Con el paso del tiempo, los seres humanos hemos buscado la forma de facilitarnos las labores diarias o, mejor dicho, tener mayor comodidad al realizar actividades. Conforme la tecnología ha ido avanzando, nos hemos acercado a un presente futurista gracias a las máquinas, a los sistemas automatizados, a la inteligencia artificial y a la innovación y creatividad de los humanos.
Con base en lo anterior, algunos países se han dado cuenta de que el futuro cercano está basado en hacer uso y ser pionero de la inteligencia artificial para sacar provecho económico, político y social, ante las demás naciones.
La inteligencia artificial ya es un hecho y desde hace algunos años ha comenzado a invadir este mundo, pues desde que hacemos uso de algún dispositivo móvil podemos encontrar estas herramientas tecnológicas que nos facilitan la vida. Su desarrollo y su avance ha sido tan provechoso que ahora las máquinas y los sistemas automatizados también están programados para aprender y, de esta manera, seguir ofreciendo comodidad a las personas; así es como nació el machine learning.
El machine learning, como su nombre lo dice, es una rama de la inteligencia artificial que le permite a las máquinas aprender sin que este sea su objetivo de programación, siendo una habilidad y una herramienta para crear sistemas inteligentes y autónomos, que puedan ser capaces de identificar patrones que, posteriormente, puedan convertirse en predicciones.
Aunque parece que el machine learning se inventó ayer, no es así, pues su origen se remonta hasta los años 50s cuando Arthur Samuel, pionero de los juegos informáticos y de la inteligencia artificial, escribió el primer programa de aprendizaje automatizado, el cual era un juego de damas chinas y que tenía como patrón de comportamiento mejorar conforme se jugaba cada vez más.
A partir del 2010, varias empresas decidieron apostar por la innovación y creatividad, dando paso a la programación de machine learning:
· IBM: Watson, su sistema de inteligencia artificial, es capaz de responder preguntas que se formulan en lenguaje natural.
· Google: con la tecnología de su proyecto GoogleBrain, además de su sistema de voz, es de las empresas más fuertes en este rubro.
· Facebook: Con DeepFace, esta empresa logra reconocer o verificar a personas a través de las fotos.
· Amazon: ellos crearon a su propio sistema de machine learning, llamado Alexa.
· Microsoft: a través de Kinect, se pueden rastrear 20 funciones humanas a la velocidad de 30 veces por segundo.
Además de esas empresas, ¿Dónde podemos encontrar este tipo de inteligencia artificial? Basta con abrir nuestro teléfono celular y preguntarle algo a las respuestas inteligentes de Gmail, preguntarle a Alexa o a Siri. También se encuentra presente cuando estamos viendo nuestras series o películas favoritas en plataformas de streaming como Netflix, Amazon Primer Video, HBO, Disney +, etc., o en plataformas como Youtube, Spotify, entre otras.
El machine learning tiene la capacidad de identificar el comportamiento humano, lo que da como resultados patrones que fácilmente podemos encontrar en las plataformas anteriormente mencionadas, a través de mensajes como “creemos que te puede interesar”, “otros usuarios también vieron”, “¿sigues ahí?”, “te sugerimos”.
También podemos encontrar el machine learning navegando en nuestras redes sociales. Por ejemplo, Pinterest utiliza una base de algoritmos de reconocimiento de imágenes para identificar los patrones de las imágenes en las que nos hemos fijado, además de que ofrece recomendaciones gracias a nuestros patrones de búsqueda; Twitter hace uso del machine learning para organizar nuestro “timeline”, basado en el contenido que a nosotros nos interesa y a la cantidad de “me gusta” y “retweets”; Facebook hace uso de la tecnología para el reconocimiento facial, además de analizar la edad, el sexo, la ubicación, las profesiones, los “me gusta” que damos a páginas y a publicaciones, para ofrecernos publicidad o propaganda con toda esta información.
A lo largo de este siglo, la tecnología ha tenido muchos avances; uno de ellos es AlphaGo, el programa que tiene la capacidad de vencer a cualquier jugador humano, pues también se mejora con cada vez que se juega.
Hay tres corrientes que son utilizadas para entrenar a estas herramientas tecnológicas:
· Aprendizaje por refuerzo: las máquinas aprenden por medio de prueba y error, hasta que las tareas encomendadas son dominadas.
· Aprendizaje supervisado: se entrenan a las máquinas con datos etiquetados. Este algoritmo tiene la habilidad de seleccionar etiquetas en otras bases de datos.
· Aprendizaje no supervisado: las máquinas no identifican patrones en bases de datos, pues lo que hacen es buscar similitudes.
La flexibilidad, la adaptación, la innovación y creatividad del machine learning, hace que estas herramientas sean sumamente útiles para el mundo empresarial y para la investigación de mercados, puesto que esta vertiente de la inteligencia artificial tiene la capacidad de proveer distintas maneras de abordar los mercados de consumidores, ya que ayuda a interpretar la información, predecir el desempeño y el éxito de un producto específico, así como el como el comportamiento de los consumidores para poder lanzar productos o servicios al mercado.
Además, a través de los mensajes predeterminados o chat bots, el machine learning facilita la comunicación entre las empresas y los consumidores, con lo cual se crea un vínculo de cercanía entre ambas partes, haciendo que la relación mejore y, por lo tanto, se llegue a un acuerdo para comprar un producto u obtener algún servicio.
Con la información proporcionada de manera consciente o inconsciente por parte de los consumidores, las compañías, a través del machine learning, tienen la posibilidad de sacar el mayor provecho para alcanzar sus objetivos. Gracias a que los usuarios comparten información como su edad, su nacionalidad, su estado civil, el hábito de uso de sus dispositivos móviles, los sitios web que visita, las plataformas de streaming que utiliza, las redes sociales a las cuales está registrado, inclusive hasta su estado sentimental, las empresas pueden tener una gran base de datos para hacer segmentación de mercado de una forma estadística y bien ordenada.
El Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) desarrolló una metodología que utiliza el machine learning para obtener datos valiosos sobre el comportamiento del consumidor:
· Identifica fuentes de información y extrae contenido relevante.
· El algoritmo es entrenado y filtra y separa las oraciones que tengan insights.
· Se agrupan las oraciones en una máquina y se produce una base de datos.
· Se obtiene un reporte final a partir del algoritmo.
· Se analizan las oraciones.
Diversos campos laborales han abordado e implementado el campo de la inteligencia artificial y, por supuesto, del machine learning. Según el sitio web Inbest.cloud, en México hay siete campos laborales que están inmersos en este mundo tecnológico: salud y biotecnología, retail, automotriz, agricultura, servicios financieros, manufactura y asistentes virtuales.
En el mundo son cada vez más las empresas que comienzan a adaptar las herramientas tecnológicas para llevar a cabo sus objetivos. El año anterior, la Comisión Europea elaboró una investigación de mercado para conocer acerca de la adopción de inteligencia artificial; para ello, encuestaron a más de 9,500 empresas de 30 países. Los resultados arrojaron que un 78% de las empresas europeas conocen la inteligencia artificial, mientras que 4 de 10 empresas ya han hecho uso de esta herramienta. Los sectores que la han adaptado son el sector educativo con un 49%, ciencias de la salud con 47%, finanzas y seguros con 27% y gestión de residuos con 27%. República Checa, Bulgaria y Lituania son los países europeos que lideran el uso de inteligencia artificial.
La innovación y la creatividad seguirá en desarrollo conforme las necesidades y el comportamiento humano, por lo que en los próximos años los países y las empresas seguirán apostando por el uso de la inteligencia artificial y por el machine learning.
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