Desmitificando el Machine Learning

Tras el lanzamiento de los diferentes modelos al público por parte de las empresas, y el origen de una creciente ola de controversia y emoción a partes iguales, muchas personas que comienzan a utilizar este tipo de herramientas no logran concebir una idea general del funcionamiento de este tipo de tecnologías, lo que puede llegar a generar una falsa sensación de inseguridad, o incluso de misterio, casi como si se tratara de 'magia'. Este desconocimiento puede llevar a malinterpretaciones sobre su potencial y sus limitaciones, haciendo que el Machine Learning y la IA sean percibidos como cajas negras incomprensibles, cuando en realidad se basan en principios matemáticos y estadísticos bien definidos.

En este artículo trataremos de desmitificar este tipo de ideas que navegan por Internet, y ofreceremos una idea simplificada de lo que es en realidad el Machine Learning. Tras la lectura, habrás podido despejar las posibles dudas que tuvieses acerca del funcionamiento y seguridad, e incluso del impacto que estas tecnologías puedan tener sobre nosotros.

¿Por qué es importante entender el Machine Learning?

En los últimos años, muchas industrias han integrado la Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos, impactando directamente nuestra vida cotidiana. Incluso si no somos conscientes de ello, nos beneficiamos de la IA a diario. Por ejemplo, nuestros buzones de correo electrónico utilizan IA para filtrar automáticamente los mensajes de spam, mejorando nuestra experiencia al evitar correos no deseados. De manera similar, plataformas como Amazon emplean algoritmos de Machine Learning para recomendar productos y contenido basados en nuestro historial de navegación y compras, facilitando una experiencia de usuario más personalizada.

Comprender, aunque sea de manera superficial, cómo funcionan estos procesos es crucial para varias razones. Primero, nos permite confiar más en estas tecnologías, al reconocer que no son "magia", sino herramientas basadas en datos y algoritmos. Segundo, para las empresas, tener una noción básica de Machine Learning abre la puerta a identificar oportunidades donde estas tecnologías pueden mejorar la eficiencia, reducir costos o crear nuevas experiencias para los clientes.

En un mundo cada vez más impulsado por datos, el Machine Learning no es solo una tendencia, sino una ventaja competitiva. Las empresas que adoptan estas tecnologías pueden tomar decisiones más informadas, automatizar tareas repetitivas y ofrecer productos y servicios más alineados con las necesidades del mercado. Por tanto, entender los fundamentos del Machine Learning no es solo una cuestión de interés técnico, sino una necesidad estratégica para cualquier negocio moderno.

¿Qué es el Machine Learning?

Podemos definir al Machine Learning como un subcampo de la Inteligencia Artificial. En este, encontramos toda una serie de procesos capaces de hacer que los ordenadores y dispositivos aprendar y mejoren en la realización de tareas, todo ello sin necesidad de ser programadas específicamente para cada una de ellas. Gracias al Machine Learning, los ordenadores son capaces de utilizar datos para identificar patrones y hacer predicciones, o tomar decisiones informadas, en base a estos patrones.

Imagina que quieres que un ordenador reconozca si una imagen contiene un gato o no. En lugar de decirle a la máquina qué características específicas buscar, le muestras muchas imágenes de gatos y no gatos. Con el tiempo, el ordenador aprende a distinguir entre las dos categorías basándose en las características comunes que encuentra en las imágenes de gatos. Así, cuando se le presenta una nueva imagen, puede hacer una conjetura educada sobre si contiene un gato o no.

Similitudes con respecto al aprendizaje humano

En el párrafo anterior mencionamos cómo el proceso de aprendizaje en Machine Learning implica revisar información a través de múltiples iteraciones. Este proceso es similar a cómo los humanos aprendemos. Por ejemplo, si nos muestran la imagen de un animal desconocido pero que se parece a otro que ya conocemos, es probable que inicialmente no podamos distinguir entre los dos. Sin embargo, después de ver varias imágenes desde diferentes perspectivas y aprender más sobre las características del nuevo animal, eventualmente seremos capaces de identificarlo correctamente.

Del mismo modo, en el ámbito de los datos tabulares, el aprendizaje automático funciona con registros de datos en lugar de imágenes. Supongamos que queremos que una computadora aprenda a convertir grados Celsius a Fahrenheit. Si no conocemos la fórmula matemática exacta, podríamos enseñar a la computadora mostrándole muchos ejemplos de temperaturas en Celsius y sus equivalentes en Fahrenheit. Con suficientes ejemplos, la computadora desarrollaría un "modelo" que, aunque no sea idéntico a la fórmula matemática que conocemos, funciona bajo principios similares para realizar la conversión.

Este ejemplo es sencillo y puede parecer trivial, pero es útil para ilustrar cómo los modelos de Machine Learning aprenden a partir de los datos. Aunque en este caso específico no se añade mucho valor, la misma metodología puede aplicarse a problemas más complejos donde los patrones no son tan evidentes o donde las reglas matemáticas exactas no son conocidas. Esta capacidad de aprender de los datos y aplicar ese conocimiento a nuevas situaciones es lo que hace que el Machine Learning sea tan valioso y versátil en diferentes campos.

