¿Qué es Machine Learning y cómo se usa en ingeniería?| Blog Areandina

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Cada vez que una aplicación recomienda un producto, detecta una transacción sospechosa o predice una falla antes de que ocurra, hay una tecnología detrás tomando decisiones basadas en datos: el machine learning. Aunque puedas haber escuchado el término con frecuencia, lo cierto es que muchas personas que están considerando estudiar ingeniería todavía no tienen claro qué es el machine learning ni cómo se aplica realmente en un entorno profesional.

El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar su desempeño sin ser programados de forma explícita para cada tarea. En pocas palabras: mientras más datos procesa un modelo, más preciso se vuelve al predecir o clasificar información.

¿Para qué sirve el machine learning?

No es una tecnología abstracta. Hoy resuelve problemas concretos en distintas industrias. Estas son sus principales funcionalidades.

Automatización de tareas repetitivas

Procesos que antes requerían horas de trabajo manual, como clasificar documentos o revisar grandes volúmenes de información, hoy pueden ejecutarse de forma automática y con mayor precisión gracias a modelos entrenados para reconocer patrones.

Ejemplo: los filtros de correo que separan automáticamente el spam de los mensajes importantes funcionan gracias a modelos de machine learning entrenados para reconocer patrones de texto sospechosos.

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Predicción de resultados

Uno de los usos más valorados del machine learning es su capacidad de anticipar comportamientos futuros: desde la demanda de un producto hasta el riesgo de falla de una máquina industrial. Por supuesto, esto permite tomar decisiones preventivas en lugar de reactivas.

Ejemplo: en plantas industriales, los sensores conectados a modelos predictivos avisan cuándo una máquina probablemente fallará, antes de que la falla ocurra y detenga la producción.

Detección de anomalías y fraude

En el sector financiero, los modelos de aprendizaje automático identifican patrones de transacciones inusuales en tiempo real, convirtiendo a esta tecnología en una herramienta clave para la seguridad digital.

Ejemplo: cuando un banco bloquea una compra por considerarla inusual y envía una alerta al usuario, generalmente hay un modelo de machine learning comparando esa transacción con el comportamiento habitual de la cuenta.

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Personalización de productos y servicios

Plataformas de comercio electrónico, entretenimiento y banca usan machine learning para ajustar sus recomendaciones a cada usuario, mejorando la experiencia y aumentando la efectividad de sus estrategias comerciales.

Ejemplo: los sistemas de recomendación de plataformas de streaming o de tiendas en línea, que sugieren contenido o productos según el historial de cada persona, se basan en modelos de machine learning entrenados con millones de interacciones previas.

Optimización de procesos industriales

En manufactura y logística, los modelos predictivos ayudan a optimizar rutas, reducir el consumo energético y anticipar el mantenimiento de maquinaria, disminuyendo costos operativos.

Ejemplo: las empresas de domicilios y transporte usan algoritmos de machine learning para calcular, en segundos, la ruta más eficiente entre varios puntos de entrega según el tráfico en tiempo real.

Apoyo a la toma de decisiones estratégicas

Los equipos directivos utilizan modelos de machine learning para analizar escenarios y reducir la incertidumbre al momento de definir estrategias de negocio.

Ejemplo: las aseguradoras utilizan modelos de machine learning para estimar el riesgo de cada cliente y así definir el valor de una póliza de forma más precisa que con métodos tradicionales.

¿Cómo funciona el machine learning?

Entender el funcionamiento del machine learning permite comprender por qué esta disciplina exige una base sólida en matemáticas, estadística y programación como lo que puedes encontrar al estudiar Ingeniería de Sistemas.

1. Recolección y preparación de los datos

Todo modelo parte de un conjunto de datos. En esta etapa se recolecta, limpia y organiza la información para garantizar que el modelo aprenda de datos confiables y representativos.

2. Entrenamiento del modelo

El modelo procesa los datos históricos e identifica patrones y relaciones entre las variables. Este proceso se apoya en algoritmos matemáticos que ajustan sus parámetros internos hasta encontrar la mejor forma de representar esos patrones.

