Primera parte.
En el anterior artículo sobre Machine Learning os explicamos qué era, cómo funcionaba y cuáles eran sus categorías. No leímos en profundidad cuáles eran sus aplicaciones. Este post estará dividido en 2, aquí os traemos las 5 primeras orientadas para la empresa.
El Machine Learning es la capacidad de aprendizaje de una máquina mediante una serie de algoritmos y la entrada de datos a su sistema. Hoy en día utilizamos este sistema cada vez más, en más actividades de nuestra vida cotidiana.
1. Seguridad de datos
Habilidad Antivirus. Todas las empresas guardan su información en bases de datos dentro de ordenadores. Los piratas informáticos o hackers han desarrollado malwares que pueden robar todos estos documentos. Además, son rápidos al crear nuevos programas, por lo que algunos antivirus no pueden detectarlos fácilmente. El machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión, ya que su estudio de patrones analiza a todos los que acceden a los datos y avisar de cualquier anomalía.
También puede detectar, mediante sus algoritmos, el spam. Por lo que es una habilidad Anti-spam muy optimizada y accesible.
Por ejemplo, la plataforma GMAIL utiliza este sistema. El machine learning aprende de mensajes pasados cuáles son maliciosos o spam, por lo que si los correos futuros tienen los mismos patrones, podrá tomar decisiones basándose en ellos.
El mecanismo que hace posible esto es el análisis de comportamiento: en lugar de comparar archivos contra una base de datos de firmas conocidas (el enfoque clásico del antivirus), el modelo aprende cómo se comportan los programas legítimos y alerta cuando detecta acciones fuera de ese patrón, aunque se trate de un malware completamente nuevo. Esto lo hace especialmente útil frente a los llamados zero-day attacks, ataques que explotan vulnerabilidades antes de que exista un parche. Soluciones como CrowdStrike o Microsoft Defender usan modelos entrenados sobre millones de ejecuciones previas para tomar esa decisión en milisegundos, antes de que el código malicioso tenga tiempo de actuar.
2. Detección de fraudes
Esto sirve para combatir el posible blanqueo de dinero o fraudes de miles de, en España, euros. Las empresas utilizan este sistema para analizar millones de transacciones y detectar cuáles no son reales y quiénes son los compradores o vendedores de dicha acción.
Empresas como Paypal y Bitcoin utilizan este sistema para analizar en segundos las transacciones de todos los usuarios de sus plataformas. De esta forma, las compañías se sienten más seguras.
Lo que hace posible esta velocidad es que el modelo no examina cada transacción de forma aislada, sino que construye un perfil histórico del usuario: a qué horas opera habitualmente, desde qué países se conecta, cuál es su importe medio. Cuando una operación rompe ese perfil de forma significativa, el sistema la marca automáticamente para revisión o la bloquea en tiempo real. Los bancos como CaixaBank o BBVA llevan años usando este enfoque, que ha permitido reducir el fraude en tarjetas de crédito de forma considerable frente a los sistemas basados en reglas estáticas (límite de importe, país de origen), que los defraudadores aprenden a esquivar con rapidez.
3. Marketing
Se utiliza para aprender los patrones habituales de los clientes potenciales y así poder ofrecer nuestros productos y servicios adaptados a sus necesidades.
Un ejemplo claro para esta aplicación es la empresa Amazon. Su uso del machine learning le permite analizar a todos sus usuarios y compararlos entre sí para averiguar qué les interesa comprar en el presente o incluso en el pasado. Además, es capaz de averiguar si su cliente va a comprar algo para sí mismo o para regalar.
Es importante saber también cuándo es la mejor hora para llamar al cliente o cuáles son las mejores Keywords para mejorar el posicionamiento en Google.
Si la empresa tiene una App movil, el machine learning puede ayudar a predecir los comportamientos de sus clientes y adaptarse a sus costumbres o necesidades, y así modificar su aplicación.
Más allá de las recomendaciones de producto, el machine learning permite calcular el valor del cliente a lo largo del tiempo (Customer Lifetime Value o CLV) y predecir el churn, es decir, qué usuarios están a punto de darse de baja. Esto cambia la lógica de las campañas de retención: en lugar de lanzar descuentos a toda la base, la empresa los dirige únicamente a los clientes que el modelo identifica como en riesgo, ahorrando presupuesto y aumentando la efectividad. Netflix aplica esta misma lógica para decidir qué series producir, basándose en los patrones de consumo de sus millones de suscriptores.
