Machine learning, vía de gestión de datos para procesos más eficientes
A partir de la IA y el big data surgen oportunidades que hasta ahora solo aprovecha la banca, según especialistas
Con la inserción de la Inteligencia Artificial (IA) y macrodatos (big data) surgieron nuevas tecnologías basadas en el aprendizaje mediante la cual una computadora aprende de experiencias pasadas y puede hacer predicciones. Esta definición básica recibe el nombre de machine learning (o aprendizaje automático) y es acuñada por Raúl Sánchez, consultor del Departamento de Estrategia y Desarrollo del BID Invest, dependiente del Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
Según la Encuesta Anual Global de Gerentes Generales realizada por PricewaterhouseCoopers (PwC), los líderes empresariales tienen dificultades para traducir datos en grandes cantidades y estipula que los conceptos de machine learning se perfilan como un soporte para que las empresas organicen, interpreten y usen big data dentro de sus estrategias y toma de decisiones.
“La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología de machine learning. Al obtener información de estos datos, a menudo en tiempo real, las organizaciones pueden trabajar de manera más eficiente”, especifica Sánchez, al referir que Chile, Brasil y Argentina llevan la delantera sobre esta tecnología en la región.
Además, el BID Invest está experimentando con machine learning para capturar y utilizar mejor el aprendizaje generado por su cartera en la creación de nuevos proyectos de desarrollo para la región. Desde la entidad observan que para impulsar esta área de IA y hacerla más competitiva son necesarias leyes y reglamentos para proteger la privacidad de los datos.
Dinamiza a la banca
El especialista en nuevas tecnologías Hermany Terrazas señala que la banca está al frente de la inserción de machine learning en el país con el desarrollo de asistentes personales, pero estos nuevos conocimientos también tienen oportunidad en otros sectores como el comercio, la agricultura, la ganadería o el sector inmobiliario.
“Con los datos que se obtienen, gracias al machine learning, se puede tomar decisiones ágiles y esta es una herramienta que mejora la experiencia en general. Por ejemplo, se pueden realizar previsiones del clima, los avances meteorológicos pueden estar conectados a grandes sistemas de datos y el sector productivo puede tener detalles precisos para realizar sus movimientos”, subraya.
El especialista en machine learning Juan Manuel Castro expone que con estos avances las empresas tienen oportunidad de capturar y cruzar datos, que antes era imposible hacerlo, y que las investigaciones en esta área dieron la posibilidad de profundizarla, por lo que su aplicación es cuestión de tiempo en el país.
“Más que el tema de precios ésta es una cuestión de costumbre, la gente es un poco reacia, pero en las operaciones de las compañías se puede obtener beneficios que van desde la optimización de procesos hasta la detección de fraude”, explica Castro.
