Quizá la inteligencia artificial y todo lo relacionado con el aprendizaje de sistemas informáticos parezca restringido a la robótica o los videojuegos, pero nada más lejos de la realidad: vivimos rodeados de tecnología que se desenvuelve por sí misma y que, incluso, es capaz de aprender de nuestro comportamiento. Basta con teclear unas palabras en Google para que el buscador nos sugiera términos acordes; abrir nuestro smartphone y preguntarle al asistente; o entrar en Facebook y comprobar cómo la red social se adapta específicamente a nuestros gustos sin que le digamos explícitamente nada.

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina que ha evolucionado dentro de la informática y que, según Arthur Samuel, pionero de la inteligencia artificial, se puede definir como «Un campo del estudio que permite a los ordenadores tener la habilidad de aprender sin ser explícitamente programados para ello«. Esta disciplina es la base científica de la inteligencia artificial, un concepto algo apocalíptico que no sólo es muy popular, también se integra en la mayor parte de sistemas informáticos que nos rodean.

El rango de aplicaciones donde puede actuar el machine learning es infinito. Y lo estamos comprobando a diario en empresas tecnológicas como Google, Microsoft, Facebook y similares. Además de los ejemplos que citábamos al inicio, nos encontramos con identificación de caracteres, filtrado de spam, reconocimiento de visión, procesamiento de voz, motores de búsqueda, análisis predictivo… En definitiva: la mayor parte de sistemas informáticos con los que interactuamos se aprovechan en mayor o menor medida del aprendizaje automático y de la inteligencia artificial.

Los avances en la potencia y capacidad de los sistemas informáticos a la hora de procesar información facilitaron que empresas como Google o Apple se aprovechasen del aprendizaje automático para equipar los servicios que ofrecen a sus usuarios. Google reconoce las caras de nuestras fotos en la aplicación «Fotos» de Android y web, agrupando las imágenes  de manera automática según quién aparezca en ellas. Siri, de Apple, es otro gran ejemplo de cómo un sistema evoluciona desde el desarrollo inicial hasta adquirir el potencial que sólo se consigue aprendiendo. Es capaz de entendernos y contestarnos en segundos adoptando en todo momento el carisma de una persona.

Dentro del machine learning existen distintos tipos de aprendizaje y de algoritmos que evolucionaron desde los primeros conceptos de Arthur Samuel. Cada uno de ellos posee diferentes aplicaciones según el ámbito donde se implementen. Y se desarrollan con la intención de aprender de una serie de datos (entrenarse) para luego responder o predecir futuras interacciones con personas u otros sistemas informáticos.

Podemos encontrar redes bayesianas, redes neuronales artificiales, aprendizaje profundo, clustering, «support vector machines» o máquinas de soporte vectorial y muchos otros. Cada algoritmo, como decíamos, posee unas aplicaciones determinadas; aunque todos permanecen íntimamente ligados al Big Data. El aprendizaje automático facilita el análisis y la gestión de enormes cantidades de datos así como su aprovechamiento para entornos de marketing, desarrollo, comunicación…

Las implicaciones del machine learning aplicadas al comercio electrónico son muchas y muy variadas. Además de interesantes.

• Identificación de los clientes según el momento de la visita o la duración. De esta manera se pueden optimizar las campañas de Inbound Marketing, por ejemplo.
• La tienda online puede aprender de las búsquedas ejecutando predicciones de texto, recomendados, productos más vistos…
• La analítica de datos es de vital importancia en la tienda online. Con ayuda del Big Data y de toda la información recopilada por cookies, tráfico, ventas… el ecommerce se beneficia de un mayor conocimiento del entorno que redunda en una mejor capacidad comercial.
• El aprendizaje automático permite que el sistema evalúe de manera autónoma los costes de envío y manipulación con precisión gracias a que se mantienen en constante evaluación.
• Aplicado a la plataforma de ecommerce, ésta puede interpretar los datos de la competencia adaptando los precios según la oferta y los márgenes de venta.
• Permite que proveedores y stocks permanezcan en perfecta sintonía.

Y otras muchas aplicaciones que consiguen que la tienda online se optimice a sí misma y en tiempo real. Desde 3llideas estamos utilizando estas disciplinas dentro del ámbito del comercio electrónico analizando la información de la que disponemos para ayudar a nuestros clientes y permitirles tomar las mejores decisiones empresariales.

Nuestra recomendación es que todo empresario conozca la existencia de esta disciplina para que pueda aplicarla a su tienda online o negocio basado en la web. Según nuestra propia experiencia, y la de nuestros clientes, el conocimiento que aporta la inteligencia artificial y el machine learning permite minimizar los riesgos ampliando los beneficios.

Más información:
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning