Las 9 aplicaciones de machine learning que deberías conocer

Con el avance vertiginoso en tecnología de los últimos años, las aplicaciones de machine learning se han multiplicado. Cada vez más, se entiende la tecnología machine learning como un servicio. 

Por ello, existen ya una serie de utilidades que están revolucionando los mercados y la industria, automatizando procesos y convirtiéndolos más eficientes. Conocer y aplicar estas opciones es esencial para ir un paso por delante y no caer en la obsolescencia. 

Qué es machine learning

El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial (AI) que desarrolla modos en que las máquinas aprenden a predecir resultados y tomar sus propias decisiones basadas en datos. 

A través del machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De este modo, perfeccionan y facilitan cualquier proceso sin haber sido específicamente programados para hacerlo. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de que intervenga un humano para dar instrucciones concretas a la máquina. 

Las principales aplicaciones de machine learning tienen que ver con el análisis del Big Data, una tarea que sería inabarcable por humanos y que los sistemas informáticos pueden no obstante realizar de forma rápida. 

A través de esta información, los sistemas de machine learning son capaces de identificar riesgos y oportunidades y tomar las mejores y más eficientes decisiones basadas en datos. 

Las mejores aplicaciones de machine learning

1. En el sector financiero

A través de una correcta infraestructura, es posible aplicar sistemas de machine learning como un servicio en las finanzas. Ya se está aplicando en automatizar procesos, generando  chatbots que permiten interactuar con clientes de forma más rápida u optimizando el trabajo administrativo a través del procesamiento natural del lenguaje (que logra extraer la información más importante de documentos). 

Las aplicaciones de machine learning también incluyen una mayor seguridad, pues permiten detectar de forma automática prácticas fraudulentas como el blanqueo de capital. 

2. Asistencia virtual

La asistencia virtual es una de las aplicaciones de machine learning que se está empleando de forma transversal en sectores muy diversos. Los asistentes virtuales emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar lo que el usuario necesita, convertirlo en órdenes que ejecutar. 

Se trata de una de las aplicaciones más populares: si en 2019 se utilizaron 3.25 mil millones de asistentes virtuales, se estima que en 2023 ya habrá 8.000 millones de asistentes virtuales en uso a nivel global. 

3. Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de machine learning como un servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones de llegar a potenciales clientes. Así, han nacido nuevas ramas como el marketing predictivo. 

Como ejemplo, las aplicaciones de machine learning en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, además de anuncios relevantes.

4. Desplazamientos y viajes más eficientes

Uno de los usos más comunes del machine learning como un servicio es la aparición de aplicaciones de GPS capaces de predecir dónde habrá más tráfico y decidir la ruta más rápida, adecuada y eficiente. 

Además, entre las aplicaciones de machine learning más interesantes, se están desarrollando vehículos que utilizan este sistema para la conducción autónoma. Pese a que la tecnología está mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, se trata de sistemas en fases aún tempranas. 

5. Salud y medicina

En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de machine learning como un servicio permitan detectar enfermedades de forma temprana o predecir su evolución a través del análisis de datos. 

De igual modo, se planea aplicarla en la investigación médica además de aplicarla a la atención al paciente a través de la planificación de terapias más adecuadas. 

6. Mejores comunicaciones

Los sistemas de machine learning son cada vez más capaces de aplicar el llamado análisis de sentimiento: encontrar la subjetividad en un texto y extraer su significado a través de un análisis lingüístico. 

Las aplicaciones de machine learning a nivel comunicativo también permiten la detección de idiomas para su traducción. De igual modo, el reconocimiento de voz y su transformación en texto está siendo mejorado en gran medida gracias a la aplicación de machine learning. 

7. Seguridad

En gran medida, se entiende el machine learning como un servicio capaz de mejorar la seguridad en muchos sectores. Así, es posible aplicar esta tecnología para detectar la información más relevante en las grabaciones de cámaras de seguridad (por ejemplo, cuándo entra un humano en escena, detectar un rostro y reconocerlo o la presencia de una misma persona en varios fotogramas).

8. Aplicaciones de machine learning a nivel industrial

La capacidad de sacar valor de datos, predecir y proponer soluciones de las aplicaciones de machine learning también tiene un enorme impacto en la industria. Menores costes, optimización de procesos o un funcionamiento más seguro y fluido son algunas de las mejoras que la Inteligencia Artificial pueden traer al entorno industrial. 

Como ejemplo, son muchas las industrias que ya aplican el machine learning para posibilitar un mantenimiento predictivo. Así, las propias máquinas son capaces de reaccionar antes de que se produzcan fallos que, a su vez, provoquen interrupciones en la producción. 

9. Aplicaciones de machine learning para smart cities

Existe gran dificultad por parte de muchos ayuntamientos para detectar las problemáticas de su ciudad y poder elaborar soluciones en consecuencia. Gracias al machine learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de vídeo hasta comentarios en medios sociales, analizando todos los datos recogidos para así ayudar a encontrar las soluciones específicas para cada problemática, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo ello se puede cumplir la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes que requiere ciertos requisitos para su consideración como nodo IoT:

-Horizontalidad

-Interoperabilidad

-Abierta

-Escalable

-Seguridad

Plataformas como Nexus Integra ya están haciendo posible la aplicación de IA y machine learning a la industria . Este sistema  combina tecnologías como IoT y Big Data que nutren a los sistemas de ML de miles de datos tanto en tiempo real como de su histórico para permitir a las industrias tomar mejores decisiones a través de una sola plataforma de uso intuitivo. Además, con su módulo de ML Nexus Integra permite la productivización de los algoritmos de machine learning de una manera sencilla quedando fácilmente integrados en todo el proceso productivo 

Si tienes alguna duda no dudes en contactarnos