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Machine Learning, la bola de cristal para anticipar riesgos
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Machine Learning, la bola de cristal para anticipar riesgos

La capacidad de predictibilidad de esta rama de la Inteligencia Artificial permite mejorar y optimizar servicios y productos. Escucha la charla de Javier Molina con Alberto Muñoz, vicedecano de estudiantes en la UNED

Foto: La capacidad del Machine Learning para predecir eventos a partir de los datos ahorrará costes y generará negocio a las empresas. Foto: Chatterson/Corbis
La capacidad del Machine Learning para predecir eventos a partir de los datos ahorrará costes y generará negocio a las empresas. Foto: Chatterson/Corbis

Los agricultores lo utilizan para evitar plagas; los ceramistas, para detectar deficiencias en los azulejos; los fabricantes de vehículos, para calcular la vida de los componentes; los médicos, para prevenir enfermedades; los financieros, para anticipar fraudes o morosidad; los inversores, para maximizar rendimientos; los comercios, para identificar falsificaciones. Y así podríamos seguir. El uso del Machine Learning o Aprendizaje Automático no parece tener fin en las actividades económicas.

En 2025, esta variante de la tecnología de la Inteligencia Artificial moverá en todo el mundo 96.700 millones de dólares, según un informe de la consultora Gran View Research, lo que supone casi un 45% más que en 2019.

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Su capacidad para anticipar, predecir eventos con elevada fiabilidad la convierten en una herramienta potente para evitar riesgos en el tejido empresarial. “La mayor capacidad de computación y la mayor disponibilidad de datos, el llamando el Big Data que generamos los seres humanos, y que cada día se recoge a través de sensores, aplicaciones o navegación web, se analiza con técnicas avanzadas de modelización que permiten generar un aprendizaje en la máquina automático y, así, obtener patrones, clasificaciones, segmentaciones de la realidad”, explica en el último episodio de Ideas con Valor Alberto Muñoz, vicedecano de estudiantes en la UNED, a Javier Molina.

El Machine Learning “va a hacer más sencilla la vida de los usuarios y a las empresas les va a permitir segmentar y afinar sus servicios y productos cada vez mejor”, señala el experto.

Ahora bien, como todo, esta tecnología no está exenta de riesgos y puede ocurrir que sus predicciones estén basadas en datos de mala calidad. Conoce cuál es el origen de estos riesgos y cómo evitarlos en el nuevo episodio, disponible en Ivoox, Spotify y Apple Podcast.

También puedes escuchar episodios anteriores de Ideas con Valor, un espacio para que empresas, particulares e inversores puedan tomar mejores decisiones estratégicas y financieras de la mano de la digitalización.

Esta sección confluye en dos foros. El pasado 22 de noviembre lugar la V edición del foro de Blockchain & Criptoactivos, donde casi medio centenar de expertos compartieron propuestas de valor para las empresas en la llamada economía descentralizada, y el 31 de mayo se celebró la sexta edición del antiguo Iberian Value, que congregó a gestores de las mejores firmas del país.

Los agricultores lo utilizan para evitar plagas; los ceramistas, para detectar deficiencias en los azulejos; los fabricantes de vehículos, para calcular la vida de los componentes; los médicos, para prevenir enfermedades; los financieros, para anticipar fraudes o morosidad; los inversores, para maximizar rendimientos; los comercios, para identificar falsificaciones. Y así podríamos seguir. El uso del Machine Learning o Aprendizaje Automático no parece tener fin en las actividades económicas.

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