Qué es el 'machine learning'
Descubre los principales beneficios del 'Machine Learning'
Coches que se conducen solos, asistentes que traducen instantáneamente de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Tareas complejas que antes eran una quimera hoy son posibles gracias al 'Machine Learning', una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados.
En su libro Sobre la inteligencia, publicado en 2004, Jeff Hawkins definía la inteligencia como la capacidad de predecir el futuro, por ejemplo, el peso de un vaso que vamos a levantar o la reacción de los demás a nuestros actos, en base a los patrones almacenados en la memoria (el marco memoria-predicción). Ese mismo principio está detrás del Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático.
¿Qué es el 'machine learning' y para qué sirve?
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.
Esta disciplina, cada vez más avanzada gracias al desarrollo de la Inteligencia Artificial, ha supuesto distintos desafíos éticos, con el objetivo de que se aplique en favor de la sociedad. En este contexto, nace el concepto de IA responsable. Una forma de gestión adoptada por las empresas tecnológicas y las instituciones enfocada en la transparencia y en la rendición de cuentas a los consumidores.
Por otro lado, en Europa ya existe un marco legal orientado a regular el mal uso de esta tecnología, en donde se clasifica a la IA en tres categorías de riesgo: las aplicaciones y sistemas que supongan un riesgo inaceptable, las aplicaciones de alto riesgo, como una herramienta de escaneo de CV que clasifica a los solicitantes de empleo, y las aplicaciones que no están explícitamente prohibidas o catalogadas como de alto riesgo, cuya regulación es más flexible.
Distintos algoritmos de 'machine learning'
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
- Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
- Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
- Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.
Reglamento Europeo de la IA
Objetivos fundamentales del reglamento: ética, transparencia y seguridad.
-S. Núñez, P. Salas-
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Beneficios del ‘Machine Learning’ en el ámbito empresarial
A través del análisis de los hábitos de compra, permite predecir qué productos tendrán más demanda y cuándo es un buen momento para subir o bajar precios.
Gracias a los datos masivos que es capaz de analizar, el aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado encuentran patrones en la información que recopilan las empresas sobre los consumidores.
El ML automatiza tareas que ahorran capital humano o permite optimizar tiendas online y centros comerciales de acuerdo a los datos de navegación y flujo de clientes.
Los algoritmos de ML pueden predecir qué contenidos son más eficaces para cada target y qué época del año y soporte resultan más adecuados.
Los chatbots responden a los clientes 24 horas siete días a la semana y recogen datos para profundizar en el conocimiento del consumidor.
Aplicaciones prácticas del 'machine learning'
El Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:
Recomendaciones
Permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. En su forma más básica analiza el historial de compras y reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos. Spotify, Youtube y las principales plataformas de streaming lo usan para recomendar nuevos contenidos que mantengan al usuario en la página durante más tiempo, por ejemplo.
Vehículos inteligentes
Los vehículos inteligentes ya son una realidad, con varios de ellos siendo testados en las carreteras Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
Redes sociales
X, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
A través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos. Por otro lado, el PLN también se utiliza para otras tareas complejas como traducir la jerga legal de los contratos a un lenguaje sencillo o ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información relativos a un caso.
Búsquedas
Los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.
Medicina
Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el Machine Learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación. Asimismo, también se utiliza con una alta eficacia para detectar neumonía y enfermedades de la retina que pueden provocar ceguera.
Ciberseguridad
Los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.
IA agéntica con Machine Learning
Nuevos modelos de agentes de IA pueden planificar, decidir y ejecutar tareas complejas, usando el Machine Learning como base para poder ejecutar predicciones y ser eficientes operativamente. Por ejemplo, asistentes de IA para programación o la ejecución de tareas, como Claude.
Redes eléctricas inteligentes o Smart Grids
Gracias al Machine Learning y al procesamiento de datos con IA, se puede fortalecer la resiliencia de las redes eléctricas o Smart Grids frente a eventos extremos asociados al cambio climático, como tormentas, olas de calor o inundaciones. Además, puede analizar grandes volúmenes de datos históricos y patrones de consumo, permitiendo suministrar electricidad a un mayor número de personas sin necesidad de construir nuevas infraestructuras. Por ejemplo, la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging, en su nombre en inglés), un sistema de datos capaz de construir modelos 3D de todas las líneas de distribución y transporte y del ambiente circundante, permitiendo optimizar su mantenimiento e inspección.
Machine Learning en el sector energético
El Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) están transformando el sector eléctrico, haciendo que las redes sean más eficientes, seguras y sostenibles. Gracias a la IA, las empresas pueden anticipar problemas, optimizar el uso de recursos y garantizar que la electricidad llegue de la manera más fiable y económica. Además, la IA es una herramienta útil en la lucha global contra el cambio climático, ya que contribuye a la adaptación frente a sus impactos, como anticiparse a los riesgos derivados de catástrofes naturales, optimizando sistemas eléctricos, mejorando la eficiencia energética y facilitando la integración de energías renovables a gran escala.
Las soluciones e innovaciones que aporta esta tecnología son claves en el objetivo del Grupo Iberdrola a reducir sus emisiones de carbono, ya que permite suministrar electricidad a un mayor número de personas sin necesidad de construir nuevas infraestructuras. Además, mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de sensores, los algoritmos de IA ayudan a identificar áreas prioritarias para la electrificación y a diseñar microrredes adaptadas a las necesidades locales, desempeñando un papel fundamental en el acceso a la energía.