¿Qué es el machine learning? (usos y ventajas)

Antes del machine learning, los ordenadores se limitaban a seguir instrucciones explícitas y no podían mejorar con el tiempo. Hoy pueden formarse para analizar datos, detectar patrones, predecir resultados, operar de manera autónoma y ajustar su comportamiento para mejorar de forma continua. Todo ello se traduce en empleados más productivos y un mejor servicio al cliente.

Los avances en machine learning, un área clave de la inteligencia artificial (IA), han desbloqueado enormes oportunidades para las empresas. Tareas como el análisis de datos, el análisis predictivo, la puntuación de candidatos y las recomendaciones personalizadas ahora son mucho más fáciles y eficientes gracias a los agentes de IA que trabajan junto con los humanos.

Exploremos qué es el machine learning y cómo funciona. También analizaremos su relación con otros enfoques de IA como el aprendizaje profundo, sus principales ventajas y desventajas y cómo puede beneficiar a su empresa.

Temas que abordaremos:

• ¿Qué es el machine learning?
• ¿Cómo funciona el machine learning?
• Diferencias entre machine learning, aprendizaje profundo y redes neuronales
• Métodos de machine learning
• Algoritmos de machine learning habituales
• Ventajas y desventajas de los algoritmos de machine learning
• Cómo utilizan los agentes de IA el machine learning
• Aprenda sobre machine learning con cursos gratuitos
• Aproveche el poder del machine learning para su negocio

El machine learning (ML), o aprendizaje automático, es un subconjunto de la IA que posibilita el aprendizaje continuo de las máquinas a partir de nuevos datos y resultados, con lo que se vuelven más inteligentes y competentes con el paso del tiempo. Esto es posible gracias al desarrollo de modelos y al uso de algoritmos que permiten a los ordenadores buscar patrones en los datos, hacer predicciones, perfeccionar estas predicciones y completar tareas de forma autónoma.

El machine learning está destinado a emular la forma en que se enseña y entrena a los humanos. El proceso comienza mediante la provisión de información, luego se interpreta, se verifica para asegurarse de que sea correcta, se optimiza y se ponen en práctica los conocimientos.

El proceso puede variar según el uso que se le dé a machine learning, pero estos son los pasos clave:

1. Recopilación de datos: los datos son la base del machine learning. El modelo debe ser capaz de identificar patrones pasados para poder hacer predicciones. El enfoque implica recopilar datos de alta calidad de un conjunto relevante de fuentes, que podrían incluir casi cualquier tipo de contenido: estructurado (contenido ya almacenado en un sistema de gestión de relaciones con los clientes) o no estructurado (datos extraídos de correos electrónicos, registros de chat de clientes, perfiles de candidatos, hojas de cálculo financieras, etc.).
2. Preprocesamiento de datos: los datos recopilados para la formación deben convertirse a un formato utilizable. La información recopilada se unifica y organiza para que la IA pueda acceder a ella e interpretarla fácilmente.
3. Elección de un algoritmo y un modelo: con el machine learning, se ejecuta un algoritmo sobre los datos para generar un modelo capaz de abordar determinadas tareas (más adelante se explican los distintos tipos de algoritmos y modelos de ML). La elección del algoritmo y modelo adecuados depende del problema empresarial que se esté intentando resolver.
4. Formación: en esta fase del machine learning, la IA utiliza el algoritmo para buscar patrones en la información proporcionada. Busca entradas vinculadas a resultados específicos (llamados “objetivos”), por ejemplo, las acciones realizadas cuando un cliente potencial recibe un correo electrónico. Una vez que encuentra patrones, la IA crea un modelo que puede hacer predicciones.
5. Evaluación: su equipo revisa los resultados para determinar si las predicciones del modelo son precisas o probables. Esto a menudo se hace mediante el uso de datos en los que usted conoce el objetivo pero el modelo no (conocidos como “datos de exclusión”) y luego midiendo el rendimiento con distintas métricas.
6. Ajuste del modelo: una vez que comprenda las debilidades del modelo de machine learning, puede ajustar los datos, el algoritmo u otras pautas para que sea más preciso.
7. Predicciones: la formación, la evaluación y el ajuste son una parte del proceso que ejecutará y repetirá hasta que esté satisfecho con la calidad del resultado. En ese momento, el modelo está listo para hacer predicciones reales: pronósticos fiables basados en datos desconocidos.
8. Implementación: integre la IA de machine learning en un entorno en el que pueda obtener datos y hacer nuevas predicciones. Tenga en cuenta que la implementación no es el final del proceso, ya que el modelo puede, y probablemente deba, seguir perfeccionándose.

