Entendiendo al Machine Learning en las organizaciones

En este artículo te contamos qué es machine learning. En la vida diaria, estamos rodeados de máquinas trabajando en forma constante y, a la vez, aprendiendo. Sí, máquinas que aprenden…

¿Qué es machine learning? ¿qué es la inteligencia artificial?

En simples palabras, la inteligencia artificial (IA) se puede definir como máquinas que ejecutan tareas de manera casi humana basada en algoritmos inteligentes. Es la capacidad computacional de aprender y actuar sin encontrarse explícitamente programado para ello. Por medio del aprendizaje automático, un subconjunto de IA, máquinas y software ahora, aparentemente, puede imitar funciones cognitivas de los humanos, a través del entrenamiento en conjunto de datos y adaptando la respuesta a medida que se introducen nuevos datos. Ello es factible a través de la aplicación de modelos predictivos que se aplican a grandes conjuntos de datos, construyéndolos para la toma de decisiones futuras basadas en nuevos datos.

Esto se puede experimentar en el uso de Google Maps cuando conoce que el destino final es tal o cual domicilio. Otro caso similar son las recomendaciones de Netflix, de acuerdo al patrón de selección efectuada por el usuario. También la conducción autónoma de vehículos de TESLA es una propuesta similar de inteligencia artificial.

Mientras mayor es el volumen de información que las máquinas procesan, mayor es suaprendizaje. Es verdad que su pensamiento no es humano, pero se trata de una automatización más sofisticada. Aún no existen robots capaces de sentir, pero si están cambiando la forma en que trabajamos, jugamos y comunicamos.

En las organizaciones, a medida que se produce un mayor volumen de datos, se reconoce el valor que éstos tienen para la toma de decisiones. Por otra parte, se conoce la dificultad de la mantención y manejo de ellos. Asimismo, se torna cada vez más esencial el aprovechamiento del machine learning para un mejor aprovechamiento del recurso estratégico. Visto de esta manera, los datos junto al machine learning se tornan esenciales en el éxito organizacional frente a sus competidores.

En la actualidad, todos estos aspectos están generando un gran movimiento en la industria.

Los datos como combustible de la inteligencia artificial y el machine learning

Las características de los nuevos dispositivos y la gran cantidad de datos que manejan son una fuente de oportunidades para una mayor eficiencia, seguridad y satisfacción al cliente. Todo ello se traduce en una mejora organizacional con el manejo adecuado.

En este sentido, se habla de un enfoque centrado en los datos. Éstos son el corazón de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.  Permiten la predicción de resultados futuros, detección de errores o anomalías, agrupación de eventos de importancia, etc. También, se producen las filtraciones de las dispersiones, la detección de estándares o patrones de comportamiento.

Generalmente, el manejo de grandes volúmenes de datos suele ser el punto débil de las organizaciones. No logran percibir el importante valor agregado de la Inteligencia artificial. Se encuentran dispersos en el tiempo y en las labores manuales dedicadas al tratamiento de los grandes volúmenes de datos. El movimiento, la carga y correlación de los datos en diferentes sistemas y herramientas lleva una importante pérdida de tiempo, recursos y oportunidades.

Sin embargo, para el correcto aprovechamiento de los datos, éstos deben estar correctamente depurados. Así la Inteligencia Artificial podrá proporcionar información comercial crítica, incluyendo desvíos, y las formas para mejorar la relación con los clientes.

La tecnología de la Información como una paradoja

En las organizaciones, las unidades de negocios no suelen tener una distribución homogénea de los recursos tecnológicos. Por ejemplo, es común ver cómo los usuarios finales aprecian desarrollos prolijos y amenos, pero la organización interna es muy compleja. A veces se presentan continuas luchas con parches de sistemas, alertas excesivas, escasa visibilidad, etc. en un entorno muy complejo.

Actualmente, los sistemas de software de Inteligencia Artificial están evolucionando positivamente para automatizar y mejorar procesos y tareas. De este modo, facilitan la observabilidad, correlación y análisis de eventos, gestión y automatización de los servicios TI. Ello se traduce en reducción de costos y tiempos.