Diferenciando conceptos relacionados

Una vez que tenemos una idea de cómo un ordenador puede aprender a partir de datos, es importante comprender algunos conceptos relacionados que a menudo generan confusión: Machine Learning (ML), Inteligencia Artificial (IA), y Big Data. Aunque estos términos están interrelacionados, describen aspectos diferentes de la tecnología y los datos.

Inteligencia Artificial (IA). La IA es un campo amplio de la informática que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas y mucho más. La IA puede ser "débil" o "fuerte": la IA débil está diseñada para tareas específicas (como asistentes virtuales), mientras que la IA fuerte aspira a una inteligencia similar a la humana.

Machine Learning (ML). El Machine Learning, como indicamos al comienzo del artículo, es un subcampo de la IA que se enfoca específicamente en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender y mejorar a partir de la experiencia. En lugar de ser programados con reglas fijas, los sistemas de ML utilizan datos para identificar patrones y hacer predicciones. Por ejemplo, un modelo de ML puede aprender a detectar fraudes en transacciones financieras analizando grandes cantidades de datos de transacciones previas.

Big Data. El término "Big Data" se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden ser gestionados o procesados con herramientas tradicionales. El auge del Big Data ha sido impulsado por el crecimiento exponencial de la cantidad de datos generados por personas y dispositivos en la era digital. El análisis de Big Data permite a las empresas obtener insights valiosos que pueden informar la toma de decisiones, mejorar productos y servicios, y descubrir nuevas oportunidades de mercado.

Relación entre IA, ML y Big Data. Mientras que la IA es el campo general que abarca todas las formas de inteligencia computacional, el Machine Learning es una de las técnicas más importantes dentro de la IA para lograr que las máquinas aprendan. El Big Data, a su vez, proporciona el “combustible” (en forma de datos masivos) que alimenta tanto la IA como el ML, permitiendo que estos sistemas se entrenen y funcionen de manera efectiva.

Desmintiendo mitos sobre el Machine Learning

El Machine Learning solo resulta útil para empresas tecnológicas grandes

Actualmente, existen numerosas herramientas de Machine Learning accesibles y escalables para empresas de todos los tamaños. Muchas de estas herramientas están diseñadas para realizar tareas específicas sin necesidad de datos previos, lo que permite a las empresas beneficiarse de la tecnología sin tener que invertir en su desarrollo desde cero. Además, si tu empresa tiene necesidades específicas que no se cubren con las herramientas disponibles en el mercado, es posible desarrollar modelos a medida que aborden esos requisitos particulares. Si tienes una compañía interesada en sacar provecho de tecnologías como estas, te animamos a contactar con nosotros. Un miembro de nuestro equipo estará encantado de escuchar tu propuesta, y proponerte una idea de desarrollo que pueda satisfacer tus necesidades.

El Machine Learning reemplaza a los humanos

El Machine Learning utiliza complejos algoritmos matemáticos para lograr que los ordenadores aprendar a estimar predicciones de forma fiable, lo que nos resulta de gran ayuda a los humanos. Aunque estos modelos pueden alcanzar altos niveles de precisión, no deben sustituir el juicio humano. En cambio, deben ser vistos como herramientas que complementan nuestras capacidades, ayudándonos a tomar decisiones más informadas. Es fundamental integrar las predicciones de los modelos de ML con el raciocinio humano para asegurar que las decisiones finales sean las más adecuadas.

La implementación de Machine Learning resulta extremadamente costosa

Contrariamente a la creencia popular, la implementación de Machine Learning puede ser una inversión rentable para muchas empresas. Aunque puede haber costos iniciales, el aumento en la productividad y la mejora de los resultados a mediano y largo plazo suelen justificar la inversión. Además, existen soluciones de bajo costo y bajo riesgo que permiten a las empresas empezar a experimentar con ML sin comprometer grandes presupuestos. En muchos casos, el retorno de inversión a través de la optimización de procesos y la toma de decisiones más precisa supera con creces el gasto inicial.

En la actualidad, hay una gran cantidad de recursos en línea disponibles para aprender sobre el funcionamiento de los modelos de Machine Learning y mantenerse al día con las tendencias actuales en empresas de todo el mundo. Sin embargo, es importante seleccionar fuentes confiables y respaldadas por expertos, especialmente dada la creciente desconfianza que algunas personas tienen hacia estas tecnologías. Informarse adecuadamente es clave para superar los malentendidos y aprovechar al máximo las oportunidades que el Machine Learning ofrece.

En nuestro blog, encontrarás artículos que exploran cómo las empresas pueden beneficiarse de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en diversos campos. Te invitamos a leer algunos de estos artículos para descubrir las múltiples formas en las que podemos ayudarte a innovar y crecer. Si buscas más información o tienes preguntas específicas, no dudes en contactarnos. Estamos aquí para ayudarte a explorar el potencial de estas tecnologías y cómo pueden aplicarse a tus necesidades empresariales.