Dejó de ser futurista para volverse clave en negocios. Optimiza procesos, personaliza experiencias y transforma industrias. Esta rama de la IA aprende de datos para predecir y automatizar decisiones. Pero, ¿qué es exactamente, cómo se aplica y por qué es crucial para su empresa?
Publicado por: Redacción Nuevos Proyectos
Por: MARWIN TAVERA VERA
El Machine Learning, ML, es una disciplina de la IA que permite a los sistemas aprender de datos sin necesidad de programación explícita. A través de algoritmos, las máquinas identifican patrones, realizan predicciones y mejoran su desempeño con la experiencia. Existen tres tipos principales: el aprendizaje supervisado, que trabaja con datos etiquetados (ej: detección de fraudes); el no supervisado, que identifica patrones en datos sin etiquetar (ej: segmentación de clientes); y el por refuerzo, donde los sistemas aprenden mediante prueba y error (ej: vehículos autónomos).
Desde hace más de dos años hablamos de ‘un mundo cada vez más digitalizado’, y aunque ya no debería ser un concepto ajeno, sigue siendo relevante destacar que las empresas que no adopten el ML pueden correr el riesgo de quedarse atrás, ya que no se trata de una moda tecnológica, sino de una necesidad competitiva.
Para Luis Caro Pérez, Líder del Equipo de Innovación en Nube e Inteligencia Artificial para Amazon Web Services, AWS, en América Latina, “se está viendo tanto adopción como potencial en todos los sectores de la industria; en general, todos están explorando y utilizando esta tecnología porque se ha vuelto transversal”, dice.
Quizá comenzar no parezca fácil, pero, como señala este experto, “el primer paso es pensar en qué experiencia quieren ofrecer a los clientes, cómo desean impactar su negocio y, después, cómo pueden aprovechar la Inteligencia Artificial para lograrlo”, una idea que Iván Fernando Herrera, Director Ejecutivo de SAS Latam para Soluciones de Analítica e IA, refuerza al plantear que “el reto más grande que se tiene al momento de implementar o de adoptar el ML es tener claro ¿para qué lo vamos usar?, ¿cuál es su propósito?”.
Según McKinsey & Company, las organizaciones que implementan IA y ML tienen un 20 - 30 % de mejora en sus métricas de rendimiento. Además, el portal web fortunebusinessinsights.com asegura que el mercado global de ML se proyecta en $209.910 millones de dólares para 2029. “Todas las industrias o los sectores donde se usa la Inteligencia Artificial van a ver un aumento de productividad de cinco veces más”, afirma el líder de AWS.
Hay muchas empresas que han seleccionado a Colombia como el hub de analítica y de Inteligencia Artificial para Latinoamérica, esto es porque el capital humano y el conocimiento lo hay, existe
En Colombia, aunque el ecosistema es incipiente, empresas como Habi y Platzi están integrando el ML en sus operaciones. El reto, según expertos, es la falta de talento especializado y acceso a datos de calidad. Superar esto es crucial, como señala el líder de Amazon Web Services: “los clientes que han sido exitosos en aplicar estas tecnologías a su negocio es donde todos los roles de la empresa han estudiado sobre el tema, y su mayor desafío es el cambio de paradigma, de ver a la tecnología y a la Inteligencia Artificial no como un fin, sino como un medio”.
Publicidad
¿Cómo están usando el ML?
En el sector financiero, empresas como JPMorgan Chase detecta fraudes con ML, mientras Bancolombia usa Chatbots de IA para mejorar su servicio al cliente. En salud, IBM Watson Health analiza historias clínicas, y en Colombia, Roche desarrolla tratamientos personalizados y la Fundación Cardiovascular de Colombia, FCV, predice complicaciones cardíacas.
En retail, Amazon perfecciona recomendaciones, y Falabella optimiza inventarios con modelos predictivos. La manufactura también avanza: Siemens realiza mantenimiento predictivo, y en el ámbito local, Ecopetrol explora estas tecnologías para monitorear pozos petroleros, mejorando la eficiencia en la extracción de recursos.
El sector de la tecnología de consumo y los hogares inteligentes también está experimentando un interés creciente. Hugo Ma, CEO de LG Electronics Colombia, destaca que “el mayor potencial del ML en Colombia es el de hogares y electrodomésticos inteligentes”. Según el experto, LG ha superado el desafío fundamental de obtener datos de calidad y volumen recurriendo a su vasto ecosistema global de dispositivos conectados, “entre 500 y 700 millones de productos”, dice. Esto les permite desarrollar lo que denominan Inteligencia Afectiva: “una nueva generación de Inteligencia Artificial que no solo automatiza tareas, sino que comprende, aprende y empatiza con los usuarios”, cuenta el experto.
Estos casos confirman que el ML ya no es opcional, sino un imperativo para empresas que buscan competitividad en la era digital. ¿Está su empresa preparada?
Empresas innovadoras que aplican ML
- Mastercard (detección de fraudes en tiempo real).
- Davivienda (análisis de riesgo crediticio).
Publicidad
- DeepMind Health (predicción de enfermedades).
- Éxito (personalización de ofertas en Colombia).
- Cementos Argos (control de calidad automatizado).
TikTok (algoritmos de recomendación de contenido).
- Mercado Libre (sistemas de pricing dinámico).
