Quizá esta sea la primera vez que leas sobre él. Pero te aseguramos que interactúas con él casi a diario. ¿A qué nos referimos?
Pues, seguro recibes recomendaciones de YouTube, Netflix o Spotify de forma habitual. Y probablemente más de una vez sean buenas recomendaciones. Quizá también le preguntas algo a Siri o Alexa y ellas responden a tus dudas. Bueno, detrás de todo esto, hay machine learning.
En pocas palabras, se trata de una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se encarga de convertir grandes cantidades de datos en programas informáticos, capaces de extraer inferencias y ofrecer soluciones como respuesta. Esta es una habilidad fundamental para que la tecnología identifique patrones y realice predicciones cada vez más precisas.
El caso de éxito de Amazon
Hace más de una década, Amazon se propuso hacer del machine learning una filosofía que interpele de manera transversal a la empresa. Para lograrlo, necesitó invertir recursos, tiempo y esfuerzo, y conseguir que todos sus miembros participen de este desafío. ¿Cómo lo hicieron?
En primera instancia, el equipo directivo solicitó a cada team leader que pensara en cómo la IA podría potenciar o aportar ventajas a su área de trabajo específica.
En simultáneo, invitaron a expertos en la materia a colaborar en iniciativas con IA a mediano y largo plazo. Contrataron científicos de datos de forma externa y crearon la Universidad del Machine Learning, para instruir a sus desarrolladores.
De esta manera, crearon la plataforma Amazon SageMaker, que permite crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube. Esta herramienta simplifica la creación de modelos para desarrolladores, haciendo de esta una tarea más accesible y escalable.
Gracias a estas medidas, todos los departamentos de Amazon se vieron atravesados de alguna u otra manera por el machine learning. Los sistemas de IA que brindan sugerencias y ofrecen recomendaciones a sus clientes mejoraron de forma exponencial en el tiempo.
Amazon puede estimar la demanda de un inventario de productos enorme. Junto a ello, la sofisticación y calidad de sus modelos predictivos, le permiten a la empresa satisfacer las expectativas de los usuarios, brindando comodidad y rapidez en cada envío. Como así también diseñar experiencias más personalizadas, que aportan valor y fidelizan al cliente.
Consolidarse como un referente del machine learning no es algo que se logre de la noche a la mañana. Como hemos visto, fueron años de inversión en tecnología e investigación, como también fueron años de transformación cultural, fomentando a que sus equipos incluyan la innovación como un valor clave, para que experimenten, desarrollen tolerancia a los errores y lleguen así al lugar deseado.
