¿Las máquinas podrán tener pensamientos complejos como lo hacemos los humanos? ¿Qué pasaría si un computador puede sostener razonamientos con mayor profundidad y rapidez que una persona promedio? Estas son las preguntas que saltan a la vista cuando pensamos en las potencialidades del machine learning, una disciplina emergente que se encarga de desarrollar sistemas de aprendizaje para potenciar las capacidades informáticas de las máquinas y el software.
Quizá el mayor logro de este avance sea cambiar nuestra forma de entender la tecnología: pasaremos de trabajar con simples herramientas que sirven de soportes a manipular potentes tecnologías que se caractericen por su proactividad, enfocadas en la resolución de problemas como uno de sus rasgos principales.
A pesar de prometer revolucionar el mundo tecnológico, el machine learning aún permanece en una fase prematura de desarrollo en diversas áreas como el empresarismo y las industrias, motivo que impide esbozar con total exactitud cuáles serán sus avances objetivos. Pese a esta condición, existen muchos ámbitos de aplicación en los que ya se ha desarrollado como una herramienta de gran utilidad, alcanzando resultados sorprendentes durante los últimos años. Veamos cuáles son.
Identificación automática de clientes potenciales a partir del comportamiento en la web
Es recurrente encontrar que el procedimiento para captar nuevos usuarios requiera un trabajo dispendioso que implica muchas horas de seguimiento e investigación a los internautas. Contrario a esta forma de trabajar, el learning machine prometerá automatizar tanto la búsqueda como la identificación de potenciales clientes que puedan adherirse a tu empresa, utilizando algoritmos de gran precisión que trabajen en conjunto con bases de datos e información sobre los modos de consumo.
Diagnósticos médicos basados en síntomas del paciente
Atrás quedará la costumbre de realizar extensos procedimientos para detectar patologías médicas. A través de detectores especializados que trabajen con el machine learning en el ámbito de la salud, será posible la identificación en tiempo real de cada enfermedad o afección paciente. La finalidad de implementar esta tecnología al diagnóstico médico será mejorar el tiempo y el procedimiento de examinación del paciente, permitiendo una rápida detección de enfermedades que pueden avanzar sin previo aviso.
App móviles de comportamiento adaptable según las costumbres y necesidades de cada usuario
Tal como las conocemos, muchas de las aplicaciones móviles presentan funcionalidades y recursos de gran utilidad, pero así mismo carecen de recursos tecnológicos que las conviertan en herramientas dotadas de versatilidad según las diferentes situaciones del usuario. Por ejemplo, una aplicación que trabaje con sistemas de machine learning en el sector de las finanzas, podría brindar funciones especializadas en momentos de crisis económica. En cambio, cuando una entidad presente un superávit de capitales en sus finanzas, podría implementar otra serie de herramientas según el contexto. Alcanzar este desarrollo implica la consolidación del machine learning y su inherente versatilidad contextual.
Gestión efectiva del tráfico en la ciudad a través dispositivos modernos
Podríamos asegurar que los semáforos convencionales funcionan con una tecnología un poco antigua o sofisticada, basada en un sistema de temporización que suele carecer de eficacia según el nivel de tráfico y mantenimiento que tengan estas máquinas. Por esa razón es necesaria la implementación de semáforos inteligentes, basados en mecanismos de predicción del tráfico y análisis en tiempo real de la confluencia vehicular en las en las diferentes calles de la ciudad. Esta es una gran posibilidad del machine learning.
Los anteriores ejemplos demuestran que la tecnología del aprendizaje automático (machine learning) será una necesidad para el desarrollo de la humanidad. Iniciar su implementación se presentará como una urgencia para asegurar nuestra calidad de vida y permitir un mejor desempeño de actividades profesionales y cotidianas. Más allá de las herramientas tecnológicas que conocemos en la actualidad, pronto podremos abrir nuevos horizontes que nos permitirán sostener relaciones profundas con la tecnología.
Quizá el mayor logro de este avance sea cambiar nuestra forma de entender la tecnología: pasaremos de trabajar con simples herramientas que sirven de soportes a manipular potentes tecnologías que se caractericen por su proactividad, enfocadas en la resolución de problemas como uno de sus rasgos principales.
A pesar de prometer revolucionar el mundo tecnológico, el machine learning aún permanece en una fase prematura de desarrollo en diversas áreas como el empresarismo y las industrias, motivo que impide esbozar con total exactitud cuáles serán sus avances objetivos. Pese a esta condición, existen muchos ámbitos de aplicación en los que ya se ha desarrollado como una herramienta de gran utilidad, alcanzando resultados sorprendentes durante los últimos años. Veamos cuáles son.
Identificación automática de clientes potenciales a partir del comportamiento en la web
Es recurrente encontrar que el procedimiento para captar nuevos usuarios requiera un trabajo dispendioso que implica muchas horas de seguimiento e investigación a los internautas. Contrario a esta forma de trabajar, el learning machine prometerá automatizar tanto la búsqueda como la identificación de potenciales clientes que puedan adherirse a tu empresa, utilizando algoritmos de gran precisión que trabajen en conjunto con bases de datos e información sobre los modos de consumo.
Diagnósticos médicos basados en síntomas del paciente
Atrás quedará la costumbre de realizar extensos procedimientos para detectar patologías médicas. A través de detectores especializados que trabajen con el machine learning en el ámbito de la salud, será posible la identificación en tiempo real de cada enfermedad o afección paciente. La finalidad de implementar esta tecnología al diagnóstico médico será mejorar el tiempo y el procedimiento de examinación del paciente, permitiendo una rápida detección de enfermedades que pueden avanzar sin previo aviso.
App móviles de comportamiento adaptable según las costumbres y necesidades de cada usuario
Tal como las conocemos, muchas de las aplicaciones móviles presentan funcionalidades y recursos de gran utilidad, pero así mismo carecen de recursos tecnológicos que las conviertan en herramientas dotadas de versatilidad según las diferentes situaciones del usuario. Por ejemplo, una aplicación que trabaje con sistemas de machine learning en el sector de las finanzas, podría brindar funciones especializadas en momentos de crisis económica. En cambio, cuando una entidad presente un superávit de capitales en sus finanzas, podría implementar otra serie de herramientas según el contexto. Alcanzar este desarrollo implica la consolidación del machine learning y su inherente versatilidad contextual.
Gestión efectiva del tráfico en la ciudad a través dispositivos modernos
Podríamos asegurar que los semáforos convencionales funcionan con una tecnología un poco antigua o sofisticada, basada en un sistema de temporización que suele carecer de eficacia según el nivel de tráfico y mantenimiento que tengan estas máquinas. Por esa razón es necesaria la implementación de semáforos inteligentes, basados en mecanismos de predicción del tráfico y análisis en tiempo real de la confluencia vehicular en las en las diferentes calles de la ciudad. Esta es una gran posibilidad del machine learning.
Los anteriores ejemplos demuestran que la tecnología del aprendizaje automático (machine learning) será una necesidad para el desarrollo de la humanidad. Iniciar su implementación se presentará como una urgencia para asegurar nuestra calidad de vida y permitir un mejor desempeño de actividades profesionales y cotidianas. Más allá de las herramientas tecnológicas que conocemos en la actualidad, pronto podremos abrir nuevos horizontes que nos permitirán sostener relaciones profundas con la tecnología.