La aplicación de machine learning a las operaciones TI hace que sea más sencillo para los equipos el uso de los datos hasta la identificación y resolución de problemas, ejecución de tareas y asignación de recursos. Las organizaciones pueden obtener respuestas respecto de cuestiones pasadas, presentes y futuras. Es decir, se les facilita el camino de la resolución de problemas mediante el análisis predictivo. Las ventajas del uso de estas herramientas se sintetizan en:

1. Reducción de los costes de inactividad y mejora de la satisfacción del cliente.
2. Disolución de los silos TI y las respuestas inconexas.
3. Eliminación de tareas manuales tediosas.
4. Mejora en la colaboración entre socios comerciales.
5. Análisis de los flujos de trabajo para la supervisión y control de gestión.
6. Proactividad de los profesionales TI.

Machine learning y seguridad

El uso de machine learning en seguridad no es completamente nuevo, pero rápidamente se ha convertido en la principal corriente en materia de seguridad. Los beneficios hablan por sí mismos. Junto a la inteligencia artificial, el machine learning contribuye a las organizaciones a analizar y dar respuesta con mayor eficiencia a incidentes de seguridad, preparación para las amenazas, minimización del riesgo, reducción de costes y maximización de los beneficios.

Puntualmente, el machine learning ha avanzado a pasos agigantados en el mundo de la seguridad. Se ha convertido en el mecanismo de ajuste perfecto para la prevención de amenazas externas e internas, monitoreo y respuesta automatizada. En los casos de ataques avanzados, cuentas privilegiadas comprometidas, accesos involuntarios a información confidencial, etc. se puede abordar desde detecciones automáticas de anomalías.

Para los casos de ataques más sofisticados se requiere herramientas de seguridad avanzadas. Éstas tienen la capacidad de recopilar, filtrar, integrar y vincular diversos tipos de eventos de seguridad para que las organizaciones obtengan una visión amplia y completa de su posición en la materia, sin saturarse de alertas. El machine learning es capaz de abordarlo desde una sola fuente.

Analistas y equipos de seguridad pueden aprovechar los datos de registro y eventos de las aplicaciones, puntos finales y la red de dispositivos. A través de ellos se pueden construir modelospara identificar eventos de seguridad con la ayuda de la tecnología inteligente. Es factible la realización de investigaciones rápidas, encontrar información significativa, determinar las causas de los incidentes, graficar tendencias históricas y compartir ideas.

En definitiva, el machine learning contribuye a mejoras en la velocidad de detección, análisis de impacto, y capacidad de respuesta rápida a cualquier incidente. Asimismo, minimiza el impacto negativo de las amenazas permitiendo actuar de manera activa, administrar la estrategia de seguridad desde el monitoreo continuo hasta el análisis técnico y la respuesta automatizada.

Nuestras Conclusiones sobre Machine Learning y su futuro

A pesar de que no se avizora en el futuro inmediato que las capacidades de la Inteligencia Artificial coincidan con exactitud con las habilidades y la capacidad humanas; el machine learning puede recorrer un largo camino en la ayuda a las organizaciones para la mejora en la velocidad de la toma de decisiones utilizando montañas de datos.

Por ejemplo, las organizaciones de servicios financieros, pueden aplicar el machine learning para la identificación y protección propia y de los clientes de los eventos de fraude. En el caso de la salud y las empresas de biotecnología, la aplicación de estas tecnologías al descubrimiento y fabricación de fármacos, investigación de ensayos clínicos, predicciones de epidemias, es crucial. Existe un gran volumen de datos obtenidos de los procesos y plataformas.

Por su parte, el caso de las fábricas, pueden reducir las fallas de producción que afectan al negocio con el mantenimiento predictivo y el seguimiento. Las cadenas de retail mejorarán su servicio al cliente mediante recomendaciones dirigidas basadas en factores como la demografía y el historial de compras. Así se pueden continuar enumerando infinitos beneficios.

Estamos recién en los comienzos. El futuro del machine learning y la inteligencia artificial es promisorio. Los modelos de flujos de trabajos de extremo a extremo, en vez de fragmentados, permiten una respuesta casi en tiempo real. El procesamiento por lotes y los modelos de código abierto predeterminados están disponibles en los equipos de ciencia de datos para el mejor aprovechamiento.