Al comparar el aprendizaje profundo con el machine learning, es fundamental entender que ambos se sitúan dentro del ámbito general de la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo es un subconjunto del machine learning inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.

Del mismo modo, no existe una diferencia entre el machine learning y las redes neuronales, ya que ambos están conectados. El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales (RNA), compuestas por capas de nodos interconectados (o neuronas) que colaboran para obtener representaciones jerárquicas de los datos, las cuales alimentan al machine learning.

El aprendizaje profundo se diferencia del machine learning tradicional en que puede operar de forma autónoma con datos no estructurados, lo que reduce la necesidad de intervención humana. Sin embargo, los modelos de machine learning a menudo se pueden entrenar en conjuntos de datos más pequeños y ampliar con menos recursos computacionales que los modelos de aprendizaje profundo.

Al igual que las personas, los ordenadores también aprenden de diferentes maneras. El machine learning se puede abordar mediante varios métodos, entre los que se incluyen:

El modelo aprende de un conjunto considerable de datos supervisados que son específicos, etiquetados, procesados y/u organizados. Al etiquetar la información con la que se entrena, aprende las relaciones entre los datos que recibe y su salida. Hace predicciones basadas en esos datos, que se pueden comparar con los datos de prueba.

En lugar de entrenarse con una gran cantidad de datos predefinidos, este modelo se configura para detectar patrones en datos sin estructura o en bruto mediante algoritmos. Todo esto se logra sin necesidad de participación humana. Los algoritmos les ayudan a descubrir patrones o agrupaciones de datos.

La reducción de la dimensionalidad es parte del aprendizaje no supervisado. En este método, el número de entidades de un conjunto de datos se denomina dimensiones. Este modelo reduce de forma autónoma la cantidad existente. El objetivo es reducir el número de variables para mejorar la precisión y disminuir los recursos necesarios para ejecutar el modelo.

En este modelo de machine learning híbrido, el modelo se entrena mediante una combinación de datos supervisados y no supervisados. Lo hace utilizando un conjunto de datos etiquetados más pequeño como guía, mientras recurre también a un conjunto mayor sin etiquetar, aplicando lo aprendido de ambos.

El modelo no parte de datos de entrenamiento, sino que aprende a lograr precisión o buenos resultados a través de un sistema de recompensas y castigos, es decir, de refuerzo.

Al igual que sucede con los métodos de modelado, existe una amplia variedad de algoritmos de machine learning entre los que es posible seleccionar para una solución de IA basada en machine learning. Algunos de los algoritmos más frecuentes incluyen:

Una fórmula calcula la relación entre variables e incógnitas para llegar a un valor. Un ejemplo en ventas sería predecir una puntuación de candidato basada en datos históricos.

El algoritmo utiliza la probabilidad para predecir si algo forma o no parte de una clase específica. Por ejemplo, podría usarse en sitios web de ecommerce para predecir si es probable que un visitante tenga o no la intención de comprar.

La IA busca patrones en los datos para crear grupos. Un ejemplo relacionado con el marketing es analizar datos de la audiencia para predecir qué subconjuntos tienen más probabilidades de responder a un determinado tipo de mensaje.

