El aprendizaje automático, o machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones automáticamente sin ser programadas explícitamente para cada tarea específica. Es decir, en lugar de seguir instrucciones paso a paso, los sistemas de machine learning utilizan modelos y algoritmos que se ajustan y mejoran de manera autónoma a través de la experiencia y los datos.
Gracias a esta tecnología, es posible presentar ofertas personalizadas, adaptar la experiencia de compra a las necesidades del cliente, segmentar y elaborar perfiles de usuarios para implementar estrategias de marketing más efectivas, gestionar stocks, analizar redes sociales, proporcionar servicios avanzados de búsqueda y pregunta-respuesta, y mucho más: reconocimiento de voz, detección de fraudes, diagnóstico médico, recomendaciones personalizadas, conducción autónoma, análisis de datos, traducción automática.
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Beneficio del machine learning
Los beneficios de aplicar el machine learning son por tanto evidentes, y prácticamente todas las empresas han invertido en este campo contratando expertos que crean y entrenan sus modelos utilizando conjuntos de datos. Porque a medida que el modelo se expone a más datos, utiliza algoritmos para aprender patrones, relaciones y características significativas, y posteriormente aplicar ese aprendizaje para tomar decisiones, hacer predicciones o resolver problemas similares en nuevos conjuntos de datos.
Sin embargo, el desafío radica en la capacidad de transformar el trabajo de los expertos en machine learning, en servicios que generen valor de manera efectiva y sostenible para el negocio. Porque contrariamente a lo que se pueda pensar, gestionar aplicaciones tradicionales no es tan fácil como gestionar aplicaciones de machine learning. Existen diferencias esenciales en la cantidad de modelos, los ciclos de vida y sus fases, los procesos, la monitorización y las herramientas utilizadas. Además, se requiere tener el conocimiento y la terminología adecuados para interactuar de manera efectiva con equipos de DevOps, Data Engineers, Data Scientists, Plataforma y Negocio.
Así, el proceso de implementar un modelo de machine learning en producción puede convertirse en un enorme desafío para las empresas. Sin un enfoque adecuado, lograr resultados puede ser muy complicado y costoso.
MLOps es el “business enabler” del machine learning
Es aquí donde disciplinas como MLOps (machine learning operations) se vuelven imprescindibles. El objetivo de MLOps es desplegar los modelos de manera automatizada, obtener el máximo rendimiento, monitorizar los resultados y proporcionar al equipo de Data Scientists los mecanismos necesarios para mantener la precisión de las predicciones. En otras palabras, MLOps convierte al machine learning en un habilitador del negocio al transformar la investigación en un servicio de negocio efectivo.
Los beneficios de este trabajo permiten diseñar basándose en hechos en lugar de suposiciones, lo que conduce a resultados que pueden brindar ventajas significativas en términos de rendimiento y costos, pero para que sea así, en primer lugar, es fundamental contar con un suministro continuo de nuevos datos para los reentrenamientos del modelo.
Además, es imprescindible implementar una monitorización del modelo para asegurar su precisión a lo largo de su ciclo de vida y reaccionar adecuadamente en caso de desviaciones. Entre las pruebas más importantes se encuentra la validación posterior al entrenamiento, donde se verifica que el modelo pueda generalizar correctamente ante conjuntos de datos no utilizados durante el entrenamiento inicial. Asimismo, el modelo debe actualizarse (reentrenarse) si el conjunto de datos de entrada varía significativamente o si la precisión comienza a desviarse de los límites aceptables.
Por último, pero no menos importante, la seguridad y privacidad son dos aspectos fundamentales. Es probable que se utilice información sensible o crítica para el entrenamiento, como datos de ventas o hábitos de consumo, por lo que es vital detectar posibles filtraciones y supervisar los posibles malos usos.
En cualquier caso, la conclusión es clara: el futuro se encuentra en el machine learning. La detección de patrones y tendencias permite tomar hoy decisiones precisas, reaccionar rápidamente, ofrecer servicios personalizados y abrir nuevas oportunidades de negocio que hace unos años eran inaccesibles.
