Machine Learning es un área de la Inteligencia Artificial, que crea sistemas que aprenden automáticamente. ¿Y cómo lo hacen? Con un algoritmo que revisa millones de datos y es capaz de identificar patrones y predecir comportamientos. Todo esto, sin invervención humana. 

El objetivo de este método es que sea lo más parecido a un cerebro humano, es decir, enfrentarse a una situación, analizarla y saber cómo lidear con ella. Eso sí, los algoritmos de hoy en día no son tan inteligentes y sólo pueden enfocarse en resolver problemas específicos y limitados. 

Estos son dos ejemplos que nos ayudarán a entender cómo funciona el machine learning:

• Una empresa de telecomunicaciones quiere detectar a tiempo a los clientes que están considerando dar de baja el servicio, de esta forma, podrá realizar acciones para retenerlos. Para lograrlo, puede reunir todos los datos de sus clientes: antigüedad, qué planes tiene, consumo, con cuánta frecuencia llaman a servicio al cliente, entre otros. Además de usarlos para facturar, la compañía también puede observar el comportamiento de los usuarios y predecir quiénes son más “riesgosos”. 
• Imagina que eres un corredor de propiedades y tienes que contratar a un par de personas. El problema es que tú ya tienes el ojo inmobiliario –sabes cuánto puede costar una casa con sólo mirarla–, pero ellos no. Eso no será un problema porque tú ya creaste una aplicación donde durante meses has ido recopilando diferentes características –tamaño, barrio, etc.– que consideras para estimar el valor de la propiedad.  Así, el algoritmo sacará conclusiones y podrá entregarle a los nuevos empleados los valores que necesiten. 

Como pueden ver, e. machine learning nos permite ser más proactivos. Con la data correcta y bien organizada, podemos predecir futuros comportamientos y prevenir los que son perjudiciales para nuestro negocio. 

Es importante reconocer que en casos de grandes compañías, la cantidad de datos (que cada día son más) sería imposible de analizar por una persona. Pero un algoritmo sí puede hacerlo, y es por eso que uno de los beneficios de la tecnología es que cada día nos hace la vida más fácil. 

Y no es necesario ser un experto computín, en el mercado existen herramientas de uso sencillo pensadas para empresas de todos los tamaños. Por lo demás, no es necesario tener tantos datos como Facebook; es mejor tener datos de calidad que tener millones de datos que no te entreguen valor. 

Esto, por supuesto, dependerá de a qué se dedica tu empresa. Y si aún te quedan dudas, estos son algunos ejemplos más:

• Detectar fraudes en transacciones electróncas
• Identificar clientes potenciales basándose en el comportamientos en redes sociales o interacciones en la web
• Predecir el tráfico en las ciudades
• Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits o posts de Facebook
• Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

¡Las opciones son infinitas! La tecnología está ahí y también los datos. Sólo falta que te atrevas a probarlo. 

Foto de Vitaly Vlasov en Pexels