Es innegable que nos encontramos en un entorno en el que los avances tecnológicos se encuentran cada vez se encuentran más presentes en todos las áreas de nuestras vidas. Y es de esta misma premisa de la que surge el aprendizaje automático o machine learning, que es una de las ramas de la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona el machine learning?

El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, tiene como objetivo principal realizar ciertos avances y técnicas que hacen posible que los sistemas informáticos aprendan y, por ende, mejoren sus prestaciones. Este aprendizaje está basado en la experiencia; es decir, la máquina aprende cuando la habilidad no estaba presente entre sus rasgos de nacimiento.

De esta manera, el machine learning usa una serie de algoritmos y cifrados capaces de convertir los datos recogidos en programas de ordenador, de modo que surgen programas con la capacidad de seguir determinados patrones o generalizar comportamientos válidos para un conjunto mayor.

En conclusión, el término machine learning hace referencia al pensamiento de que los sistemas pueden aprender una serie de patrones, así como aprender datos determinados y tomar decisiones con una intervención humana muy pequeña.

Beneficios del machine learning aplicado a la logística

La logística está muy ligada a la obtención de datos para facilitar y optimizar todos los procesos que se llevan a cabo en sector. Entre los beneficios más importantes de aplicar el machine learning en la empresa destacan:

Predecir la demanda

Este es uno de los aspectos más útiles y en el que debemos poner el acento si lo que queremos es que todo fluya adecuadamente en nuestra cadena de suministro. Si realizamos la misma previsión de la demanda utilizando técnicas derivadas del machine learning y sin utilizarlas, obtendremos unos resultados que marcaran la diferencia, puesto que este será un trabajo muy tedioso y al que hay que dedicar mucho tiempo y en el que un error puede ocasionar fallo importnates.

Los sistemas informáticos basados en el machine learning tiene la capacidad de responder a ciertas variables y, por tanto, como hemos explicado en el párrafo en el que hemos definido el machine learning, de autoajuste.

El  machine learning se dedica a buscar patrones, similitudes o conexiones que expliquen por qué ha habido mucha o poca demanda, en este caso. De esta manera nos proporciona el conocimiento que ha extraído y que después nosotros seremos quienes han de interpretarlo de la manera adecuada.

Adaptación para impactar

El machine learning, al tener la capacidad de aprender patrones de comportamiento es capaz de adaptarse a los deseos y costumbres que tienen los consumidores. Es lo que nos sucede, por ejemplo, cuando buscamos un producto concreto en internet y luego nos aparece publicidad sobre éste constantemente. Esto es así porque, a grandes rasgos,  el machine learning almacena la información que transmites a esa página para intentar proporcionarte únicamente contenido que pueda interesarte.

Selección de clientes potenciales

Relacionado con el punto anterior cabe destacar que es capaz de hacer una selección de posibles clientes potenciales en función de cómo se comportan en las redes sociales, lo que buscan, sus interacciones, etc.

Detectar intrusiones

El aprendizaje automático también es capaz de detectar cualquier intrusión que se produzca en una red de comunicación de datos, lo cual también es un factor muy importante para la empresa.