4. Finanzas
Los algoritmos de este sistema estudian los patrones de inversión, de tal manera que son capaces de predecir cómo va a cambiar el mercado de valores y cuáles son los mejores momentos para invertir. Es una forma de comprar y vender más eficiente. Muchas empresas del sector ya utilizan sus propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.
En el ámbito bancario, las aplicaciones de machine learning van más allá del trading algorítmico. Los modelos de scoring crediticio evalúan la probabilidad de impago de un solicitante de préstamo con mucha más granularidad que los métodos estadísticos tradicionales: en lugar de basarse solo en ingresos y historial de crédito, analizan cientos de variables simultáneamente. Las aseguradoras, por su parte, utilizan ML para calcular primas personalizadas, ajustando el riesgo de cada cliente en función de su comportamiento real, no solo de su perfil demográfico. En ambos casos, el resultado es una toma de decisiones financieras más precisa, más rápida y con menor exposición al riesgo.
5. Búsqueda online
Cada vez que buscamos algo en Google, sus algoritmos estudian cómo se comporta el usuario ante las posibilidades ofrecidas por el buscador. Realiza una serie de patrones y aprende sobre su comportamiento. Todo se basa en los clicks y el tiempo que pasa una persona en la página. Si el usuario no hace click en ningún link y cambia de palabras, el buscador aprende de su error. Si un mecánico busca «gato» y sus búsquedas anteriores están relacionadas con coches, el buscador le ofrecerá resultados sobre gatos de coche, no el animal.
Google y demás exploradores utilizan este sistema.
El sistema concreto que usa Google para esto se llama RankBrain, un componente de machine learning dentro de su algoritmo de búsqueda que lleva activo desde 2015. RankBrain interpreta consultas que nunca ha visto antes, relacionando el significado semántico de las palabras con los resultados que han funcionado bien para búsquedas similares. Junto con BERT, otro modelo de lenguaje integrado en 2019, permite a Google entender la intención real detrás de preguntas complejas, más allá de las palabras clave exactas. Para las empresas, esto tiene una implicación directa: el SEO ha dejado de ser una cuestión de densidad de keywords y se ha convertido en una cuestión de responder mejor que nadie a la pregunta que el usuario tiene en mente.
¿Quieres trabajar con Machine Learning en la empresa?
Dominar estas herramientas requiere una base sólida en estadística, programación y tratamiento de datos. Si quieres desarrollar la capacidad de construir y poner en producción modelos de machine learning reales, el Máster Experto en Data Science, Big Data e IA de Datahack cubre el ciclo completo: desde el análisis exploratorio hasta el despliegue de modelos, con casos prácticos en los sectores que has visto en este artículo.
Preguntas frecuentes sobre aplicaciones de machine learning
¿Qué diferencia hay entre inteligencia artificial y machine learning?
La inteligencia artificial es el campo general que busca que las máquinas realicen tareas que requieren inteligencia humana. El machine learning es una rama específica dentro de la IA: en lugar de programar reglas manualmente, los sistemas aprenden esas reglas a partir de datos. Todo machine learning es IA, pero no toda IA es machine learning.
¿Necesita una empresa muchos datos para usar machine learning?
Depende del problema. Para detección de fraudes o análisis de transacciones, sí se necesitan volúmenes grandes. Sin embargo, existen técnicas como el transfer learning que permiten aprovechar modelos ya entrenados y adaptarlos a problemas específicos con muestras mucho más pequeñas. Muchas empresas medianas acceden hoy a modelos preentrenados a través de APIs sin necesidad de construir nada desde cero.
¿Es necesario saber programar para trabajar con machine learning?
Para construir y entrenar modelos propios, sí: Python es el lenguaje de referencia, junto con bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch. Para consumir modelos ya entrenados a través de APIs (Google, AWS, Azure), no es imprescindible, aunque entender los conceptos básicos ayuda a tomar mejores decisiones sobre qué usar y cómo interpretar los resultados.
¿Cuáles son los sectores donde más se usa el machine learning hoy?
Los sectores con mayor implantación son: servicios financieros (scoring crediticio, fraude, trading), salud (diagnóstico por imagen, predicción de readmisiones), comercio electrónico (recomendaciones, previsión de demanda), telecomunicaciones (churn, optimización de red) y manufactura (mantenimiento predictivo, control de calidad). En España, la banca y el e-commerce llevan la delantera en adopción real.
La próxima semana publicaremos más aplicaciones para machine learning. Si tienes alguna duda o sugerencia, no dudes en contactarnos.
