Supermercados, bancos, empresas textiles, agropecuarias de nuestro país ya usan los beneficios de la Inteligencia Artificial para mejorar sus desempeños. Algunos expertos nacionales cuentan de la evolución de estos mecanismos que llegaron para quedarse. En el mundo se dice que el análisis de datos, será la principal fuente de empleo en la próxima década. Aquí un panorama.
“Machine Learning es el campo de la inteligencia artificial que busca desarrollar sistemas que se autoconfiguran a partir de los datos”, expone el especialista Sebastián Grillo. “Este ha conseguido desarrollar el Chat GPT, algunos fármacos, la visión artificial, entre muchísimas oras aplicaciones”, cuenta. “Es un campo de décadas de investigación, pero ahora con los hardware más potentes está teniendo un desarrollo más acelerado”, comenta.
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| José Luis Vázquez |
El ingeniero José Luis Vázquez, director del Laboratorio de Análisis y Modelado Basado en Datos de la Facultad Politécnica (FPUNA) apunta que “el machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana. Utiliza algoritmos que iterativamente aprenden de los datos, permitiendo que los modelos mejoren su rendimiento a medida que se exponen a más información”.
Según reseña, en nuestro país, el machine learning se está empezando a utilizar en varios sectores, incluyendo:
Agricultura: Implementación de algoritmos para analizar condiciones del suelo, clima y otros factores para mejorar los rendimientos de las cosechas y optimizar los recursos.
Salud: Uso de técnicas de aprendizaje automático para diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas, analizar tendencias de salud pública y optimizar la gestión hospitalaria.
Banca y Finanzas: Aplicación en sistemas de detección de fraudes, análisis de riesgo crediticio, y personalización de servicios financieros a través del análisis de datos de los clientes.
Educación: Desarrollo de sistemas adaptativos de aprendizaje que ajustan el contenido educativo según las necesidades y el progreso de cada estudiante.
Comercio y Servicios: En el análisis de comportamiento del consumidor y la optimización de la cadena de suministro, así como en la personalización de la experiencia del cliente.
Vázquez, resume “en realidad tienen múltiples aplicaciones, prácticamente en cualquier área o tarea en la que el ser humano está involucrado puede trabajar el machine learning”, expone.
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| Diego Stalder |
Asegura que “cada vez más se aplica en las investigaciones, sobre todo las empresas que manejan muchos datos ya tienen divisiones de análisis de datos, bancos especialmente, tengo colegas trabajando allí, principalmente en multinacionales, otras empresas no sé qué tanto”, mencionó. “De a poquito el mercado le está llevando a usar este tipo de sistemas. Todas de alguna forma directa o indirecta están usando modelos”, apuntó.
Según la BBC, hay tres áreas en las que ya es omnipresente: 1) En el diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades; 2) Recopilación de datos que te ayudan a llegar a un lugar o a conocer lo que los clientes de un determinado mercado necesitan y 3) Ruptura de barreras idiomáticas al permitirte hacer traducciones automáticas.
Modelos matemáticos
Los modelos matemáticos son claves en el mundo del conocimiento, en el gobierno y en la empresa actual en el que se los usa para resolver problemas del medio ambiente, el agro, la salud, por citar algunos ejemplos.
Por ello, para el diseño de políticas públicas no solo es necesario disponer de datos confiables, sino también es necesario que el trabajo sea multidisciplinario. En este aspecto, se están cada vez más teniendo en cuenta modelos matemáticos y estadísticos para la toma de decisiones, ya que estos pueden ayudar a un mejor entendimiento, hacer predicciones o considerar escenarios de estudio que no son posibles de hacer en forma real. Pero a su vez, es necesario trabajar de forma cercana con expertos de modo a generar herramientas confiables de análisis.
Esa es la propuesta del Laboratorio de Análisis y Modelado Basado en Datos de la Facultad Politécnica cuya idea es “posicionarlo frente a la industria, el gobierno y las organizaciones para encontrar soluciones a problemas centrados en datos, en colaboración con la academia y la industria. La experiencia en investigación de los profesores abarca la predicción de desarrollo de epidemias, la toma de decisiones basada en datos, la implementación de IAs en múltiples sectores, la calificación crediticia, la evaluación de programas, la mejora de procesos y más”, indicó José Luis Vázquez, director del mismo.
“Los profesores y los estudiantes de esta iniciativa conocen bien los métodos analíticos y estadísticos utilizados tanto en investigación como en la industria, así como técnicas como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo de cara a ofrecer servicios que mejoren la gestión y el análisis de datos en la sociedad”, expuso.
Alta demanda laboral
En los próximos 3 años se requerirán un millón de especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, según dio a conocer el informe sobre el futuro del empleo del Foro Económico Mundial.
La clave del mundo del trabajo pasaría por ésta área que crecerá un 40% en su demanda de empleos. Todos los pronósticos dicen que haría una verdadera transformación de la mano de obra tal y como la conocemos.
Se piden conocimientos relevantes en el procesamiento del lenguaje natural, ingeniería rápida y Python que se pueden aprender on line en academias de diverso prestigio en el mundo.
“Un programa bootcamp puede ser una buena opción. Suelen ser más cortos, más baratos y más flexibles que un programa de grado tradicional, pero pueden proporcionar un aprendizaje más sustancial que un curso o un certificado más corto. Además, algunos bootcamps ofrecen servicios profesionales y oportunidades de tutoría, orientando a los estudiantes a lo largo de todo el proceso de búsqueda de empleo, desde la creación de redes hasta las negociaciones salariales”, reportó el periódico Infobae.
Los bootcamps ofrecen una alternativa práctica y flexible para adquirir competencias en IA, con programas que incluso incluyen tutorías y orientación laboral y los estudiantes fueron contratados en empresas de todos los tamaños y sectores, entre las que destacan empresas tecnológicas de primer nivel como Amazon y Google. La duración media de los programas oscila entre ocho semanas y nueve meses, y los precios oscilan entre unos pocos miles y casi USD 15.000 dólares.
Dónde se aplica
El ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera.
Por ejemplo 'big data' impactó fuerte en el mundo del deporte: en 2023, el mercado mundial de la analítica deportiva estuvo valorado en 3.300 millones de dólares por su capacidad para medir el rendimiento de los jugadores, ayudar en la toma de decisiones, prevenir lesiones y mejorar la experiencia de los aficionados.
Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda, la robótica, el diagnóstico médico o incluso la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito.
También fue sorprendente el uso en los juegos donde ayudaron a resolver cubos de Rubik en un tiempo sorprendente en una carrera que tiene como hito la victoria del IBM Deep Blue sobre Garry Kasparov, en una histórica partida de ajedrez en 1997. Hoy es casi imposible ganarle a una máquina.
Explica José Luis Espinoza, científico de datos de BBVA México: “Ahora podemos hacer lo mismo que antes, pero mil millones de veces más rápido. Los algoritmos son capaces de probar 500 mil millones de veces una misma combinación de datos hasta darnos el resultado óptimo. Y lo hacen en cuestión de horas o minutos, mientras que antes harían falta semanas o meses. La diferencia con técnicas anteriores está en su capacidad para adaptarse a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema"
Otra clave es el “reinforcement learning” que se traduce como “aprendizaje por refuerzo” que es cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada. También tienen un “aprendizaje supervisado2, cuando se entrena a las máquinas con datos etiquetados y el “aprendizaje no supervisado”, que es cuando buscan similitudes, es decir, los algoritmos buscan parecidos que se pueden agrupar.
Jorge Zárate
Links
https://www.bbva.com/es/innovacion/machine-learning-que-es-y-como-funciona/
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