Aprendizaje automático: enseñar a las máquinas a aprender de los humanos

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  Previsión Quantumrun
• 1 de septiembre de 2022

Resumen de información

El aprendizaje automático (ML) entrena al software para que evolucione mediante el análisis de grandes cantidades de datos, lo que conduce a aplicaciones en numerosos campos. Se divide en dos categorías: supervisado, donde la computadora aprende de datos etiquetados, y no supervisado, donde descubre patrones en los datos sin resultados específicos. Estas tecnologías no solo mejoran la eficiencia en diversos sectores, sino que también impulsan soluciones innovadoras, como en oncología predictiva y seguridad de redes.

Contexto de aprendizaje automático

El aprendizaje automático ha habilitado algunas de las tecnologías más poderosas disponibles en la actualidad al permitir que el software y las herramientas digitales se capaciten y progresen con el tiempo. ML se centra en diseñar y desarrollar algoritmos que permitan a las computadoras analizar grandes volúmenes de información (big data) y aprender de ellos. La aplicación de ML ha aumentado debido a la disponibilidad de big data y la potencia computacional del hardware informático en continua mejora. 

Hay dos tipos destacados de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. En el aprendizaje supervisado, a la computadora se le asigna un conjunto de datos de entrenamiento y su tarea es aprender un modelo que se puede usar para construir predicciones sobre nuevos datos. Este tipo de aprendizaje automático requiere que la información esté etiquetada, lo que significa que hay una salida conocida para cada entrada. En el aprendizaje no supervisado, a la computadora se le asigna un conjunto de datos pero no se le informa sobre el resultado. La tarea de la computadora es descubrir una estructura o patrón en los datos. Esta última metodología es donde ML realmente brilla al permitir que las computadoras analicen la información a lo largo del tiempo e identifiquen el comportamiento emergente o la acción potencial.

Según una encuesta de 2021 de la consultora PwC, el 86 % de los encuestados indicó que su empresa utiliza mucho las tecnologías de IA. De hecho, durante la pandemia de COVID-19, las herramientas de IA/ML demostraron ser muy beneficiosas, y más de la mitad de los encuestados de PwC planean acelerar los planes de adopción de IA/ML. 

Impacto disruptivo

El aprendizaje automático puede organizar y categorizar rápidamente grandes bases de datos durante largos períodos de tiempo para que los algoritmos puedan continuar escaneando y analizando datos a cualquier hora del día. Además, el aprendizaje automático mejora con la exposición a la información y las tareas repetitivas. Por ejemplo, en oncología predictiva, ML puede escanear miles de bases de datos de pacientes, cientos de tipos de tumores y más de 20 tipos de cáncer. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático puede comparar medicamentos potenciales en función de los resultados de la vida real. Esta información permite a los investigadores y oncólogos acceder a una referencia detallada de tratamientos óptimos en función de diferentes condiciones. 

De manera similar, el aprendizaje automático puede tener aplicaciones de gran alcance. Por ejemplo, AI/ML puede ayudar a monitorear la seguridad de la red de una organización. Esta tecnología puede escanear rápidamente los dispositivos conectados para identificar y marcar los riesgos antes de explotar una organización. 

El aprendizaje automático puede reducir los costos y el tiempo de las organizaciones al automatizar los procedimientos e identificar los desperdicios en las cadenas de suministro. Según una encuesta de PwC, el 75 por ciento de los equipos de gestión dependen ahora de la IA para elaborar estrategias comerciales basadas en datos. Además, el 75 por ciento de las empresas que adoptaron soluciones de IA dijeron que podían continuar innovando y mejorando sus productos y servicios para satisfacer las necesidades de los clientes. Según Nasdaq, se espera que el mercado de IA/ML crezca 20 mil millones de dólares entre 2021 y 2025.

Implicaciones del aprendizaje automático

Las implicaciones más amplias del aprendizaje automático pueden incluir: 

• Desarrollo acelerado de medicamentos y vacunas, lo que resulta en una disponibilidad más rápida de tratamientos médicos.
• Diagnóstico automatizado, atención al paciente y gestión del tratamiento, mejorando los resultados y la eficiencia de los pacientes.
• Estrategias publicitarias refinadas y productos y servicios altamente personalizados, aumentando el compromiso y la satisfacción del consumidor.
• Automatización del inventario y de la cadena de suministro, lo que conduce a una mayor eficiencia y reducción de costos.
• Los fabricantes de automóviles integran IA/ML en vehículos autónomos, lo que reduce significativamente las tasas de accidentes y mejora la seguridad vial.
• Instituciones financieras que aplican ML para la detección de fraude y la gestión de riesgos, lo que reduce sustancialmente los casos de fraude financiero y mejora la seguridad del cliente.
• Experiencias de aprendizaje personalizadas, que dan como resultado mejores resultados educativos y reducción de las brechas de aprendizaje.
• Análisis predictivo en la gestión de stock, lo que conduce a niveles de inventario optimizados y reducción de desperdicios.
• Los gobiernos implementan el aprendizaje automático para la planificación urbana y los servicios públicos, lo que lleva a una gestión urbana más eficiente y receptiva.
• Optimización de las energías renovables, contribuyendo a la reducción de las emisiones de carbono y al avance hacia objetivos energéticos sostenibles.

Preguntas a considerar

• ¿Cuáles podrían ser los riesgos potenciales en el aprendizaje automático?
• ¿Cómo cree que esta tecnología cambiará aún más la forma en que la sociedad o la industria procesan los datos?