Antes de poder hablar de casos exitosos de esta metodología, tenemos que conocer de qué se trata: El machine Learning es la disciplina en el campo de la inteligencia artificial donde se pueden desarrollar sistemas autónomos con capacidad para identificar ciertos patrones que lo ayuden a determinar un comportamiento futuro.
Es claro pensar que la inteligencia artificial es uno de los catalizadores de esta estrategia. Putnam Investments, es un proveedor de planes de jubilación, el cual ha utilizado el método anteriormente mencionado para poder generar un software para manipular las amplias cantidades de datos y poder determinar a cada cliente cuanto tiempo de pensión le falta por cotizar y cuales necesitan asistir a los centros presenciales para poder actualizar su estado de jubilación.
Intuit, es una empresa que ayuda a sus clientes con las declaraciones de rentas y organización del debido pago de sus impuestos. Esta compañía utiliza la inteligencia artificial para optimizar y reducir el tiempo hasta en un 40% en cuanto a procedimiento se refiere. La compañía está utilizando en el aprendizaje y la tecnología en la nube de AWS para agilizar las tareas.
Riverbed Technology es una compañía dedicada al desarrollo de software y ha usado el ML para poder encontrar estrategias de mercado en los cuales sus prototipos encajen a la perfección, también la usan para reparar errores que presenten sus productos y de esta manera solidificar la entrada para intrusos o virus que intenten atacar.
Para Ed McLaughlin, presidente de operaciones y tecnología de MasterCard, la implementación del ML no ha sido un evento desapercibido, porque en unas declaraciones públicas ha manifestado que esta metodología le ha ayudado a librar un tiempo exagerado de trabajo humano tedioso y repetitivo, de esta manera arreglando de forma “mágica” los problemas de la empresa. También ha mencionado que esta tecnología le ayuda a detectar anomalías en el comportamiento de las tarjetas de crédito y de esta manera evitar el abarcamiento de hackers por motivos de compra fraudulentas y similares.
¡Hablemos!