El Machine Learning (ML) tomó vuelo gracias a la posibilidad que entrega de gestionar enormes volúmenes de datos, permitiendo actuar sobre la base de mejores decisiones en tiempo real, e incluso predecir un comportamiento anómalo a futuro.
Machine Learning, o Aprendizaje Automático, es uno de los tantos aplicativos de la Inteligencia Artificial, que permite que las máquinas aprendan de manera autónoma, para mejorar y hacer más efectivos los diversos procesos empresariales. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.
El dicho al que se alude cuando un proyecto no tiene techo calza perfecto con el Machine Learning, ya que la toma de decisiones basadas en análisis de datos permite generar conocimiento, detectar patrones y, a su vez, realizar mejores prácticas empresariales.
“El Machine Learning es una herramienta orientada a la mejora continua, producto de que se puede aprender de los enormes volúmenes de datos de modo tal de transformar escenarios complejos en oportunidades”, expresa Hugo Markl, Gerente de Distrito para SOLA (South of Latin America) de Hitachi Vantara.
“Resulta fundamental aplicar esta tecnología en el desarrollo de soluciones innovadoras, no solo para incrementar y mejorar la performance operacional, sino para que la infraestructura de gestión de la información porporcione mayor seguridad en el manejo de los datos que resguarda”, explica el ejecutivo.
Esta es una tendencia que llegó para quedarse debido a que presenta múltiples beneficios, puesto que es capaz de impedir la detención de procesos, producto de anomalías, además de robustecer métodos de ciberseguridad.
Esta información puede ser utilizada para analizar el comportamiento de los usuarios y los sistemas en la red, lo que puede ayudar a detectar actividades inusuales que puedan indicar una amenaza de seguridad.
El valor del ML es que puede generar un pronóstico de posibles vulnerabilidades antes que sucedan, gracias al manejo de enormes volúmenes de datos, lo que permite el desarrollo de un modelo para detectar y anticiparse a los problemas.