Machine learning: Optimiza procesos con lo último en IA

El Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, representa la vanguardia de la Inteligencia Artificial (IA), permitiendo a los sistemas informáticos aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

Esta tecnología se ha integrado silenciosamente en una asombrosa variedad de tareas cotidianas en nuestros entornos laborales. Desde el filtrado inteligente de correos electrónicos no deseados hasta la personalización de recomendaciones de contenido que consumimos, el ML ya optimiza sutilmente nuestros flujos de trabajo.

Reconocer estas aplicaciones cotidianas nos permite no solo entender su valor práctico, sino también explorar cómo escalar su uso para optimizar tareas complejas, mejorar la toma de decisiones y potenciar la eficiencia en distintos sectores.

Según estadísticas de Statista, se pronosticó que el tamaño del mercado global del segmento de aprendizaje automático (Machine Learning) del mercado de inteligencia artificial aumentaría continuamente entre 2025 y 2031, alcanzando un total de 462.900 millones de dólares (+438,98%).

Tras su octavo año consecutivo de crecimiento, se estima que el tamaño del mercado alcanzará los 568.320 millones de dólares, alcanzando así un nuevo máximo en 2031.

¿Qué es el aprendizaje automático (Machine Learning) y cómo se define?

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan a partir de los datos. En lugar de seguir instrucciones rígidas, los sistemas aprenden de ejemplos, identifican patrones y luego utilizan ese conocimiento para tomar decisiones o hacer predicciones.

Básicamente, los sistemas ML imitan la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano: cuanto más datos consumen los algoritmos, más afinan su capacidad para anticiparse y actuar con precisión.

Según McKinsey & Company, la primera definición de Machine Learning fue acuñada por Arthur Samuel en 1959, quien lo describió como “la capacidad de un ordenador para aprender sin ser programado explícitamente”.

Sin embargo, no fue sino hasta finales de la década de los 90 cuando los científicos comenzaron a entrenar modelos de aprendizaje automático para que aprendieran directamente de conjuntos de datos, en lugar de depender de reglas escritas por humanos.

Según el Massachusetts Institute of Technology (MIT), el aprendizaje automático consiste en “técnicas que permiten a las computadoras aprender automáticamente a partir de datos para mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente”

Hoy en día, las definiciones de Machine Learning reflejan con mayor claridad los objetivos clave de nuestra realidad tecnológica: mayor autonomía, mejora continua a través de la experiencia (los datos) y una aplicación práctica centrada en la optimización de procesos.

Estos avances han sido fundamentales para el surgimiento de las herramientas de IA que conocemos y usamos actualmente.

¿Cuáles son los principales tipos de algoritmos de Machine Learning y en qué aplicaciones se utilizan?

Existen muchos algoritmos de Machine Learning, que van desde los más simples hasta modelos complejos capaces de procesar enormes volúmenes de datos. Elegir el adecuado depende del problema que se quiera resolver, del tipo de datos disponibles y del objetivo final.

Un algoritmo, en términos sencillos, es un conjunto de pasos que una máquina sigue para resolver una tarea. Los siguientes son algunos de los tipos más comunes de algoritmos según el enfoque de aprendizaje que utilizan, tal como los define la Syracuse University:

• Regresión Lineal: Algoritmo para predecir valores numéricos encontrando la mejor línea recta que relaciona variables.
• Árboles de Decisión: Modelos intuitivos que dividen datos en ramas basadas en reglas para llegar a una decisión.
• Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Potente algoritmo de clasificación que encuentra el mejor límite para separar categorías.
• K-Vecinos Más Cercanos (KNN): Algoritmo de clasificación y regresión que etiqueta nuevos datos según la mayoría de sus vecinos más cercanos.
• Bosque Aleatorio (Random Forest): Método de ensamblaje que combina múltiples árboles de decisión para una predicción más robusta.
• Naïve Bayes: Algoritmo de clasificación probabilístico basado en el teorema de Bayes y la asunción de independencia de las características.
• Redes Neuronales: Modelos inspirados en el cerebro humano, compuestos por nodos interconectados para procesar y transformar datos, potentes en deep learning.

¿Por qué los datos son fundamentales en el proceso de aprendizaje automático?

En el mundo del ML, los datos son el combustible. Sin datos de calidad, los modelos no pueden aprender correctamente. La información debe ser representativa, estar bien organizada y, sobre todo, libre de errores o sesgos que puedan afectar los resultados.

Aunque puede haber variaciones entre un modelo y otro, la mayoría sigue un flujo de trabajo similar, en el cual los datos juegan un papel central:

1. Recopilación de datos.
2. Preprocesamiento de los datos.
3. Selección y entrenamiento del modelo a partir de los datos.
4. Prueba y evaluación del modelo con datos separados.

Según un estudio realizado por IBM y The Harris Poll en 2024, en el que participaron 2.000 organizaciones a nivel mundial, el 61 % de los encuestados afirmó tener confianza en su capacidad para acceder y gestionar los datos de su organización de manera eficaz, con el fin de respaldar sus iniciativas de Inteligencia Artificial.

