Por qu¨¦ ¡®machine learning¡¯ sera la tecnolog¨ªa m¨¢s importante en 2018
El aprendizaje autom¨¢tico cambiar¨¢ la forma en que vivimos y trabajamos
El aprendizaje autom¨¢tico ser¨¢ una tecnolog¨ªa definitoria de 2018, haciendo m¨¢s para cambiar la forma en que vivimos y trabajamos que cualquier tecnolog¨ªa desde la irrupci¨®n de internet.
Para entender por qu¨¦, primero tenemos que superar los titulares sensacionalistas en torno a que los robots est¨¢n "robando nuestros trabajos". La innovaci¨®n y el uso de herramientas para facilitar la vida han sido un marcador del progreso a lo largo de la historia, a trav¨¦s de revoluciones agr¨ªcolas e industriales. Ahora estamos en una revoluci¨®n de datos y, a medida que avanzamos, algunos de los roles de las personas cambiar¨¢n, pero el progreso ha tra¨ªdo constantemente la creaci¨®n de nuevos empleos, nuevos modelos de negocio e industrias completamente nuevas. Lejos de convertirnos en obsoletos, el aprendizaje autom¨¢tico aumentar¨¢ la humanidad y nos har¨¢ m¨¢s eficientes.
El aprendizaje autom¨¢tico ya est¨¢ a nuestro alrededor; escrito en el software en nuestros tel¨¦fonos, en nuestros autom¨®viles y hogares y en el software de negocio que utilizamos en el trabajo, ayud¨¢ndonos a acceder a la informaci¨®n y a tomar mejores y m¨¢s informadas decisiones, m¨¢s r¨¢pidamente.
De acuerdo con Gartner, las tecnolog¨ªas de aprendizaje autom¨¢tico estar¨¢n presentes en ¡°casi todos los nuevos productos de software¡± en 2020, haciendo de el actual un momento emocionante y potencialmente decisivo en el tiempo para los proveedores de software, adem¨¢s de una encrucijada crucial para las empresas que les compran.
De cara al futuro m¨¢s lejano, podemos entrever, por ejemplo, que los coches sin conductor y otros dispositivos automatizaros donde la acci¨®n humana ser¨¢ reemplazada por robots ser¨¢n ciertamente ¨¢reas clave de desarrollo en los pr¨®ximos a?os. Pero si miramos a lo que est¨¢ pasando ahora mismo, lo cierto es que el aprendizaje est¨¢ cambiando de modo significativo el mundo que nos rodea en este momento. Su habilidad para reducir dr¨¢sticamente el tiempo y mejorar la efectividad de nuestra toma de decisiones puede sonar menos sensacionalista que los coches sin conductor, pero es lo que har¨¢ que el machine learning sea una tecnolog¨ªa que defina una era.
Las organizaciones que aprovechan el poder del aprendizaje autom¨¢tico saldr¨¢n r¨¢pidamente adelante, debido a la velocidad y la eficiencia de la toma de decisiones mejorada que procura. Ning¨²n negocio puede permitirse el lujo de sentarse y esperar. Si lo hacen, se quedar¨¢n atr¨¢s.
La adopci¨®n del machine learning est¨¢ creciendo a la par del crecimiento del cloud computing, por una buena raz¨®n. La integraci¨®n transparente de aplicaciones, plataformas e infraestructura en la nube es crucial para el crecimiento y la efectividad del aprendizaje autom¨¢tico; abren el machine learning a grupos de datos cada vez mayores, rompiendo silos y aprovechando los datos de todas las organizaciones y sus redes.
Los algoritmos que dirigen el aprendizaje autom¨¢tico necesitan tantos datos y de tantas fuentes como sea posible. Cuanto m¨¢s se alimenta estos datos, m¨¢s inteligente se vuelve y mayor es su potencial para la toma de decisiones.
La creciente madurez y la adopci¨®n de tecnolog¨ªas cloud se suman a las razones por las cuales 2018 representa un punto tan atractivo para el aprendizaje autom¨¢tico. La nube es una parte integral de casi todas las estrategias de TI de las empresas, impulsando su transformaci¨®n digital y la capacidad de explotar el valor de sus datos.
Si el Big Data nos mostr¨® que hab¨ªa una fuente de riqueza por explotar y la nube nos proporciona los pilares fundamentales para la transformaci¨®n digital, el aprendizaje autom¨¢tico es la primera herramienta verdaderamente industrializada para desbloquear esas riquezas a escala. La estrategia es crucial en todo esto. La clave para aprovechar al m¨¢ximo el aprendizaje autom¨¢tico es buscar aplicaciones que ofrezcan un valor estrat¨¦gico a largo plazo, que fundamentalmente transformen las funciones o procesos cr¨ªticos del negocio, en lugar de ofrecer un?factor sorpresa a corto plazo.
La reducci¨®n del tiempo necesario para crear pron¨®sticos precisos y fiables puede tener un impacto significativo no solo en la capacidad de una empresa de planificar, presupuestar y utilizar recursos de forma eficaz, sino que todas esas cosas combinadas tendr¨¢n un considerable potencial financiero para cualquier empresa.
El encanto del aprendizaje autom¨¢tico es que sus usos son casi ilimitados. Donde hay valor para analizar r¨¢pidamente y derivar la comprensi¨®n de los datos, existe un papel que desempe?ar. Donde hay valor para identificar tendencias o anomal¨ªas en grandes conjuntos de datos, puede haber un efecto transformador, desde la investigaci¨®n cl¨ªnica hasta el cumplimiento normativo y la seguridad.
Revoluci¨®n en el servicio al cliente
En casi todas las industrias orientadas al cliente, un gran n¨²mero de consultas pertenecen a un n¨²mero limitado de categor¨ªas y muchas son simples de predecir y responder con el uso de chatbots. Estos funcionan con el aprendizaje autom¨¢tico, el cual refina y perfecciona su capacidad para responder con precisi¨®n a los clientes. Esto reduce los tiempos de espera y la frustraci¨®n entre los clientes y hace que las empresas sean m¨¢s eficientes. Tambi¨¦n libera a los agentes de servicio al cliente para gestionar el n¨²mero limitado de quejas que son m¨¢s espec¨ªficas y requieren la intervenci¨®n humana.
Este ¨²ltimo ejemplo es quiz¨¢s el m¨¢s tangible en que el aprendizaje autom¨¢tico est¨¢ optimizando la forma en que las personas trabajan. No va a reemplazar a las personas, pero ciertamente puede mejorar todo lo que hacen.
Si existe un riesgo con el aprendizaje autom¨¢tico es ignorarlo. 2018 deber¨ªa ser el a?o en que las empresas se comprometan, si a¨²n no lo han hecho, a explorar y desbloquear el valor del aprendizaje autom¨¢tico.
Enrique Mart¨ªn es experto en Tecnolog¨ªa de Oracle Ib¨¦rica.
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