Las predicciones y clasificaciones de datos de la IA son el resultado de seguir una secuencia de elecciones. El proceso se puede rastrear fácilmente de forma lineal, lo que permite a su empresa ver la lógica detrás de las decisiones. Esto resulta útil para revisar las interacciones de servicio y analizar cómo un agente de IA decidió responder a un cliente y en qué momentos optó, o no, por derivar la conversación a un representante humano.

Con esto, se fusionan los resultados de varios árboles de decisión. A cada árbol se le asigna un subconjunto aleatorio de los datos generales y la predicción se realiza en función de los resultados agregados.

Se utilizan en el aprendizaje profundo, replican la forma en que el cerebro humano establece conexiones y resultan especialmente útiles en tareas que implican analizar conjuntos de datos complejos, como el reconocimiento de voz. Están en el corazón de los grandes modelos de lenguaje (LLM) que sustentan las herramientas de IA generativa.

Como toda tecnología, la IA tiene ventajas y desventajas. Los pros y los contras se aplican tanto al machine learning como a algoritmos y modelos específicos.

Algunas de las ventajas clave del machine learning incluyen:

• Potente análisis de datos mediante la identificación de patrones y tendencias
• Predicciones basadas en los datos acumulados de una empresa
• Experiencias personalizadas, tanto para empleados como para clientes
• Mejora continua a través de la modificación continua de la formación

Algunos de los desafíos del machine learning incluyen la necesidad de:

• Grandes conjuntos de datos de entrenamiento para que los modelos de ML sean precisos
• Recursos computacionales para potenciar el aprendizaje
• Personal experto, como científicos de datos e ingenieros de machine learning
• La necesidad de revisar y corregir los sesgos o alucinaciones que puedan surgir

Puede superar estos problemas mediante el uso de una plataforma que integre sus datos con el machine learning y facilite la implementación de soluciones impulsadas por IA, como agentes autónomos. Tener un sistema integrado le permite acceder a los datos con fluidez y reduce la necesidad de recursos adicionales y aportaciones externas.

El machine learning puede ayudar a su empresa a desbloquear todo el potencial de sus datos e impulsar una estrategia de IA que beneficie a cada parte de la organización y forje conexiones más sólidas con los clientes.

Un ejemplo clave es a través de los agentes de IA, un subconjunto de agentes virtuales que pueden actuar de forma autónoma. Los agentes de IA utilizan el machine learning, el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional para aprovechar sus datos, identificar patrones, tomar decisiones y proporcionar respuestas. No son simples chatbots. De hecho, existen grandes diferencias entre los agentes de IA y los chatbots, incluidas sus capacidades autónomas y su capacidad para implementarse en una amplia gama de áreas.

Al combinar los agentes de IA con su CRM, puede crear un conjunto de asistentes avanzados, adaptados a las necesidades de cada departamento y respaldados por sus datos. Por ejemplo, la IA de atención al cliente puede responder preguntas basadas en su base de conocimientos, la IA de ventas puede predecir objetivos trimestrales, la IA de comercio puede actuar como un asesor de compras y la IA de marketing puede generar briefings de campaña.

Aunque el machine learning puede parecer complejo, a menudo es sencillo una vez que conoce los fundamentos y lo prueba usted mismo. Trailhead , la plataforma gratuita de aprendizaje en línea de Salesforce, ofrece diversos cursos para que pueda iniciarse con ejercicios prácticos, como los siguientes:

• Explore las predicciones del machine learning : obtenga más información sobre lo que puede hacer el machine learning y cómo usar sus predicciones
• Fundamentos de inteligencia artificial : comprenda los conceptos básicos de la inteligencia artificial y cómo comenzar
• Descubra las técnicas y las aplicaciones de la IA : conozca los diferentes tipos de tecnologías de IA y enfoques de machine learning

Al combinar sus datos con inteligencia artificial que, gracias al machine learning, se actualiza de manera continua, puede optimizar la toma de decisiones estratégicas y promover más innovación y eficiencia.

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