Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender gracias a la información que arrojan los datos, a través de algoritmos capaces de identificar patrones. Estos patrones permiten establecer modelos de predicción, los cuales se van alimentando y desarrollando con el tiempo, sin necesidad de intervención humana. Con esta ciencia, hoy en día logramos personalizar las experiencias de los usuarios, recomendando productos, servicios y contenidos según su historial de navegación, compra, uso y preferencias. Todo esto lo vivimos diariamente con las recomendaciones personalizadas de las plataformas de streaming, la publicidad adaptada a nuestro comportamiento de navegación en internet y las respuestas automáticas sugeridas por nuestros servicios de correo electrónico.

La historia de cómo logramos que esto sucediera y las máquinas aprendieran a través de los datos es fascinante. Comenzó hace mucho tiempo, en 1943, cuando Walter Pitts y Warren McCulloch publicaron un artículo que intentaba explicar matemáticamente el pensamiento y la toma de decisiones de las personas. Sin embargo, fue en 1950 cuando Arthur Samuel, un hombre capaz de entrenar una máquina para jugar una partida de damas chinas, programó una máquina con una memoria muy limitada capaz de elegir sus movimientos. Esta máquina tomó decisiones extremas en la peor respuesta del contrincante, lo que en ese momento se conoció como algoritmo minimax. Samuel siguió trabajando en su desarrollo hasta que fue capaz de memorizar todas las posiciones que había visto. Al combinar esto con la evolución de la máquina, mejoró su capacidad para anticiparse a las jugadas. Fue así como en 1952, Samuel nombró su desarrollo y el proceso que llevó a cabo como machine learning.

Tiempo después, IBM comenzó a trabajar con el modelo de las redes neuronales y el aprendizaje automático. Sin embargo, no fue hasta la década de los 90 cuando se produjo un avance significativo en la combinación de esfuerzos y el auge del internet cambió todo. Se desarrollaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático y programas informáticos inteligentes que abarcaban diversas áreas, como el reconocimiento de voz, la planificación con evolución logarítmica y, aunque menos trascendental en ese momento, ganarle al campeón mundial de ajedrez.

Hoy reconocemos que gracias a la combinación del desarrollo de algoritmos y redes neuronales (Machine Learning) avanzamos años cada día. El volumen de datos e información procesada cada segundo proporciona más recursos a la tecnología para evolucionar y convertirse en un eje fundamental en cualquier área de negocio. Esto nos permite anticiparnos a las necesidades de los usuarios y en el ámbito del marketing, su uso y aplicación son especialmente relevantes para predecir comportamientos, ajustar experiencias, mejorar tiempos de contacto, entre otros.

El volumen de datos que tenemos en la actualidad es vasto, y tenemos la capacidad de recopilar cada vez más información. El secreto radica en el procesamiento y la aplicación de estos datos en el negocio. Por eso, la tecnología nos facilita esta labor. Sin embargo, algo que hemos aprendido con el tiempo es que nuestra fuente de datos no debe ser necesariamente extensa, sino más bien fiable y de calidad. Esto es fundamental para que las predicciones de los modelos nos permitan tomar decisiones adecuadas y oportunas para el negocio. Por lo tanto, los procesos de captura de datos deben ser internos, conscientes y generar win to win para ambas partes, tanto para el usuario como para la empresa, con el fin de mantener la fidelidad de los datos. Esto nos permitirá estar un paso adelante de nuestra audiencia y mejorar su experiencia con nuestra marca.

Si aún no sabes cómo iniciar y usar a tu favor Machine Learning acá van algunas recomendaciones: