6 ejemplos del mundo real de Aprendizaje Automático

Normalmente, el Aprendizaje Automático se utiliza para resolver problemas comerciales en diversos sectores y áreas donde se aplican diferentes algoritmos para automatizar procesos  y sugerir las mejores soluciones adaptadas a las necesidades de las empresas.

Este espacio de la IA se desarrolló a partir de la mezcla de las diferentes áreas del conocimiento como son: la biología y neurología, las matemáticas, estadística, informática y robótica, entre otras.

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El Aprendizaje Automático puede, a partir de un un conjunto de datos y un objetivo , aprender a optimizar el objetivo. Con nuevos datos  dará resultados nuevos que normalmente serán usados bajo supervisión humana. Cuantos más datos procese, mejor se adaptará a las necesidades del usuario para un producto o servicio determinado.

Hay muchos factores que pueden afectar la selección del algoritmo apropiado, es decir, la calidad de los datos o la selección correcta del algoritmo dependiendo de los datos que se tengan y del problema que quieran solucionar u optimizar.

Ejemplos: ¿Dónde se utiliza el Aprendizaje Automático?

Esta área innovadora se utiliza en muchos sectores: financiero, negocios, ciencia, marketing, TI… Así es que veamos algunos ejemplos de Aprendizaje Automático.

1. Recomendar productos

Uno de los ejemplos en Machine Learning que se usa hoy en día, es la personalización de compras y las recomendaciones de productos. Son una de las tendencias más importantes en el comercio electrónico. Gracias al uso de la inteligencia artificial y al procesamiento de ingentes cantidades de datos, puedes analizar a fondo la actividad online de miles de usuarios. 

En función de la información recopilada,se  pueden crear recomendaciones de productos adaptadas a un cliente o grupo específico.

Al analizar los datos recopilados sobre el tráfico actual en el sitio web de la tienda, es posible determinar en qué páginas estaba activo el cliente. 

Tienes una idea de lo que estaba buscando y dónde pasaba la mayor parte de su tiempo. En función de diversa información, como el perfil de la actividad anterior, las preferencias (por ejemplo, lasl zapatillas favoritas), la actividad en internet o la ubicación, el algoritmo recomendará automáticamente productos que pueden ser de interés para el comprador. No solo recomendar el producto, también cómo recomendárselo: color, promoción o forma de pago más ajustada a ese cliente.

Hay que resaltar que el algoritmo será más efectivo cuanto mayor sea el número de clientes similares que haya analizado.

2. Personalización de contenidos

El contenido adecuadamente personalizado en un sitio web o aplicación móvil aumenta la conversión y la participación del cliente. Como en el caso de los productos, los algoritmos de Aprendizaje Automático pueden encontrar patrones en el comportamiento del cliente y adaptar el contenido del sitio web en consecuencia.

3. Optimización de precios

Otro gran ejemplo del Aprendizaje Automático es la optimización del precio, ya que es uno de los factores más importantes a la hora de tomar una decisión de compra. Los clientes a menudo comparan el costo de los productos para encontrar la mejor oferta. 

Muchas tiendas o establecimientos hoteleros han reconocido los beneficios de introducir precios dinámicos. Por supuesto, el proceso mismo de personalizarlos no es fácil, ya que hay muchos factores involucrados. 

También los algoritmos de Aprendizaje Automático pueden analizar cuestiones como el precio de la competencia, la demanda del producto, el día de la semana, la hora del día, el tipo de cliente, etc. 

Esto les permitirá detectar patrones efectivos que les permitirán determinar cuándo y cómo ajustar el precio.

Un claro ejemplo aquí es Booking donde implementaron el Aprendizaje Automático para determinar los precios por medio de patrones concretos y mediante una gran variedad de variables con el fin de dar tarifas óptimas para cada día y maximizar con ello sus beneficios.

4. Pruebas A/B

Las pruebas A / B le permiten ajustar incluso los elementos más pequeños de un sitio web (como el color del botón "Comprar ahora") para garantizar las mayores ventas posibles y la mejor experiencia de compra. 

