Todo lo que no sabes sobre machine learning: así aprende la IA

Todos siempre hemos tenido en nuestra vida a un amigo o un familiar muy inteligente que solía ayudarnos a tomar decisiones. Y, según pasaba el tiempo, esta persona aprendía de nuestras elecciones del pasado y mejoraba sus sugerencias o consejos para adaptarse a nuestros gustos y necesidades.

Si lo trasladamos al mundo tecnológico en el que nos encontramos, en esencia, es lo que hace ahora el machine learning o, aprendizaje automático, de su traducción al español. Este amigo humano se ha convertido en un amigo digital gracias a algoritmos de ordenador.

Esta rama de la inteligencia artificial está transformando nuestra manera de interactuar con la tecnología y tiene el potencial de mejorar nuestras vidas tanto desde el punto de vista personal, como el empresarial.

De hecho, tres de cada diez empresas en España ya han incrementado sus beneficios invirtiendo en la IA y en los procesos de automatización, según 'KPMG Global Tech Report 2023'. Este informe también revela que el 55% de los directivos que han participado en el estudio creen que estas tecnologías serán fundamentales para alcanzar sus objetivos de negocio de aquí a 2026.

Aunque el machine learning tiene mucho camino que recorrer, este aprendizaje automático ya nos acompaña en muchas de las acciones que realizamos diariamente en casa o en el trabajo cuando queremos ver una serie en nuestra plataforma de streaming favorita, cuando hablamos con Siri o Alexa, por nombrar a algún asistente virtual, o cuando respondemos correos en Gmail, entre otros muchos ejemplos.

Qué es el aprendizaje automático y cómo surgió

El machine learning permite a los ordenadores aprender patrones y tomar decisiones sin ser programados explícitamente. Así, en lugar de seguir instrucciones paso a paso, las máquinas o los dispositivos electrónicos que usamos, aprenden de datos y experiencias previas para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Llevándolo a la vida real, piensa en un niño que aprende a jugar al ajedrez o a las damas. Al principio, solo sabe mover las piezas y no tiene estrategia. Pero a medida que juega más y más partidas, va aprendiendo de sus errores y aciertos. Empieza a reconocer patrones y a desarrollar ciertas estrategias para ganar.

El aprendizaje automático ha experimentado un crecimiento muy rápido en los últimos años, pero su origen se remonta a la década de los 50 del siglo pasado. Uno de los precursores fue el matemático Alan Turing, el primero realizar varias pruebas para determinar si las máquinas podían pensar y ser consideradas inteligentes.

Poco después, fue el científico Arthur Samuel, trabajador de IBM, el encargado de crear un software que jugaba a las damas y mejoraba su juego con cada partida. Mientras, no es hasta los años 80 cuando el machine learning comienza a tener aplicaciones prácticas en áreas como el reconocimiento de voz y el análisis de imágenes.

Tipos de aprendizaje automático visto con ejemplos reales

El aprendizaje automático funciona a través de algoritmos que permiten a las máquinas identificar patrones en los datos. Esos algoritmos se entrenan con grandes cantidades de información como imágenes, textos o números. A medida que el sistema analiza más datos, mejora su capacidad para realizar predicciones o tomar decisiones.

Veamos los tres tipos aprendizaje automático fundamentales mediante ejemplos:

• Aprendizaje supervisado. Se proporciona a la máquina un conjunto de datos etiquetado con resultados conocidos para que pueda aprender a hacer predicciones similares.
• Ejemplo: poder identificar si una imagen es un perro o un gato, basándose en fotos etiquetadas previamente.
• Aprendizaje no supervisado. El dispositivo explora datos sin etiquetas para encontrar patrones y estructuras sin una guía explícita.
• Ejemplo: agrupar clientes según sus hábitos de compra sin ninguna información previa.
• Aprendizaje reforzado. La máquina aprende a través de la retroalimentación de sus acciones en un entorno, maximizando las recompensas y minimizando las penalizaciones.
• Ejemplo: nos sirve el caso anterior de entrenar un programa para jugar al ajedrez o, también, poder conducir un coche virtual.

 Principales ventajas del machine learning

Todo este sistema de identificación de patrones mediante los algoritmos de aprendizaje automático se traduce en una serie de ventajas, tanto para los usuarios como para las empresas:

• Además de mejorar su rendimiento de forma continua, permite automatizar tareas repetitivas y complejas, liberando a las personas, para que puedan realizar trabajos más creativos y estratégicos.
• Es capaz de procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera inteligente, extrayendo patrones que son difíciles de detectar para los humanos.
• Ofrece experiencias personalizadas a los usuarios, como recomendaciones de productos o servicios.

Usos del aprendizaje automático más habituales

En nuestra vida cotidiana ya utilizamos el machine learning en una gran variedad de aplicaciones. A los ya citados asistentes virtuales, podemos añadirle los sistemas de planificación de viajes, como Google Maps o Apple Maps, o las recomendaciones de noticias de los diferentes motores de búsqueda.

Pero, quizá, sea el reconocimiento facial uno de los ejemplos más claros del potencial de esta tecnología. Ya sea para desbloquear nuestro móvil, crearnos avatares o ponernos filtros en las redes sociales y apps de mensajería instantánea o para predecir como seremos físicamente cuando envejezcamos.

Ejemplos de machine learning por sectores

Existen aplicaciones de aprendizaje automático, prácticamente, en todos los ámbitos laborales. Estas son las más destacadas:

• Finanzas: detección del fraude en tiempo real o análisis de datos históricos y tendencias del mercado para, así, predecir el comportamiento futuro de los mercados financieros.
• Salud: análisis de imágenes médicas para diagnosticar enfermedades con mayor precisión o la creación de planes de tratamiento personalizados para cada paciente.
• Industria: mejora de los controles de calidad, mantenimiento predictivo para conocer con más exactitud cuando fallarán los equipos o la optimización de las cadenas de suministro.
• Marketing: selección de anuncios personalizados a cada usuario en función de nuestros intereses y comportamientos de navegación o recomendación de productos según nuestro historial de compras y preferencias.
• Ciberseguridad: análisis el comportamiento de archivos y software para identificar malware nuevo y desconocido, o ataques informáticos en tiempo real, además de las automatizaciones de respuesta a incidentes de seguridad.

Estos son solo algunos ejemplos de uso del aprendizaje automático, que seguirán aumentando día tras día, porque el avance de esta tecnología es imparable.