¿Cuáles son las aplicaciones principales del Machine Learning?

Hoy, en OpenExpo Europe, te contamos todo lo que tienes que saber sobre el Machine Learning y sus aplicaciones organizacionales pertinentes.

Machine Learning: concepto y aplicaciones empresariales

La tecnología actual se encuentra en constante avance. Tan así es este proceso de transformación digital que el mundo cambia y debe adaptarse a las innovaciones en materia digital y al dinamismo que adquieren los procesos tradicionales. El Machine Learning es uno de los fenómenos de desarrollo computacional imprescindible de conocer. Tomar conciencia de las modificaciones que existen y que aparecerán en distintos campos aplicativos se vuelve central.

En esta oportunidad, en OpenExpo Europe, queremos contarte en qué consiste el proceso de Machine Learning y cómo repercute de manera directa sobre las empresas y sus respectivas actividades y procesos vinculados.

Machine Learning: ¿qué es?

El Machine Learning o también conocido como “aprendizaje automático, automatizado o de máquinas”, es una rama de la disciplina computacional y de la Inteligencia Artificial (IA).

Tiene como objetivo central fomentar el desarrollo técnico específico para que las computadoras puedan efectuar procesos basados en comportamientos genéricos aprendidos, materializados en datos. Por este motivo, esta disciplina está íntimamente relacionada con la Estadística computacional.

Puede decirse, entonces, que es un fenómeno de inducción cognoscitiva a través de una serie de algoritmos matemáticos, que permiten la identificación de datos y su correspondiente análisis posterior. Como ejemplos de estos algoritmos, pueden mencionarse: imágenes, videos, textos, voces, lenguaje verbal y no verbal, entre otros elementos.

De manera simple, puede decirse que esta disciplina se encarga de brindar los software o aplicaciones para que dicha información algorítmica pueda ser procesada y aprovechada.

Machine Learning: aplicaciones para las compañías

El Machine Learning incide en ámbitos variados: Medicina, Ingeniería, Bioingeniería, Robótica, Lingüística, Videojuegos, Web, Recursos Humanos, Big Data, Economía, Finanzas, Marketing, etc. Pero ¿de qué modo incide este aprendizaje automático en el área organizacional? En este apartado, te lo contamos. Presta atención a nuestro análisis. ¡No te lo pierdas!

• Optimización de perfiles de clientes actuales y potenciales

Actualmente, los datos se utilizan habitualmente para conocer el perfil de los clientes que conforman cada nicho de mercado. Sin embargo, la aplicación del Machine Learning en el área de Marketing de una compañía posibilita, no solamente analizar sus datos, sino también predecir sus deseos y comportamientos.

Como consecuencia de ello, la empresa cuenta con información imprescindible. Así, podrá tomar las medidas necesarias para ampliar el público objetivo al que apunta con la venta de sus bienes o prestación de servicios.

• Detección de fraudes financieros

En efecto, se suele aplicar Machine Learning  para detectar el riesgo de cada cliente, teniendo en cuenta las probabilidades existentes de fraude. Por otro lado, este proceso se emplea para conceder créditos financieros y análisis los riesgos asociados a ellos. En resumen, constituye una herramienta de seguridad financiera.

• Permite la fijación de precios dinámicos

Hoy en día, los mercados ya no poseen dos precios: uno de temporada y otro para el tiempo de rebajas. Entonces, ¿de qué modo se fijan los precios? Es sencillo. A través de Machine Learning, se puede predecir el precio de cada producto o servicio en forma dinámica. Ello, teniendo en cuenta los datos disponibles (utilizando Big Data y análisis computacional) y las variables económicas de la oferta y de la demanda.

Hemos llegado al final de este análisis sobre el Machine Learning y su incidencia en las organizaciones empresariales. Esperamos que te haya sido de utilidad.

Desde OpenExpo Europe, queremos informarte sobre los avances digitales y sobre la necesidad de adaptarse a este nuevo contexto tecnológico mundial y de aprovechar los beneficios asociados.