Desafortunadamente, implementarlo requiere mucho tiempo y los datos que se obtienen también deben analizarse adecuadamente. Por eso, el Aprendizaje Automático da algunos beneficios como:

• Automatización del proceso de selección de un elemento de la página que se debe mejorar mediante pruebas A/B. Como resultado, el tiempo dedicado a la optimización se verá recompensado de manera óptima.
• Segmentación automática de clientes en grupos en función de sus características (edad, sexo, presupuesto, etc.). Diferentes tipos de clientes pueden reaccionar de manera diferente a los cambios realizados en el sitio web. Lo que quizá resulta ser beneficioso en un grupo, puede que no sea ventajoso para el resto de grupos. Sin embargo, los diferentes ejemplos de algoritmos de Aprendizaje Automático podrán detectar estas diferencias sutiles.
• Gracias a los algoritmos, podrás encontrar la mejor combinación de forma rápida y más eficiente.

5. Detección de fraude para transacciones seguras

Cuanto mayor sea la cantidad de datos, más difícil será detectar anomalías. Sin embargo, esta abundancia de datos es un ventaja para los algoritmos de Aprendizaje Automático; que pueden detectar cambios en los patrones y determinar cuál es el comportamiento "normal", y alertar a los administradores cuando surgen sospechas.

Según un estudio, los bancos y otras organizaciones financieras gastan casi 3$ por cada dólar perdido en fraude como costo de recuperación. Machine Learning tiene una amplia gama de casos de uso y aplicaciones en esta área. Las técnicas de Aprendizaje Automático son aplicables en los diferentes modelos para mejorar la seguridad de las transacciones mediante la detección anticipada de posibilidades de fraude. 

Este área puede crear modelos predictivos capaces de predecir el comportamiento fraudulento en tiempo real para verificar constantemente la posibilidad de estafa y generar alertas en consecuencia. Además, se desarrollan algoritmos de clasificación que pueden etiquetar efectivamente los eventos cómo fraudulentos o sospechosos para eliminar las posibilidades de fraude. Actualmente, los grandes bancos ya utilizan sistemas de detección de anomalías, fraudes y de gestión de riesgos. El sistema de detección de valores atípicos basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático mejora los niveles de seguridad.

Puede indicarnos un producto que muy probablemente se ajuste a nuestros gustos, pero no explicará las motivaciones de una determinada decisión. Por ejemplo, si caen dos objetos: uno es muy pesado y el otro es liviano, la persona lo interpreta en términos de mayor o menor resistencia del aire. La computadora no sacará tales conclusiones, pero guarda las propiedades de ambos objetos.

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6. Otros ejemplos de Aprendizaje Automático en la vida cotidiana

Cada día podemos observar muchos ejemplos de cómo funciona el aprendizaje automático. A continuación os traemos otros casos en modo resumen:

• En los GPS también tiene presencia el Aprendizaje Automático. Por ejemplo, Maps de Google, con ello, analiza el tráfico en tiempo real o predice el tiempo de llegada si sales en otro momento, según el tráfico que estima que en ese momento va a haber
• La detección de anomalías en la ciberseguridad (protegerse del phishing en emails, bots, detección facial, sitio web malicioso...)
• En los correos electrónicos el autorrellenado del destinatario o texto a la hora de escribir un mensaje como etiquetas o categorías.
• El aprendizaje automático está presente en redes sociales ya que con los patrones establecidos puede eliminar comentarios ofensivos o palabras específicas. También es capaz de eliminar cuentas spam o recomendarte usuarios/imágenes relevantes.
• Asesoramiento financiero y gestión de cartera, regulación de la eficiencia sanitaria y de los servicios médicos para determinar el nivel de acceso que tienen los empleados, traducción de un idioma a otro...

Conclusiones

Como puede ver, el Aprendizaje Automático tiene un gran potencial. Por eso, no temas invertir en soluciones relacionadas con esta tecnología, ya que pueden ayudar mucho en el desarrollo de tu negocio y explore el Aprendizaje Automático con GAMCOSi estos temas te resultan interesantes y quieres profundizar en conceptos puede acceder a nuestro glosario de inteligencia artificial