3. Validación y ajuste

Una vez entrenado, el modelo se pone a prueba con datos que no había visto antes, con el fin de medir su precisión y corregir errores antes de ponerlo en funcionamiento real.

4. Predicción o inferencia

En esta etapa, el modelo ya entrenado se utiliza para generar predicciones o clasificaciones sobre datos nuevos, que es finalmente donde se materializa su valor práctico.

5. Mejora continua con retroalimentación

Los modelos de machine learning no son estáticos, se actualizan constantemente con nueva información, permitiendo que su precisión mejore con el tiempo.

Tipos de machine learning

Tipo	Cómo aprende	Ejemplo de aplicación
Aprendizaje supervisado	A partir de datos etiquetados, donde se conoce la respuesta correcta	Predicción de precios, diagnóstico de fallas
Aprendizaje no supervisado	Identifica patrones en datos sin etiquetas previas	Segmentación de clientes, detección de anomalías
Aprendizaje por refuerzo	Aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones	Robótica, sistemas de navegación autónoma
Aprendizaje semisupervisado	Combina datos etiquetados y no etiquetados	Clasificación de grandes volúmenes de información con etiquetado parcial

Colombia enfrenta hoy una brecha importante de talento especializado en estas áreas. Según el estudio de empleabilidad y talento digital presentado por el Ministerio TIC y Fedesoft, el país necesitará 85.000 talentos digitales adicionales antes del año 2030, con una demanda creciente de perfiles en inteligencia artificial, analítica de datos y ciberseguridad.

De hecho, en otro artículo publicado por Vanguardia destaca que los especialistas en inteligencia artificial y machine learning figuran entre los cargos con mayor proyección de crecimiento, con un aumento estimado del 82 % en la demanda de estos perfiles.

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¿Qué relación tiene el machine learning con la ingeniería de sistemas?

¡Mucha! Detrás de cada modelo de machine learning hay decisiones de ingeniería: qué lenguaje de programación usar, cómo estructurar las bases de datos, cómo garantizar que el sistema funcione sin fallar y cómo integrarlo con otras aplicaciones. Por eso el machine learning no se entiende como una disciplina aislada, sino como una extensión directa de la ingeniería de sistemas.

Un ingeniero de sistemas aporta las bases que hacen posible que un modelo de machine learning funcione en la práctica: dominio de estructuras de datos y algoritmos para procesar la información de forma eficiente, conocimientos de bases de datos para almacenar y consultar grandes volúmenes de información, y experiencia en desarrollo de software para convertir un modelo entrenado en una aplicación real que otras personas puedan usar. También necesita entender de infraestructura y computación en la nube, ya que entrenar y ejecutar estos modelos exige capacidad de procesamiento que va mucho más allá de un computador convencional.

Esta conexión explica por qué buena parte de los profesionales que hoy trabajan en inteligencia artificial y machine learning provienen justamente de la ingeniería de sistemas, ya que es una carrera que entrega, desde el primer semestre, las herramientas lógicas y técnicas necesarias para construir, entrenar y poner en producción este tipo de tecnologías.

El machine learning no reemplaza el pensamiento humano: lo potencia al convertir datos en decisiones más rápidas y precisas.

Información de interés que debes tener en cuenta

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial, pero no es lo único que la compone; también existen otras técnicas como los sistemas basados en reglas.
Un modelo de machine learning es tan bueno como los datos con los que fue entrenado. Por eso la calidad de la información es tan importante como el algoritmo mismo.
Esta tecnología ya forma parte de sectores como salud, finanzas, logística, agroindustria y entidades públicas en Colombia.
La demanda de perfiles con estas competencias crece más rápido de lo que el país logra formar profesionales especializados.
No se requiere ser un experto en inteligencia artificial para empezar a trabajar con estas herramientas: la base sólida en programación y matemáticas es el primer paso.

Ten presente que formarte en estas competencias exige una base técnica rigurosa en programación, matemáticas y análisis de sistemas, justo lo que ofrece el programa de Ingeniería de Sistemas que tenemos Areandina, diseñado para preparar profesionales capaces de diseñar, entrenar y aplicar modelos de machine learning en contextos reales. ¿Qué dices, das el paso?

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Fuentes: