A estas alturas no queda más remedio que admitir que las máquinas son una parte importante de nuestra vida. Máquinas cada vez más sofisticadas y capaces de aprender por sí mismas cualquier patrón de comportamiento que el ser humano siga inconscientemente. El principal impulsor de este fenómeno es el machine learning, que es una rama de la inteligencia artificial y la informática. Gracias a él, los ordenadores pueden aprender automáticamente a partir de datos sin ser programado explícitamente. El machine learning se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden. Hoy hablaremos de funcionalidades del machine learning para apps.
Machine learning en apps: 5 funcionalidades que hace posible
La ratio de teléfonos móviles por persona es en la actualidad superior al 100 %. Esto quiere decir que cada persona posee más de un teléfono móvil inteligente. Y la mayor parte de la actividad que llevamos a cabo en ellos se realiza a través de aplicaciones: Google Maps para geolocalización, Cortana y Alexa para ayudarnos a gestionar nuestras casas, Twitter y TikTok para relacionarnos… Todas esas aplicaciones nos permiten llevar a cabo acciones que no hace tanto parecían propias de la ciencia ficción. Y debemos estos avances a los sistemas de machine learning para apps.
Asistente virtual
Alexa o Cortana son dos de los asistentes virtuales más conocidos y utilizados en la actualidad. Se trata de inteligencias artificiales que usan los datos y el reconocimiento de voz para ofrecer todo tipo de información a sus usuarios. Aunque también existen IAs que aumentan la productividad de una web.
Pero la primera de las funcionalidades de machine learning para apps de nuestra lista va mucho más allá. De hecho, hoy en día rara es la página web que no cuenta con un chatbot: una IA que permite a los usuarios hacer preguntas sencillas sobre los servicios o productos de esas webs.
Ni chatbots ni asistentes virtuales serían posibles sin machine learning. Y es este aprendizaje automático el que hace que estas apps funcionen de manera cada vez más precisa.
Marketing y redes sociales
El machine learning para apps también tiene un gran impacto en las ventas y conversiones a través de redes sociales. Gracias al aprendizaje automático los algoritmos son capaces de detectar el comportamiento de los usuarios de redes. De esta manera, muestran el contenido de las marcas a los usuarios realmente interesados en él. Dicho de otra manera, el machine learning para apps ayuda a encontrar perfiles que se adecuan mejor al buyer persona de cada marca.
Geolocalización
Una de las conversaciones intergeneracionales más divertidas versa sobre cómo antes las personas eran capaces de moverse por lugares en los que no habían estado. La aparición de los GPS evita que muchos turistas se pierdan y el machine learning para apps ha dado un paso adelante. Ya no se trata tan solo de ofrecer una ruta correcta que conecte el punto A con el punto B. Las aplicaciones de viaje pueden ofrecer información muy precisa que incluya accidentes de tráfico, embotellamientos o cambios por obras en las carreteras.
Seguridad
Si hay una cuestión que preocupe al 100 % de los usuarios de internet es la seguridad. Y no nos referimos únicamente a las aplicaciones del sector financiero o al blockchain. De hecho, la seguridad online es una problemática tan basta que existe legislación internacional al respecto.
Por lo que respecta al machine learning para apps, su contribución en temas de seguridad afecta a cuestiones como las mejoras de los antivirus (mediante la detección de software malicioso) y los filtros antispam, que utilizan tags. Google emplea machine learning para el procesamiento de lenguaje natural y lo combina con datos de los usuarios para minimizar los efectos del webspam.
También cabe mencionar la incorporación de tecnología de reconocimiento facial, que se usa en circuitos de seguridad, entre otros, y que permite identificar a quien quiebra perímetros de seguridad.
Mejora de las comunicaciones
El machine learning para apps permite que las mismas sean capaces de comprender el lenguaje humano de manera más completa y profunda. Como este tipo de aprendizaje automático se lleva a cabo mediante datos, cuanto más “leen” las apps, más capaces son de detectar no solo el significado literal de las frases, sino también los sentimientos que encierran y sus dobles significados.
El machine learning también se aplica en el software de reconocimiento de voz que forma parte de multitud de sistemas, además de los asistentes virtuales, como hemos visto.
En conclusión, aplicar machine learning en el desarrollo de apps es una forma de hacer nuestra vida más fácil. En este artículo solo hemos mencionado 5 funcionalidades, pero el sector salud, el de videojuegos y hasta el alimentario también se benefician del aprendizaje automático de las aplicaciones. Si estás pensando en una aplicación móvil para tu empresa que la lleve al siguiente nivel, contacta con nosotros.