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¿Por qué el Machine Learning por sí solo no es suficiente?

En la actualidad, muchos rubros e industrias están centrando esfuerzos y recursos en incorporar Inteligencia Artificial y Machine Learning en sus procesos productivos. Estos términos están en boga y parecen llamar la atención de todo el mundo, pero ¿entendemos realmente bien sus ventajas y limitaciones?

El concepto de aprendizaje automático (también conocido como aprendizaje de máquinas o Machine Learning) hace referencia a la idea de que las máquinas pueden “aprender”, a partir de datos de entrenamiento, a realizar tareas que usualmente son hechas por humanos, como por ejemplo reconocer patrones o clasificar objetos en diferentes categorías. Por otro lado, la Inteligencia Artificial es un concepto más amplio, que apela a que las máquinas son capaces de realizar tareas “de manera inteligente”. Es decir, el aprendizaje de máquinas es una de las aplicaciones de la inteligencia artificial.

El Machine Learning tiene dos núcleos fundamentales: por un lado, están la programación y capacidad computacional; y por otro, el análisis matemático y estadístico. El trabajo conjunto de estos dos frentes hace que el aprendizaje automático funcione de buena manera, y si uno de estos frentes falla, los algoritmos de ML no funcionarán apropiadamente.

Las ventajas de aplicar Machine Learning son evidentes, ya que permite automatizar tareas que muchas veces son tediosas y también aumenta la eficiencia, ya que un computador tiene una velocidad de cálculo muy superior a la de un ser humano.

Sin embargo, implementar Machine Learning por sí solo muchas veces no es suficiente, sobre todo cuando se trata de tareas de gran complejidad, ya que las máquinas carecen de la intuición y experiencia que puede tener un profesional competente en el área de trabajo. Aquí es donde entra el concepto de Data Science o ciencia de datos.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario, que involucra diferentes áreas del conocimiento y la tecnología para extraer conocimiento o mejorar el entendimiento de los datos de los que disponemos. La ciencia de datos tiene tres pilares fundamentales: programación computacional, análisis estadístico y especialización sectorial. Como se puede observar, los dos primeros corresponden a los núcleos del Machine Learning mencionados anteriormente; de hecho, es muy común que cuando se habla de ciencia de datos se presente un diagrama de Venn con sus tres pilares (cuyos nombres pueden variar según el autor, pero la idea se mantiene), y se ubique al ML en la intersección entre los dos primeros.

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(The Essential Data Science Venn Diagram | by Andrew Silver | Towards Data Science)

Pero la ciencia de datos agrega una nueva dimensión: la especialización sectorial. Esto se refiere al conocimiento que tienen las personas sobre el área en la que trabajan, y es fundamental cuando se quiere aplicar ML en cualquier industria, ya sea en economía, salud, o incluso en el mantenimiento. Es necesario que las personas que diseñen e implementen los algoritmos de Machine Learning tengan conocimiento del área en el que los quieran utilizar, para saber qué datos son relevantes para alimentar los modelos, qué algoritmos son los más apropiados para modelar lo que se requiere entender, y también saber qué resultados esperar de estos algoritmos, para poder discernir si su aplicación está funcionando correctamente o no.

En Predictto le damos importancia a los tres pilares de la ciencia de datos, por lo que somos capaces de garantizar que nuestros algoritmos funcionan, y que funcionan bien, ya que fueron diseñados pensando en optimizar el mantenimiento de tus activos.

No es necesario que seas un científico de datos para entenderlos, ya que de la rigurosidad nos ocupamos nosotros, y te entregamos insights simplificados, además de todas las herramientas necesarias para que puedas interpretarlos.

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