“A medida que la adopción del aprendizaje automático continúa creciendo rápidamente en todos los sectores, el DSML (Data Science And Machine Learning )está evolucionando, pasando de centrarse únicamente en modelos predictivos a una disciplina más democratizada, dinámica y centrada en los datos. Esto también se ve impulsado por el entusiasmo en torno a la IA generativa. Si bien están surgiendo riesgos potenciales, también lo están haciendo las nuevas capacidades y casos de uso para los científicos de datos y sus organizaciones” Peter Krensky, director de análisis de Gartner.

Cada vez más organizaciones reconocen la importancia de utilizar datos propios y de alta calidad para mejorar los resultados de sus sistemas de IA y desarrollar ventajas competitivas sostenibles.

¿Cuáles son los desafíos más comunes al implementar soluciones de Machine Learning?

Implementar una solución de ML no es solo una cuestión tecnológica, ya que en el proceso pueden surgir diversos obstáculos. Estos son algunos de los desafíos que han sido identificados por organizaciones como IBM, la Universidad de Syracuse y la International Association of Business Analytics Certification (IABAC):

Como toda tecnología que desafía los límites de lo posible, el ML no está exento de retos. Estos desafíos no deben entenderse como barreras definitivas, sino como parte del camino de la innovación.

En este proceso, es responsabilidad compartida -de profesionales, instituciones y organizaciones- identificar y resolver a tiempo los obstáculos que puedan comprometer su desarrollo y aplicación ética y efectiva.

¿Qué casos de éxito destacan el impacto del Machine Learning en la industria?

Las aplicaciones del ML han trascendido las fronteras teóricas para materializarse en resultados tangibles y exitosos en una amplia gama de industrias.

Sectores tan diversos como las finanzas, la sanidad, el comercio electrónico, la atención al cliente, el marketing y la publicidad, el comercio minorista y el transporte han experimentado transformaciones notables gracias a sus capacidades.

A partir de un estudio de McKinsey & Company, en el que se analizaron más de 400 casos de uso de ML, la consultora determinó que prácticamente cualquier sector puede beneficiarse del ML y el Deep Learning. No obstante, estos son algunos de los casos de uso más exitosos por sector:

• Industria/Negocios con equipos: Mantenimiento predictivo para proyectar necesidades de mantenimiento, reducir tiempo de inactividad y costos operativos.

• Logística: Optimización de rutas de entrega para mejorar la eficiencia del combustible y reducir los tiempos de entrega.

• Servicio al cliente (Call Centers): Análisis de audio (aprendizaje profundo) para evaluar el tono del cliente y redirigir llamadas a operadores humanos si se detecta molestia.

Asimismo, la consultora señala los siguientes ejemplos de organizaciones particulares que han optado por aplicaciones del ML y que han logrado avances notables en sus respectivos campos:

• National Basketball Association (NBA) / Second Spectrum: Creación de modelos predictivos a partir de la digitalización de partidos para distinguir la calidad de los tiros de los jugadores.
• Bancos europeos: Reemplazo de modelos estadísticos antiguos con ML para aumentar ventas de nuevos productos, ahorrar en gastos de capital, aumentar la recaudación de efectivo y reducir la rotación de clientes.
• Vistra: Desarrollo e implementación de un optimizador de tasa de calor basado en redes neuronales para lograr la eficiencia térmica óptima en una planta de energía.

El Foro Económico Mundial destaca que, además de buscar eficiencia, las empresas que adoptan IA y ML reinventan su cadena de valor. Estas pueden lograr hasta 2,4 veces mayor productividad y ahorros del 13% en costos operativos.

En su reporte “La IA en acción: más allá de la experimentación para transformar la industria”, la entidad internacional revela casos de éxito de empresas que aplicaron la tecnología del Machine Learning y obtuvieron grandes resultados.

• IA integrada en funciones: Swiss Federal Railways (SBB), en colaboración con una empresa líder en soluciones de software y tecnología, desarrolló una solución de inspección visual basada en inteligencia artificial para reducir tiempos de inactividad no planificados y optimizar el mantenimiento. Gracias a modelos de machine learning avanzados y entrenamiento de modelos mejorados, ahora pueden realizar mantenimiento predictivo de componentes críticos como los pantógrafos, sin necesidad de retirarlos del servicio. El resultado: los tiempos de inspección se redujeron en un 60% y los errores en un 20-30%.
• Colaboración entre humanos e IA: Una empresa de servicios hospitalarios incorporó inteligencia artificial para optimizar la planificación de altas médicas. Su modelo de machine learning analiza más de 72 variables para predecir la preparación del paciente para el alta dentro de las siguientes 24 horas, ofreciendo información accionable a través de una interfaz en la nube. Implementada en 12 hospitales, la herramienta aumentó en un 4,6% la cantidad de altas diarias en apenas seis meses, mejorando la transición de pacientes y descongestionando los centros.
• Ciberseguridad impulsada por IA: Cortex XSIAM, de Palo Alto Networks, es una plataforma de ciberseguridad que combina machine learning y análisis de comportamiento para detectar amenazas y automatizar respuestas en tiempo real. Integra y enriquece datos de múltiples fuentes, permitiendo una gestión de amenazas adaptable. Las organizaciones que la utilizan han logrado reducir en un 75% el tiempo dedicado a investigaciones de incidentes y resolver nueve veces más problemas de seguridad que antes.
• Colaboración entre humanos e IA: La empresa de telecomunicaciones AT&T mejoró su capacidad de detección de fraudes hasta en un 80% al utilizar cerca de 100 modelos de machine learning para procesar en tiempo real más de 100 petabytes de datos. Esto les permitió emitir alertas de protección al cliente de manera instantánea y generar insights accionables en sus centros de atención, tiendas físicas y canales online.

