5 usos del aprendizaje profundo en el mundo empresarial

A través del poder del aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que funciona de acuerdo con algoritmos y parámetros que se basan en la estructura del cerebro humano, también conocido como redes neuronales artificiales (RNA), los ingenieros de software han sido capaces de crear nuevos productos y servicios tecnológicos que han transformado por completo el mercado de consumo tal y como lo conocemos hoy en día. Dicho esto, algunas aplicaciones comunes del aprendizaje profundo en el mundo empresarial incluyen la fabricación de vehículos autónomos, la detección de fraudes financieros, los programas de software de reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la detección de noticias falsas.

Vehículos autónomos

Como se ha visto en populares películas de ciencia ficción de décadas anteriores, así como en la empresa internacional de automoción y energías limpias Tesla, una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje profundo en el mundo empresarial son los vehículos autónomos. Dado que conducir un coche es un proceso extremadamente complejo incluso para los seres humanos, crear vehículos que puedan funcionar de forma autónoma implica un nivel de matiz aún mayor. Para hacer frente a la incertidumbre que entraña una empresa de este tipo, los desarrolladores de software recurren a las RNA, ya que los parámetros que se utilizan para crear estos algoritmos son adaptativos y pueden modificarse gradualmente con el tiempo. Del mismo modo, un gran fabricante de automóviles como Tesla puede aprovechar las enormes cantidades de datos de entrenamiento que posee para entrenar a sus vehículos autónomos en las numerosas situaciones del mundo real a las que se enfrentaría un ser humano al conducir un coche, como las inclemencias del tiempo, las paradas repentinas y los patrones de tráfico estándar, entre otros.

Detección de fraudes financieros

Otra aplicación común del aprendizaje profundo en el mundo empresarial es la detección del fraude financiero. Dado que muchos consumidores de todo el mundo utilizan servicios en línea y digitales para acceder a su información financiera y a sus cuentas, frustrar a los ciberdelincuentes que desean robar esos datos puede ser extremadamente difícil. Como resultado, muchas instituciones financieras han recurrido a la detección de anomalías para identificar y marcar las transacciones financieras fraudulentas. Mediante la aplicación de la detección de anomalías, las instituciones financieras pueden identificar patrones raros o inusuales en sus sistemas que podrían representar un comportamiento fraudulento. Por otra parte, muchos bancos también han utilizado la regresión logística para ayudar a detectar y combatir el fraude con tarjetas de crédito.

Software de reconocimiento facial

El software de reconocimiento facial se basa en la capacidad de un algoritmo de aprendizaje automático para detectar los rasgos faciales de una persona en una grabación de vídeo. Al crear este tipo de programas, un desarrollador utiliza miles de imágenes de rostros para entrenar una red neuronal multicapa, con el objetivo de que esta red sea capaz de identificar los rostros de otras personas en conjunción con las características de las imágenes en las que se ha entrenado el algoritmo. A través de estos procesos de entrenamiento, los ingenieros de software pueden crear productos como el software de redacción automática de vídeo, ya que estas soluciones tecnológicas deben ser capaces de reconocer el rostro de una persona de manera precisa y eficiente de forma consistente.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Muchos programas y servicios de software diseñados para analizar y comprender la comunicación humana, ya sea verbal o escrita, también se entrenan utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. Como las lenguas humanas contienen miles de palabras, frases, metáforas, etc., los ingenieros de software deben asegurarse de que los modelos lingüísticos que se utilizan para crear programas de software de PNL contengan tantos datos e información de entrenamiento como sea posible. Para ilustrar mejor este punto, un cliente que desea recibir información sobre una compra reciente que ha realizado en una tienda de ropa local a través de un chatbot en línea no quiere esperar 5 minutos a que el software responda a una pregunta que ha formulado. Por ello, los algoritmos de aprendizaje profundo permiten a estos chatbots responder con la mayor eficacia posible.

Detección de noticias falsas

Una última aplicación de los algoritmos de aprendizaje profundo en nuestro mundo empresarial actual es la detección de artículos de noticias falsas. Dado que el intercambio de información errónea a través de canales online populares como las plataformas de redes sociales ha aumentado significativamente en los últimos años, los componentes de las RNA son perfectos para ayudar tanto a los creadores de contenidos como a los consumidores a identificar las noticias que se han obtenido de fuentes poco fiables o de fuentes fiables. Mientras que una sola persona que quiera comparar noticias falsas con información veraz podría dedicar semanas a esa tarea, un algoritmo puede comparar fácilmente esos mismos datos en una fracción del tiempo que le llevaría a una persona hacerlo manualmente. De este modo, todas las partes implicadas pueden ahorrar tiempo y recursos muy necesarios.

Mientras que los vehículos autónomos, la detección de fraudes financieros, el software de reconocimiento facial, la PNL y la detección de noticias falsas son solo algunas de las aplicaciones de los algoritmos de aprendizaje profundo en el panorama empresarial actual, hay muchas otras formas en las que esta tecnología se ha puesto a trabajar en un contexto empresarial específico. Dado que todos los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan para identificar algún patrón o suceso en relación con un conjunto de datos, cualquier tema, problema o cuestión que implique la recopilación de datos podría teóricamente abordarse utilizando dichos algoritmos, ya sea directa o indirectamente. Dicho todo esto, seguramente veremos más aplicaciones del aprendizaje profundo en el mundo empresarial en un futuro próximo.