Las tecnologías de Machine Learning as a Service (MLaaS) o aprendizaje automático como servicio, generarán un crecimiento global desde los 614.3 millones de dólares hasta los 3.755 millones de dólares entre 2015 y 2021.
Lo anterior supone un crecimiento medio anual del 43.7% durante dicho periodo, de acuerdo con un estudio reciente elaborado por Markets&Markets.
Machine Learning nació como una idea ambiciosa de la Inteligencia Artificial (IA) en la década de los 60. Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras.
Los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos. En los años 90, se convierte en una disciplina por sí sola. Ahora, el principal objetivo del Machine Learning es abordar y resolver problemas prácticos en cualquier disciplina.
¿Cuáles son sus perspectivas y aplicaciones actuales?
Para el consumidor moderno, Machine Learning es un facilitador clave de muchas de sus tareas cotidianas. Desde servicios de traducción, a predicciones climáticas, hasta adivinar lo que los usuarios quieren con base en sus actividades recientes; las prestaciones que ofrece son incomparables. En lo que respecta a los negocios, muchas compañías han empezado a incorporar esta tecnología a sus sistemas operativos, con grandes expectativas de mejorar y automatizar sus procesos.
De acuerdo con la encuesta Global Digital IQ de 2017, 54% de las organizaciones entrevistadas están haciendo inversiones significativas en IA y se prevé que ese porcentaje incremente a 63% en menos de tres años.
Dado que Machine Learning es un sistema basado en el procesamiento y análisis de datos que son traducidos a hallazgos, se puede aplicar a cualquier campo que cuente con bases de datos lo suficientemente grandes.
De momento, algunos de sus usos más populares y desarrollados son:
- Clasificación de secuencias de DNA
- Predicciones económicas y fluctuaciones en el mercado bursátil
- Mapeos y modelados 3D
- Detección de fraudes
- Diagnósticos médicos
- Buscadores en Internet
- Sistemas de reconocimiento de voz
- Optimización e implementación de campañas digitales publicitarias
Un ejemplo del último punto es ADEXT, una plataforma de IA que, con tecnología Machine Learning, es capaz de crear, implementar, analizar, y aprender, para así optimizar campañas digitales en los principales medios de Internet.
Gracias a sus algoritmos inteligentes es capaz de detectar patrones de éxito de campañas digitales alrededor del mundo, para tomar las decisiones de inversión más redituables, optimizando el presupuesto y dirigiéndolo únicamente a los medios que más ventas generen.
