El concepto de Machine Learning, introducido por primera vez en 1959, ha tenido una evolución drástica en los últimos años. Este avance, impulsado por el desarrollo de la informática y el uso masivo de datos, ha cambiado la manera en que las empresas operan a nivel global y en Chile.
En términos simples, el Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin intervención humana directa. "Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, entrega a los computadores la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Este aprendizaje les permite llevar a cabo tareas específicas de forma autónoma", explica Carlos Flores, gerente general y cofundador de DataQu -compañía experta en soluciones tecnológicas, especializada en Análisis de Datos, Inteligencia Artificial y desarrollo de software a medida-.
Hoy en día, el Machine Learning es el motor detrás de innovaciones como los autos autónomos, los asistentes virtuales multilingües, las recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming, y las sugerencias de productos en aplicaciones de compra. Este tipo de tecnologías, una vez relegadas a la ciencia ficción, son ahora una realidad gracias a la capacidad que tiene para automatizar procesos y generar predicciones precisas.
Beneficios: Optimización, reducción de costos y mayor productividad
En Chile, el impacto de esta tecnología es tangible en diversas industrias. Las empresas están utilizando Machine Learning para resolver cuellos de botella críticos, reducir costos operativos y mejorar la productividad. Desde la reducción del spam y la detección de noticias falsas en redes sociales hasta la optimización de motores de búsqueda y el avance en diagnósticos médicos, las aplicaciones de Machine Learning están transformando múltiples aspectos de la vida empresarial.
“En nuestro país, esta tecnología apoya a compañías de numerosas industrias a alcanzar mejoras en sus procesos, incrementar su productividad y desempeño. Gracias a sus soluciones, se han podido automatizar procesos y reducir costos operativos. Otras empresas logran prever con certeza la producción, pronosticar la demanda y minimizar errores”, señala Flores.
La clave del éxito en la implementación de Machine Learning radica en identificar las áreas de mayor desafío dentro de las operaciones empresariales y desarrollar soluciones personalizadas. Flores concluyó explicando que la clave está en "detectar las áreas que generan mayor dolor en las operaciones de las empresas y desarrollar pilotos exitosos". Esto no solo mejora la competitividad de las empresas, sino que también las prepara mejor para enfrentar los desafíos del mercado.
