La tecnología informática no para de innovar y uno de los últimos hitos en la evolución de este sector, según Google, es el machine learning que esperamos suponga, entre otras muchas cosas, una revolución también en las finanzas.
Como ya hemos comentado, expertos de Google dividen esta evolución en la informática en cuatro grandes hitos en la evolución de este sector. El primero sería la llegada de los ordenadores, procesadores de información que cambiaron el funcionamiento de las empresas; el segundo fue internet, una conexión global para el intercambio de datos; el tercero los smartphones, una fuente activa de información que cabe en un bolsillo y podemos llevar a donde vayamos; y por último, el machine learning. Este último ha comenzado a utilizarse hace poco tiempo, pero se espera que sea una revolución tan importante como internet o incluso más, y que revolucione distintos sectores como el marketing y la inversión, en los que ya ha comenzado a implantarse.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning forma parte de las ciencias de la computación que buscan desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender. Aprender en este contexto se refiere a identificar patrones complejos en base a millones de datos. Se podría decir que es un tipo de inteligencia artificial que aprende de los datos de los que se nutre y es capaz de tomar decisiones propias a posteriori.
Este aprendizaje es posible gracias a la detección de patrones dentro de un conjunto de datos, de manera que es el propio programa el que predice qué situaciones podrían darse o no. Estos cálculos son los que les permiten aprender para, finalmente, generar decisiones y resultados fiables.
¿Qué aplicaciones tiene?
En cuanto a las posibles aplicaciones, estas son infinitas. Ahora mismo el uso del machine learning podemos verlo en herramientas de marketing que son capaces de identificar nuestros gustos y ofrecernos distintos productos que encajen con aquellos. También encontramos empresas que estudian los patrones de sus clientes para adelantarse a las necesidades futuras que puedan tener, así como evitar que se vayan a la competencia. Algunos Robo Advisor lo utilizan para crear carteras de clientes y poder rebalancear las mismas de manera automática, con el fin de obtener la máxima rentabilidad para los distintos perfiles de riesgo.
