La expresión machine learning está en todas partes: en las noticias, redes sociales, reuniones de trabajo. Pero, en la práctica, ¿qué significa y cómo se utiliza para generar resultados reales en empresas de todos los tamaños?
En este artículo te lo explicamos con ejemplos sencillos y sin tecnicismos innecesarios de que trata el aprendizaje de máquina.
¿Qué es el machine learning?
Machine learning o en español “aprendizaje de máquina", también aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan a partir de datos.
En lugar de programar paso a paso qué debe hacer un sistema, se le dan muchos ejemplos (datos) y el sistema aprende a reconocer patrones y tomar decisiones por sí mismo.
Una forma muy simple de verlo:
- Si le enseñas a un programa miles de correos marcados como "spam" y "no spam", con el tiempo aprenderá a distinguirlos sin que nadie le diga explícitamente las reglas.
- Si le das el historial de compras de tus clientes, aprenderá qué producto es más probable que compren después.
Cómo funciona el Machine Learning
Aunque por dentro puede ser complejo, el funcionamiento básico del machine learning suele seguir estos pasos:
- Recoger datos: Pueden ser ventas, clics, imágenes, textos, movimientos de precios, historiales de soporte al cliente, etc.
- Limpiar y preparar los datos: Eliminar errores y duplicados, completar valores faltantes y ordenar la información en un formato entendible para el modelo.
- Elegir un modelo: Es la "receta" matemática que aprenderá de los datos. Hay modelos más simples y otros más avanzados, según el problema.
- Entrenar el modelo: Se le muestran muchos ejemplos de entrada y salida correcta, luego el modelo ajusta sus parámetros para equivocarse cada vez menos.
- Evaluar el modelo: Se prueba con datos que no ha visto antes para comprobar si realmente ha aprendido o solo "memorizó".
- Ponerlo en producción: Una vez que funciona bien, se integra en una aplicación real para cumplir funciones como: un recomendador de productos, sistema de detección de fraude, modelos que predicen demanda, rotación de clientes, etc.
- Mejorar continuamente: Cuantos más datos nuevos recibe, mejor se puede recalibrar el modelo para adaptarse a cambios del mercado o del comportamiento de los usuarios.
De esta forma una “máquina” puede aprender procesos y tomar decisiones de forma autónoma para cumplir objetivos.
Diferencias entre machine learning, deep learning y neural networks
Estos términos se suelen mezclar, pero no significan exactamente lo mismo.
Machine Learning
Es el concepto general. Incluye muchas técnicas distintas para aprender de datos, algunas muy simples y otras más complejas. Ejemplo: modelos que predicen precios, clasifican clientes, recomiendan productos.
Deep Learning
Es un tipo específico de machine learning que usa modelos llamados "profundos" porque tienen muchas capas internas. Suele necesitar grandes volúmenes de datos y mucha capacidad de cómputo. Se usa en reconocimiento de voz, imágenes, vídeo, traducción automática, generación de texto, etc.
Redes neuronales (neural networks)
Son una familia de modelos inspirados (de forma muy simplificada) en el cerebro humano.
- El deep learning se basa en redes neuronales profundas (muchas capas de neuronas artificiales conectadas entre sí).
- No todo machine learning usa redes neuronales. También existen árboles de decisión, modelos lineales, máquinas de soporte vectorial y muchos otros.
Una forma de verlo y entenderlo de manera más simple es que el Machine learning es el conjunto, las redes neuronales son un tipo de técnica dentro del conjunto y el Deep learning son redes neuronales muy grandes y profundas, usadas en problemas más complejos.
Métodos de machine learning
Dentro del machine learning hay varias formas de aprender, según el tipo de dato y el objetivo. Veamos a continuación:
1. Aprendizaje supervisado
Es el tipo de aprendizaje más usado en machine learning. En esta modalidad, el modelo aprende a partir de ejemplos donde ya conocemos la respuesta correcta.
Un caso sería cuando le damos al modelo datos de entrada sobre un cliente: si es hombre o mujer, su edad, su historial de compras, etc. Además, le indicamos la etiqueta correcta: si compró o no, si se dio de baja o no, cuál fue el monto de la compra, etc.
Con muchos ejemplos de este tipo, el modelo aprende a:
- Predecir valores numéricos, como ventas, demanda o precios.
- Clasificar casos, por ejemplo: aprobado o rechazado, fraude o no fraude, se dará de baja (churn) o no.
2. Aprendizaje no supervisado
En el aprendizaje no supervisado no hay respuestas correctas etiquetadas. Solo se le dan datos al modelo y este trata de encontrar patrones por sí mismo.
Por ejemplo, podemos darle información de muchos clientes sin decir quién compró o no. El modelo buscará agruparlos según comportamientos parecidos, como frecuencia de compra, importe promedio o tipo de productos que consumen.
Se utiliza principalmente para:
- Segmentar clientes en grupos con comportamientos similares.
- Detectar patrones ocultos en datos.
- Encontrar anomalías o comportamientos raros, incluso sin decirle antes qué es raro y qué no.
3. Aprendizaje por refuerzo
En el aprendizaje por refuerzo, el modelo aprende por prueba y error. No se le dice cuál es la respuesta correcta para cada caso, sino que se le da una recompensa cuando toma buenas decisiones y un “castigo” cuando se equivoca.
Imagina un agente que debe decidir qué acción tomar en cada momento, como:
- Elegir la mejor ruta de reparto para reducir tiempos.
- Decidir cuándo comprar o vender en un mercado financiero.
- Controlar un robot que se mueve en un entorno físico.
