Transformación digital · 6 minutos de lectura

Machine learning: qué es, para qué sirve y cómo funciona

Machine learning: qué es, para qué sirve y cómo funciona
Imagen: Eugene Mymrin (Getty Images)

La inteligencia artificial (IA) es un concepto tecnológico con el que cada vez el público está más familiarizado. Al fin y al cabo, todos los días se realizan nuevos avances en la materia e, incluso, hay modelos que se pueden probar de forma gratuita.

Sin embargo, muchos no tienen claro cómo funcionan este tipo de sistemas y qué usos potenciales tienen en el ámbito empresarial. Por ello, resulta indispensable explicar qué es el machine learning y para qué sirve.

  1. ¿Qué es el machine learning?
  2. ¿Cómo funciona el machine learning?
  3. ¿Cómo puede ayudar el machine learning a tu empresa?
  4. Aplicaciones prácticas del machine learning en las empresas
  5. ¿Qué diferencia hay entre machine learning y deep learning?

¿Qué es el machine learning?

Machine learning o “aprendizaje automático” es una disciplina informática que se engloba dentro de la IA. En concreto, tiene por objetivo que las máquinas puedan obtener conocimientos de un modo parecido a como lo hacen los seres humanos, pero utilizando algoritmos matemáticos.

Dicho de otra forma, el machine learning trata de dar capacidad de análisis a las máquinas con el propósito de que puedan resolver problemas para los que no han sido programadas originalmente. Para ello, identifican y clasifican conceptos que, después, emplean para realizar predicciones.

¿Cómo funciona el machine learning?

Tras leer la definición de machine learning, muchas personas creen que se trata de un concepto futurista, sacado de una obra de ciencia ficción o asociado a la inteligencia artificial general (IAG), para la que todavía queda bastante tiempo. Sin embargo, lo cierto es que ya existe y se aplica.

Por ejemplo, cualquier usuario de Spotify o de cualquier otra plataforma de música en streaming sabe que la aplicación le realiza sugerencias musicales con base en sus gustos y preferencias. Esto es posible debido a que el programa utiliza patrones de aprendizaje automático a partir de los datos recopilados.

Este ejemplo es clave para entender cómo funciona actualmente el machine learning. En concreto, las IA que lo utilizan emplean algoritmos matemáticos complejos que les permiten identificar patrones dentro de grandes conjuntos de datos. Posteriormente, pueden sacar conclusiones basadas en estos patrones al obtener información para la que no han sido diseñadas originalmente.

¿Cómo puede ayudar el machine learning a tu empresa?

El machine learning está alcanzando cada vez mayor relevancia en el sector empresarial. Especialmente, por su capacidad de predicción, la cual puede suponer un valor añadido para cualquier negocio.

Pero ¿cómo exactamente? Por ejemplo, los sistemas de aprendizaje automático pueden ser de mucha ayuda a la hora de detectar tendencias del mercado y adelantarse a ellas con el propósito de sacarles el máximo provecho. Incluso permiten reducir posibles riesgos, evitar que determinados problemas sucedan y, en definitiva, tomar mejores decisiones.

Esto se debe, fundamentalmente, a que el machine learning trabaja en todo momento con datos objetivos y contrastados. También brinda la posibilidad de automatizar procesos repetitivos con el objetivo de dedicar el capital humano a tareas más productivas.

Usos y aplicaciones de la inteligencia artificial en tu negocio

Aplicaciones prácticas del machine learning en las empresas

Lo dicho anteriormente ejemplifica las utilidades del machine learning para las empresas. Sin embargo, es posible ir un paso más allá y ser más específicos a la hora de hablar de aplicaciones prácticas de esta tecnología:

  • Recomendaciones personalizadas a usuarios y clientes: es decir, basadas en sus datos personales y en el uso que hace de la tienda en línea o de cualquier otro servicio brindado por la empresa. Por ejemplo, el sistema puede aconsejarle la compra de un producto relacionado con el que adquirió hace unos meses.
  • Mejora de la ciberseguridad: optimizando las habilidades de escaneo, análisis y detección de malware y anomalías en los sistemas.
  • Resultados de búsqueda más eficaces: de hecho, los principales buscadores de Internet ya emplean el machine learning para brindar mejores resultados a sus usuarios. Lo mismo se puede hacer a nivel de cualquier página web.

¿Qué diferencia hay entre machine learning y deep learning?

Muchas personas suelen confundir los términos machine learning y deep learning (‘aprendizaje profundo’). Como es evidente, ambos están relacionados con la informática y la inteligencia artificial, pero no son sinónimos.

Como se explicó anteriormente, el machine learning consiste en guiar a la máquina para que aprenda a partir de algoritmos informáticos y grandes bases de datos. Esto le permite identificar patrones que, posteriormente, puede usar en la resolución de otros tipos de problemas.

Actualmente, las IA que conocemos (ChatGPT, Gemini, Copilot…) funcionan a partir de un deep learning bastante básico. Sin embargo, esta tecnología pretende ir un paso más allá, ya que su objetivo es que la máquina no requiera de bases de datos previamente estructuradas para lograr el aprendizaje y, por lo tanto, tampoco necesite de la intervención humana. Este sería el sistema empleado por las futuras IAG citadas anteriormente.

Evidentemente, la complejidad del deep learning es mucho mayor que la del machine learning, ya que su objetivo es simular plenamente el funcionamiento de un cerebro humano. En cualquier caso, ha quedado demostrado que el aprendizaje automático es una realidad y que resulta muy útil a las empresas.

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