En los últimos años, como consecuencia de los avances tecnológicos, se han desarrollado numerosas herramientas tecnológicas que permiten llevar a cabo diferentes y complejas actividades. Entre todos estos avances, destaca la Inteligencia Artificial y en especial, el Machine Learning, que ya está presente en numerosas aplicaciones que utilizamos en nuestro día a día.
Como consecuencia de esto, desde Doonamis queremos comentar en este artículo qué es el Machine Learning y cómo se aplica esta tecnología en aplicaciones móviles.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, o también conocido en castellano como aprendizaje automático, es una disciplina que pertenece a la rama de la Inteligencia Artificial y permite a las máquinas aprender una serie de patrones y realizar tareas, sin necesidad de estar expresamente programadas para ello. Es decir, a través de un algoritmo en concreto, se proporciona a los dispositivos la capacidad de identificar un conjunto de patrones y realizar predicciones en función de estos.
¿Cómo aplicar el Machine Learning en las apps?
Tal y como afirmó en la entrevista Xavier Lobera, cofundador y CTO de Doonamis, el gran cambio de los dispositivos y las apps “se deberá a la implantación definitiva de tecnologías relativamente recientes como blockchain (para certificar documentos) y Machine Learning (aprendizaje automatizado sin necesidad de programación)”.
Como consecuencia de sus afirmaciones, consideramos necesario comentar en este artículo las diferentes posibilidades que ofrecen los algoritmos de Machine Learning para incluir nuevas funcionalidades en las apps móviles.
Asistente virtual
La primera aplicación de Machine Learning a destacar son los asistentes virtuales ya que son una de las utilizaciones más empleadas por numerosos sectores muy diferentes. Los asistentes virtuales utilizan el procesamiento de lenguaje natural para identificar y procesar lo que el usuario necesita. A través del reconocimiento de la voz, y gracias al Machine Learning, los asistentes virtuales pueden ejecutar la acción demandada.
Marketing y Redes Sociales
Los sistemas de Machine Learning son también utilizados para impactar de mejor manera a los potenciales usuarios. Por ello, este tipo de tecnología aplicada al sector del Marketing, la publicidad y las Redes Sociales, se ha convertido en otra de las utilidades más destacadas en los últimos años. De esta manera, a través del Machine Learning aplicado en redes sociales, se pueden desarrollar nuevos algoritmos capaces de sugerir perfiles y anuncios relevantes a los usuarios.
Además, es relevante mencionar que como consecuencia de la importancia que está adquiriendo el Machine Learning en el ámbito de la comunicación, se ha desarrollado una nueva disciplina del marketing conocido como Marketing Personalizado o Predictivo.
Geolocalización
Otro de los usos más comunes del Machine Learning en las apps móviles es la capacidad de ofrecer un mejor servicio de GPS y de geolocalización. De esta manera, gracias a los sistemas utilizados, las nuevas apps son capaces de identificar y predecir, por ejemplo, en qué lugares habrá más tráfico con el objetivo de ofrecer a los usuarios la ruta más adecuada y eficiente.
Sector financiero
Tal y como mencionamos en uno de nuestros anteriores artículos, el desarrollo de apps para bancos se enfrentan a numerosos desafíos para ofrecer mejores servicios y experiencias a sus usuarios. Como consecuencia de esto, el Machine Learning adquiere una gran importancia en este sector ya que, permite optimizar y automatizar los procesos en los servicios que ofrecen las entidades bancarias.
Además, ofrecen otro tipo de herramientas como los chatbots, que permiten interactuar de manera más rápida con los usuarios. Otra de las aplicaciones que ofrece el Machine Learning al sector financiero es garantizar una mayor seguridad.
En Doonamis, tenemos la seguridad de que en los próximos meses y años, seguiremos aplicando y descubriendo nuevos usos de la tecnología de Machine Learning en las diferentes apps y soluciones que desarrollamos.
