran número de variables independientes (decenas o incluso cientos).
  • El conjunto de datos es una mezcla de datos que incluye categorías, números, textos, imágenes o audio.
  • El resultado o la predicción que se busca no puede obtenerse aplicando un conjunto de reglas pre-establecidas y claras. Por ejemplo, el proceso de una persona al distinguir un avión de un pájaro.

Problemas para los que es útil el Machine Learning en empresas

El abanico de resultados o predicciones que puede producir esta tecnología es amplio. Ya sea desde un aprendizaje automático supervisado o uno no supervisado.

Principalmente las empresas pueden beneficiarse de preguntas que resuelve el Machine Learning supervisado:

  • Predicciones de un número (¿cuánto o cuántos de algo?). Por ejemplo:
    • ¿Cuántos clientes cambiarán de proveedor en el próximo trimestre?
    • ¿Cuántas unidades se venderán en la ciudad de Barcelona?
  • Predicción de una categoría. Por ejemplo:
    • ¿Qué clientes no pagarán sus facturas a tiempo?
    • ¿Qué segmento de clientes está más interesado en un nuevo producto?

Los directivos o responsables que decidan implementar estas herramientas de análisis deberían identificar los problemas del negocio de alto valor y determinar si una predicción de número o categoría ayudará sustancialmente a resolverlos o incluso a evitar que sucedan.

También la empresa puede aprovechar el modelo de aprendizaje automático no supervisado para analizar datos no etiquetados. Su algoritmo descubre propiedades compartidas “ocultas” en los datos. Con el descubrimiento de estas propiedades inherentes, el análisis de Machine Learning crea agrupaciones o asociaciones que tal vez no eran evidentes antes. Por ejemplo, identificar asociaciones entre compradores, personas que compran cierto tipo de ropa también pueden estar interesados en cierto estilo de zapatos. 

Vincular la predicción del Machine Learning y el valor generado para el negocio

Cuando se obtienen las predicciones de un algoritmo de Machine Learning en empresas se debe actuar en consecuencia. Generalmente los objetivos son identificar oportunidades, resolver un problema, optimizar procesos o incrementar las ganancias.

En ocasiones, las predicciones no llevan directamente a la resolución de estos objetivos sino que muestran hacia dónde se debe mirar para solventarlos. Es clave saber ubicar para qué sirven los resultados o predicciones del aprendizaje automático y conectarlos con el valor que pueden generar para el negocio. 

Por ejemplo, puedes usar los datos y descubrimientos realizados por un Machine Learning, sobre comportamientos de consumidores, en combinación con un software de planificación de marketing para diseñar una nueva estrategia. 

Otro ejemplo, utiliza los resultados/predicciones de Machine Learning con un software de pronósticos de ventas para visualizar posibles futuros escenarios y diseñar estrategias adecuadas para cada uno de ellos. 

Analizar con el equipo si el Machine Learning es la herramienta de análisis adecuada

La tecnología Machine Learning a veces es más fácil de implementar que los modelos tradicionales estadísticos, si se entiende correctamente los datos con los que se cuentan y el valor que tendrán los resultados para el negocio.

Reúne a tu equipo de TI y responsables de toma de decisión y discute los siguientes puntos, esto te ayudará saber si el aprendizaje automático es la herramienta adecuada para lo que buscas:

  • Comprender que puede y que no puede hacer el Machine Learning.
  • Estudia si los problemas de tu negocio se pueden analizar con las predicciones/resultados que genera un Machine Learning.
  • Identifica el tipo de modelo de Machine Learning debes usar en base a los datos que tienes.
  • Qué valor pueden generar estas predicciones/resultados a tu negocio.

Es posible que para generar datos útiles para el modelo de Machine Learning que quieres usar tengas que hacer cambios en algunos procesos de tu negocio. Ten en cuenta esto y los recursos que conlleva. Recuerda que también puedes abordar los problemas desde un modelo de análisis tradicional.

La tecnología Machine Learning ayuda a las empresas a obtener conocimientos y datos que quizá no hubieran sido posibles de conseguir con modelos más tradicionales, debido a la naturaleza de los datos analizados. Pero esto no quiere decir que esta tecnología es la más adecuada para todos los casos. Evalúa las necesidades de tu negocio y decide si el aprendizaje automático es el enfoque apropiado para lo que buscas.

¿Quieres saber más? Visita nuestro catálogo de herramientas de Machine Learning para descubrir más productos.

Este artículo puede referirse a productos, programas o servicios que no están disponibles en tu región, o que pueden estar restringidos según las leyes y regulaciones de tu país. Te sugerimos que consultes directamente con el proveedor de software para obtener información sobre la disponibilidad del producto y conformidad con las leyes locales.

Sobre la autora o el autor

Content Analyst, experto en tecnología. Actualmente especializado en investigación de tendencias de software B2B. Lo encuentras inmerso en datos y texto o dibujando un laberinto.

Content Analyst, experto en tecnología. Actualmente especializado en investigación de tendencias de software B2B. Lo encuentras inmerso en datos y texto o dibujando un laberinto.