Con el tiempo, el modelo aprende qué decisiones le dan más recompensas acumuladas y ajusta su comportamiento para obtener mejores resultados.
4. Aprendizaje semisupervisado y autosupervisado
En muchos proyectos hay pocos datos etiquetados (con respuesta correcta) y muchos datos sin etiqueta. Etiquetar todo puede ser caro y lento, por eso existen estos enfoques.
Aprendizaje semisupervisado
Combina una pequeña parte de datos etiquetados con una gran cantidad de datos sin etiquetar.
- Los datos etiquetados enseñan al modelo la “dirección” correcta.
- Los datos sin etiqueta ayudan a completar la información y a generalizar mejor.
Es útil cuando, por ejemplo, solo una parte de los clientes tiene una clasificación clara (fraude, tipo de cliente, etc.), pero tenemos información sin etiqueta del resto.
Aprendizaje autosupervisado
En el aprendizaje autosupervisado, el propio modelo inventa tareas a partir de los datos sin etiqueta para aprender de ellos.
Por ejemplo:
- En el texto, el modelo puede intentar adivinar la siguiente palabra de una frase.
- En imágenes, puede intentar descubrir qué parte de la imagen falta.
Aunque no haya etiquetas creadas por humanos, el modelo puede entrenarse a gran escala y luego aprovechar ese conocimiento para resolver tareas más específicas, como clasificación de texto, análisis de sentimientos o reconocimiento de imágenes.
Algoritmos más comunes de machine learning
Aunque existen muchos, estos son algunos de los más usados y fáciles de escuchar en conversaciones de negocio.
Regresión lineal
Sirve para predecir valores numéricos: ventas futuras, precio estimado de un activo, nivel de demanda, etc.
- Entrada: características relevantes (temporada, canal, historial).
- Salida: un número aproximado (por ejemplo, cuánto se venderá).
Árboles de decisión
Dividen los datos en "ramas" siguiendo preguntas simples:
- ¿El cliente tiene más de X años?
- ¿Ha comprado en los últimos 3 meses?
- ¿Su ticket promedio es mayor a Y?
Son muy intuitivos y fáciles de explicar a perfiles de negocio.
Random Forest
Es un conjunto de muchos árboles de decisión que votan en conjunto. Sueles ser más robusto, ya que tiene mejor rendimiento que un solo árbol y es muy usado en clasificación de clientes, scoring de riesgo, etc.
Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
También combinan muchos modelos sencillos para lograr gran precisión. Se utilizan para competiciones de predicción, riesgo crediticio, scoring de clientes, etc. Suelen ser un estándar en muchos proyectos empresariales.
K-means
Un algoritmo de agrupación (clustering) muy popular. Agrupa datos en K grupos según su similitud. Útil para segmentación de clientes o productos.
K-NN (K vecinos más cercanos)
Clasifica un nuevo caso según los más parecidos en el histórico. Es simple, pero puede ser potente en escenarios pequeños y con buena preparación de datos.
Redes neuronales
Van desde modelos pequeños hasta grandes redes profundas usadas hoy en día en visión por computador, procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos. Son muy potentes, pero más costosos de entrenar y menos fáciles de explicar.
Ventajas del Machine Learning en las empresas
Los beneficios del machine learning ya se ven en métricas concretas: más ingresos, menos costos, mejor productividad y clientes más satisfechos.
Mejor toma de decisiones
El machine learning permite decidir con datos, no sólo con intuición. Un estudio muestra que los analistas que usan herramientas de IA completan proyectos un 40–60% más rápido y pueden analizar 10–15 veces más fuentes que con métodos tradicionales, lo que se traduce en decisiones más rápidas y con mejor fundamento.
Aumento de ingresos
En marketing y ventas, el uso de IA y ML se refleja en un ROI mayor. Según estadísticas recopiladas por Amra & Elma, las organizaciones con estrategias de IA/ML logran mejoras del 10–20% en el retorno medio, y los proyectos de automatización de marketing pueden alcanzar hasta un 544% de ROI.
Reducción de costos
El ML recorta gastos al automatizar tareas y optimizar procesos. Un estudio de Google Cloud sobre clientes que adoptan soluciones de IA reporta un retorno promedio del 727% en tres años y un periodo de recuperación cercano a los 8 meses, impulsado por ahorros de tiempo y recursos en múltiples áreas del negocio.
Experiencia de cliente superior
El machine learning permite personalizar en tiempo real, responder más rápido y anticipar necesidades. En investigaciones recientes se subraya que las empresas que aplican ML en marketing logran mayor ROI, mejor adquisición y más retención gracias a ofertas y contenidos ajustados al comportamiento del cliente.
VALTX: soluciones de negocio impulsadas por ML
Machine learning no es solo una moda tecnológica. Es una forma nueva de trabajar con los datos para tomar mejores decisiones, automatizar tareas y descubrir oportunidades que a simple vista no se ven.
A medida que los modelos y las herramientas se vuelven más accesibles, dejar fuera el machine learning de la estrategia empresarial dejará de ser una opción. El siguiente paso suele ser empezar con un caso de uso concreto, bien definido y medible, aprender con él y luego escalar a otras áreas.
Si tu organización ya recoge datos, entonces ya tiene el ingrediente principal. Lo que sigue es decidir qué problema de negocio quieres resolver primero con machine learning y construir a partir de ahí..
En VALTX tenemos la experiencia y el Know How para implementar este tipo de soluciones en tus procesos de negocio. Solicita hoy mismo una consultoría especializada con nuestros expertos y llevemos juntos a tu empresa al siguiente nivel.
