El machine learning cuenta con una serie de ventajas que pueden aplicarse a diferentes casos prácticos concretos. Veamos algunas aplicaciones de esta rama de la Inteligencia Artificial.
Correo electrónico
La gestión del email a través del aprendizaje automático se realiza dentro del aprendizaje supervisado -uno de los tipos de machine learning– en el que un algoritmo a partir de correos electrónicos previos (con datos como el asunto, el remitente, el cuerpo del correo o el material audiovisual) los detecta y los clasifica.
De igual manera, también es capaz de catalogar aquellos correos susceptibles de ser spam o, en otro orden de cosas, se pueden personalizar las respuestas dependiendo de la categoría.
No solo desde la perspectiva de quien recibe el correo afecta el machine learning. Igualmente sirve para aquellas personas encargadas de enviarlos para diseñar y personalizar los contenidos -incluidos el diseño o los elementos visuales que puedan incorporar- mejorando así tanto el rendimiento como la interacción de las campañas.
Transporte
El machine learning puede ayudar al sector del transporte de diferentes maneras.
Al analizar datos de volúmenes de tráfico, el histórico de condiciones meteorológicas o patrones de entrega, las rutas por las que deben transitar los transportistas se pueden optimizar haciendo que se incremente la eficiencia reduciendo los tiempos. Asimismo, se reducen los gastos de combustible al optimizar los desplazamientos.
Respecto a la gestión de la flota, el machine learning también ayuda ya que puede anticiparse a posibles fallos mecánicos y programar proactivamente el mantenimiento. Esta reducción de costes redunda también en un incremento de la productividad.
Estas cuestiones que hemos comentado sirven para mejorar las condiciones en las que se opera, lo cual puede generar una mejor atención al cliente.
Redes sociales
Las redes sociales han ido evolucionando desde su nacimiento a finales del siglo XX, siendo además de herramientas de ocio o informativas para los usuarios algo de gran relevancia para el sector del marketing.
En este caso, el machine learning procesa y recopila datos de los usuarios de forma que los algoritmos son capaces de aprender sobre su comportamiento y conseguir así información de su interés.
Gracias a sus análisis predictivos, permite anticipar comportamientos y realizar sugerencias, lo que hace que el mundo de la publicidad pueda afinar más sus contenidos al acotar la información que ofrece a los usuarios. Una información que se centra en los comportamientos de las personas, aunque sin identificarlas de manera individual.
Salud
En el ámbito sanitario, el machine learning puede ser de gran utilidad debido a la gran cantidad de datos médicos que se pueden acumular.
Si bien nos encontramos ante una tecnología que puede traer ventajas al sector sanitario (apoyo en zonas con menos recursos, con falta de personal sanitario u optimización de recursos limitados), también se presentan una serie de desafíos en un ámbito crítico.
Cuestiones delicadas como la privacidad de los datos, la interpretabilidad de los mismos o la presencia de sesgos potenciales son algunos de los retos ante los que se enfrenta el aprendizaje automático aplicado al mundo de la salud.
Al margen de estas cuestiones delicadas que pueden presentarse, le machine learning puede utilizarse en diferentes cuestiones de diversa índole como detecciones precoces de enfermedades, análisis radiológicos, investigación genética o descubrimiento y fabricación de medicamentos.
Banca y finanzas
Ofrecer mejores servicios y productos es una de las ventajas que ofrece el machine learning en el sector bancario, pero no la única.
La mejora en las fuentes de datos junto con las capacidades analíticas basadas en modelos de machine learning que los combinan sirven para que aprendan y se recalibren, permitiendo un tratamiento particularizado a cada cliente en función del historial financiero específico, según afirma el BBVA en su blog corporativo.
Asimismo, esta tecnología se puede utilizar para detectar posibles fraudes al reconocer transacciones sospechosas o atípicas que puedan requerir una investigación más profunda.
