El Machine Learning (ML) tomó vuelo gracias a la posibilidad que entrega de gestionar enormes volúmenes de datos, permitiendo actuar sobre la base de mejores decisiones en tiempo real, e incluso predecir un comportamiento anómalo a futuro.
Machine Learning, o Aprendizaje Automático, es uno de los tantos aplicativos de la Inteligencia Artificial, que permite que las máquinas aprendan de manera autónoma, para mejorar y hacer más efectivos los diversos procesos empresariales. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.
El dicho al que se alude cuando un proyecto no tiene techo calza perfecto con el Machine Learning, ya que la toma de decisiones basadas en análisis de datos permite generar conocimiento, detectar patrones y, a su vez, realizar mejores prácticas empresariales.
“El Machine Learning es una herramienta orientada a la mejora continua, producto de que se puede aprender de los enormes volúmenes de datos de modo tal de transformar escenarios complejos en oportunidades”, expresa Hugo Markl, Gerente de SOLA (South of Latin America) de Hitachi Vantara.
“Resulta fundamental aplicar esta tecnología en el desarrollo de soluciones innovadoras, no solo para incrementar y mejorar la performance operacional, sino para que la infraestructura de gestión de la información proporcione mayor seguridad en el manejo de los datos que resguarda”, explica el ejecutivo.
Como un método de seguridad
Esta es una tendencia que llegó para quedarse debido a que presenta múltiples beneficios, puesto que es capaz de impedir la detención de procesos, producto de anomalías, además de robustecer métodos de ciberseguridad.
Esta información puede ser utilizada para analizar el comportamiento de los usuarios y los sistemas en la red, lo que puede ayudar a detectar actividades inusuales que puedan indicar una amenaza de seguridad.
El valor del ML es que puede generar un pronóstico de posibles vulnerabilidades antes que sucedan, gracias al manejo de enormes volúmenes de datos, lo que permite el desarrollo de un modelo para detectar y anticiparse a los problemas.
“El Machine Learning puede estar involucrado en cada uno de los procesos productivos, e incluso en la seguridad de la información, que es uno de los principales desafíos de las organizaciones, en una era de Transformación Digital exponencial”, comenta Markl, de Hitachi Vantara.
A lo que agrega que “el ML está inmerso desde la primera fase de recolección de los datos y su transferencia posterior al Cloud, para que los datos generados por toda la cadena productiva organizacional estén siempre disponibles, y así tomar las mejores decisiones basadas en información”.
Cuarta revolución industrial
Esta tecnología está estrechamente vinculada a la Industria 4.0, la que hace referencia a la Cuarta Revolución Industrial, que se caracteriza por la digitalización y la automatización de los procesos de producción.
La Cuarta Revolución Industrial está cambiando todos los paradigmas productivos por la incorporación de tecnologías como Big Data, ML o Cloud; una combinación poderosa que puede beneficiar y por ende hacer más eficiente cada proceso productivo.
La industria 4.0 hace referencia a la capacidad que tienen las empresas de digitalización y de interconectividad, para la optimización de su producción en todos los niveles.
En resumidas cuentas, el ML otorga la posibilidad de aprendizaje y obtener conclusiones de la información extraída de los datos, convirtiéndose en un aliado imprescindible para evolucionar organizaciones al siguiente nivel, en respuesta a los desafíos actuales y futuros.
Algunas empresas combinan Machine Learning con otras tecnologías de digitalización, como tableros digitales de visualización de datos, Internet Industrial de las Cosas (IIOT), analíticos y modelado de datos; que logran un proceso centralizado, y que se almacenan en la Nube.
El Machine Learning permite identificar patrones o practicar un mantenimiento predictivo, dando como ejemplos el hecho de que un algoritmo podría anticipar fallas en la red, predecir el volumen de tráfico en horarios peak, o descubrir en qué zona geográfica existen personas sin acceso a Internet.
