Cuando las computadoras avanzaron a un nivel de rendimiento en el que podían calcular algoritmos más complejos, surgieron dos campos emocionantes en la frontera de este nuevo mundo: el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Ambos se han convertido en la puerta de entrada a una nueva era de Inteligencia Artificial (IA) que ahora está cambiando el juego para el éxito empresarial.

El nuevo juego de supervivencia es simple:

Las organizaciones que se adaptan a la evolución estarán a la cabeza. Aquellos que no lo hagan, se encontrarán rápidamente rezagados con respecto a la competencia. Veamos de qué se trata el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y la Inteligencia Artificial, además de cómo las ExO se están adaptando y aplicando los algoritmos en estos campos para mantenerse por delante de la competencia.

El Aprendizaje Automático es la capacidad de realizar con precisión tareas nuevas o desapercibidas, basadas en propiedades conocidas, aprendidas a través de la capacitación y  basadas en predicciones. O en términos más simples, el Aprendizaje Automático es cuando los algoritmos analizan datos, aprenden de esos datos y luego aplican sus aprendizajes para tomar decisiones informadas.

Te puede interesar:

Para ilustrar un ejemplo simple de Aprendizaje Automático en acción, volvamos a su origen. En 1956, cuando Arthur Lee Samuel no quería escribir un programa de computadora largo y muy detallado que pudiera vencerlo en un juego de damas, creó un algoritmo.

Este algoritmo permitió que la computadora jugara contra sí misma una y otra vez. El algoritmo podría entonces aprender de los datos históricos y esencialmente aprender a actuar contra un oponente. La eficacia del algoritmo se demostró cuando, en 1962, la computadora venció al campeón del estado de Connecticut en un juego de damas.

Hoy en día, el Aprendizaje Automático se puede utilizar para ayudar a las organizaciones a atender eficazmente a sus clientes. Un gran ejemplo de esto es Netflix, que utilizó algoritmos para mejorar sus recomendaciones de contenido.

Las nuevas empresas líderes en este espacio son DeepMind, adquirida por Google a principios de 2014 por $500 millones, cuando DeepMind tenía solo 13 empleados. Otra startup líder en este espacio es Vicarious, fundada con inversiones de Elon Musk, Jeff Bezos y Mark Zuckerberg.

Te puede interesar:

Twitter, Baidu, Microsoft y Facebook también invierten mucho en esta área. Los algoritmos de Aprendizaje Profundo se basan en el descubrimiento y la autoindexación, y funcionan de la misma manera que un bebé aprende primero los sonidos, y luego las palabras, oraciones e incluso idiomas.

Como ejemplo: en junio de 2012, un equipo de Google X construyó una red neuronal de 16,000 procesadores de computadora con mil millones de conexiones. Después de permitirle navegar por 10 millones de miniaturas de videos de YouTube seleccionados al azar durante tres días, la red comenzó a reconocer a los gatos, sin conocer realmente el concepto de «gatos». Es importante destacar que esto fue sin intervención o intervención humana.

Te puede interesar:

Desde entonces, las capacidades de Aprendizaje Profundo han mejorado considerablemente. Los algoritmos de aprendizaje profundo ahora pueden detectar episodios particulares en videos e incluso describirlos en texto, todo sin intervención humana. Los algoritmos de Aprendizaje profundo pueden incluso jugar videojuegos descubriendo las reglas del juego y luego optimizando el rendimiento.

Información de Growth Institute