¿Cuáles son las herramientas y plataformas más utilizadas para desarrollar modelos de Machine Learning?

El desarrollo de modelos de ML se apoya en una variedad de herramientas y plataformas, tanto de código abierto como comerciales.

Según Gartner, estas plataformas “apoyan el uso independiente y la colaboración entre los científicos de datos y sus homólogos empresariales y de TI a través de todas las etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos. Estas etapas incluyen la comprensión del negocio, el acceso a los datos y su preparación, la experimentación y la creación de modelos, y el intercambio de conocimientos”.

Algunas de las más populares incluyen:

• Lenguajes de programación: Python (con bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch), R.
• Plataformas en la nube: Amazon SageMaker, Google AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning.
• Entornos de desarrollo integrado (IDEs): Jupyter Notebooks, VS Code con extensiones específicas.
• Herramientas de visualización de datos: Matplotlib, Seaborn, Tableau.

Organizaciones como la Fundación Apache promueven el desarrollo de herramientas de código abierto para el Machine Learning, facilitando el acceso a esta tecnología.

La elección de las herramientas y plataformas adecuadas para el desarrollo de ML es una decisión estratégica. Seleccionar la combinación correcta, que se alinee con las necesidades específicas del proyecto y las capacidades del equipo, es fundamental para evitar sobrecostos, limitaciones tecnológicas y la pérdida de oportunidades valiosas.

En lugar de dejarse llevar por la abundancia de funciones, es crucial priorizar aquellas que realmente impulsarán los objetivos de aprendizaje automático de la organización.

¿Qué tendencias marcarán el futuro del aprendizaje automático?

El Machine Learning no es una tecnología estática: evoluciona constantemente, empujado por avances en investigación, el crecimiento exponencial de los datos y la creciente necesidad de automatización inteligente en casi todos los sectores. Lo hemos visto en los últimos años con la expansión acelerada de la Inteligencia Artificial Generativa.

Entre las tendencias que marcarán el futuro del ML, destacan el avance de los sistemas autónomos y el uso de tecnologías en la nube. Por un lado, los sistemas autónomos -como vehículos inteligentes, robots industriales o soluciones para el hogar- dependen de modelos de ML capaces de analizar datos y tomar decisiones en tiempo real. Esta evolución exige algoritmos más eficientes, adaptativos y que puedan operar sin intervención humana constante.

Por otro lado, el crecimiento de las plataformas en la nube ha facilitado el acceso al ML a empresas de todos los tamaños. Gracias a servicios como AWS, Google Cloud o Azure, es posible entrenar, desplegar y escalar modelos sin necesidad de invertir en infraestructura compleja.

Además, como sugiere la Universidad de Berkeley, “la continua digitalización de la mayoría de los sectores de la sociedad y la industria significa que se seguirá generando un volumen de datos cada vez mayor”.

Frente a este escenario, será indispensable desarrollar modelos de ML más robustos y adaptables, capaces de procesar grandes cantidades de información para generar valor, anticipar tendencias y aportar soluciones eficaces a los desafíos del mundo actual.

Preguntas frecuentes sobre Machine Learning

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?

Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente. Funciona entrenando modelos con datos para que puedan hacer predicciones o tomar decisiones basadas en patrones.

¿Cuáles son las diferencias entre algoritmos supervisados y no supervisados?

Los algoritmos supervisados aprenden de datos etiquetados, es decir, datos donde ya conocemos la respuesta correcta. En cambio, los algoritmos no supervisados trabajan con datos sin etiquetas y su objetivo es encontrar patrones ocultos.

¿Cómo se selecciona el algoritmo adecuado para una tarea específica?

Depende del tipo de problema (clasificación, regresión, clustering), la cantidad y calidad de los datos, y los recursos disponibles. También influye el objetivo: precisión, velocidad, interpretabilidad, etc.

¿Qué papel juegan los datos en el rendimiento de un modelo de Machine Learning?

Los datos son fundamentales. Un modelo solo es tan bueno como los datos con los que se entrena: necesitan ser relevantes, limpios, representativos y en suficiente cantidad para lograr buenos resultados.

¿Cuáles son los principales desafíos al implementar Machine Learning en una empresa?

Algunos retos comunes son: la calidad y disponibilidad de los datos, la falta de talento especializado, la integración con sistemas existentes y la interpretación de los resultados para la toma de decisiones.