El aprendizaje automático (machine learning) definirá el 2018 como la tecnología que más cambios traerá en la manera en que vivimos y trabajamos hasta el momento.
Para entenderlo, hay que empezar por olvidar las teorías que dicen que los robots reemplazarán a las personas en sus puestos de trabajo.
La innovación y el uso de herramientas para facilitar la vida diaria han sido un indicador de progreso a lo largo de la historia.
Si bien estamos pasando por una revolución informática que traerá como consecuencia cambios en el ámbito laboral actual, hay que recordar que el cambio también creará nuevos trabajos, modelos comerciales e industrias enteras.
Cambios positivos
El aprendizaje automático, lejos de hacer obsoleta a la fuerza de trabajo actual, hará que las personas sean mucho más efectivas y eficientes.
Aunque lo que más se escucha y sabe del aprendizaje automático es acerca de la creación de robots y vehículos autónomos, es importante tener en cuenta que existen otros campos que son permeados, como la incorporación de software en teléfonos móviles, autos, casas y computadores de trabajo.
Su capacidad para reducir drásticamente el tiempo y mejorar la efectividad de nuestra toma de decisiones puede sonar menos atractivo que los autos sin conductor, pero es lo que hará que el aprendizaje automático sea una tecnología que defina la era.
Según Gartner, en 2020 las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) estarán presentes en prácticamente todos los nuevos productos de software, lo que hace de este un momento decisivo y crucial para las empresas al momento de adquirir productos. Las empresas deben aprovechar el poder del aprendizaje automático para tomar la delantera en sus industrias.
Conforme la adquisición de tecnologías en la nube se incrementa, también aumenta la adopción del aprendizaje automático. La integración impecable de aplicaciones, plataformas e infraestructura en la nube es crucial para el crecimiento y la efectividad del aprendizaje automático. Esto trae como consecuencia la eliminación de silos y captar información de toda la organización y sus redes.
Los algoritmos que impulsan el aprendizaje automático obtienen datos –todos y de todas las fuentes, que sean posibles– y se vuelven más inteligentes con un mayor potencial para tomar de decisiones.
Optimización integral
Con esto, las compañías se pueden enfocar en la parte más importante: la estrategia. De manera que las empresas están en capacidad de transformar fundamentalmente funciones o procesos críticos.
En este sentido, la implementación de Inteligencia Artificial permite a las organizaciones automatizar procesos manuales, reducir el tiempo en la creación de pronósticos precisos y fidedignos, mejorar la planificación y preparación de presupuestos, así como la asignación de recursos de manera efectiva e identificación de tendencias o anomalías de entre amplios conjuntos de datos.
Pero, ¿cómo se traduce esto en la actualidad? El área de atención al cliente es un claro ejemplo de la implementación del aprendizaje automático. En ella clasifican una gran cantidad de consultas simples y predecibles en diversas categorías para ser respondidas por chatbots, que impulsados por Inteligencia Artificial refinan y agudizan respuestas para los clientes.
En consecuencia, los tiempos de espera se reducen y los agentes de servicio al cliente pueden atender peticiones más especializadas que requieren un grado más analítico, por citar un ejemplo.
Actualmente, el único riesgo que existe es ignorar su presencia. 2018 debe ser el año en el que las empresas se comprometan a explorar y descifrar el valor del aprendizaje automático, si aún no lo han hecho.
Por Carlos Arguindegui, Vicepresidente Aplicaciones, Oracle Latinoamérica
