La transformación digital se ha convertido en uno de los principales objetivos de las organizaciones en el mundo. Viene a ser la piedra angular de la adopción del machine learning (aprendizaje automático). "Machine learning es una disciplina híbrida que combina estadística, optimización matemática y ciencia computacional. Su objetivo es asistir al ser humano a tomar mejores decisiones en distintos ámbitos como las finanzas, marketing, salud, entre otros". Así lo indica Francisco Rosales Maticorena, docente del curso Machine Learning: aplicaciones en los negocios del PEE de ESAN.

La International Data Corporation (IDC) predice que el 40 % de las iniciativas de transformación digital serán respaldadas por el machine learning y la inteligencia artificial, señala un estudio de ServiceNow. El 72 % de los CIO tienen la responsabilidad de liderar las iniciativas de transformación digital que impulsan la adopción del aprendizaje automático. La encuesta encontró que, cuanto mayor sea el nivel de éxito de la transformación digital, es más probable que los programas y estrategias basados en machine learning tengan éxito.

El 89 % de los CIO están planeando usar o están empleando el aprendizaje automático en sus organizaciones hoy en día. Asimismo, el estudio pronostica que el número de firmas a nivel mundial que hacen al menos algunas inversiones en el machine learning, casi se duplicará en los próximos tres años al 64%.

Como toda disciplina vinculada a la estadística e informática, el aprendizaje automático también maneja su propia terminología. Para liderar con éxito su adopción en las empresas, los directores de sistemas de información deben manejar toda la terminología referente a esta disciplina. Este es el glosario básico de machine learning que todo CIO debe conocer:

Deep learning

Este tipo de aprendizaje automático se encarga de entrenar a las computadoras para que lleven a cabo tareas idénticas a las realizadas por el ser humano. Con el deep learning, los modelos informáticos pueden realizar labores de clasificación a partir de imágenes, textos o sonidos. Firmas como Apple (reconocimiento del habla y patrones del ser humano), Amazon y Netflix (sistema de recomendaciones) vienen usando el deep learning con éxito.

Recommender Systems

Los sistemas de recomendación son una de las aplicaciones más exitosas y extendidas de machine learning en los negocios. Son algoritmos destinados a sugerir elementos relevantes a los usuarios (películas, textos, productos o cualquier otra sugerencia dependiendo de la industria). El sector retail suele emplear frecuentemente sistemas de recomendación, así como las plataformas de streaming de videos y música.

Random Forest

Conocido en castellano como "bosques aleatorios", es un modelo de aprendizaje automático utilizado para resolver problemas de regresión y clasificación. Consiste en una gran cantidad de árboles de decisión individuales que operan como un conjunto y pueden producir predicciones más precisas que cualquiera de las partes individuales. Es un modelo ampliamente utilizado por ingenieros.

Support Vector Machines

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un método basado en aprendizaje para la resolución de problemas de clasificación y regresión. Son muy populares en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, el habla, el reconocimiento de imágenes y la visión artificial.

Neural Network

Es una serie de algoritmos que se esfuerzan por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que opera el cerebro humano. Una "neurona" en una red neuronal es una función matemática que recopila y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red tiene un gran parecido con los métodos estadísticos, como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.

El machine learning es una tecnología de soporte clave que lidera la mayoría de las decisiones de finanzas, ventas, marketing y gestión de operaciones en la actualidad. El estudio de ServiceNow predice que, para el 2020, las aplicaciones de aprendizaje automático habrán automatizado el 70 % de las consultas de operaciones de seguridad y el 30 % de las consultas de gestión de clientes.

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Fuentes:

Entrevista a Francisco Rosales Maticorena, docente del curso Machine Learning: aplicaciones en los negocios del PEE de ESAN.

ServiceNow. The Global CIO Point of View.

Forbes. "Machine Learning's Greatest Potential Is Driving Revenue In The Enterprise".

SAS. "Deep Learning: Qué es y por qué es importante".

Towards Data Science. "Introduction to recommender system".

Medium. "Random Forest Algorithm for Machine Learning".

Toward Data Science. "Support Vector Machine - Introudction to Machine Learning Algorithm".