Las máquinas capaces de aprender por sí mismas están de moda. De hecho, se están imponiendo incluso a los humanos en las competiciones. Gracias a técnicas de 'machine learning', AlphaGo, el ordenador desarrollado por Google, consiguió vencer al campeón mundial del milenario juego del Go el mes pasado.
Obviamente, el 'machine learning' sirve para mucho más que ganar competiciones. Analizar la ingente cantidad de datos de una empresa para entender el comportamiento de los consumidores, hacer que les atraigan determinados productos o predecir lo que querrán comprar en el futuro son algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático que cualquier departamento tecnológico debería tener en cuenta.
El 'machine learning' es, precisamente, una de las claves del éxito de gigantes tecnológicos como Amazon o Netflix. Ambas compañías han convertido su sistema de recomendacionessistema de recomendaciones en uno de sus grandes pilares. No en vano, la firma fundada por Jeff Bezos cuenta con grupos de investigación en este área no solo en Palo Alto, sino también en Seattle, Bangalore o Berlín. De hecho, en la capital de Alemania trabajan 150 de sus 'data scientists'.
IMB, Microsoft o Amazon: una lucha de pesos pesados
Desde el gigante del comercio electrónico también se han percatado de que muchas otras empresas quieren aprender cómo las técnicas de 'big data' pueden mejorar su negocio. Por eso, el año pasado decidieron lanzar Amazon Machine Learning, un servicio de pago que facilita a los desarrolladores herramientas de 'machine learning' utilizando su API.
Teniendo en cuenta que Amazon va por delante de sus competidores en la batalla del 'cloud computing', integrar este servicio en Amazon Web Services, su nube, es un atractivo adicional. Eso sí, Amazon no ha sido la primera en ofrecer este servicio. En 2011, años antes de que una máquina se convirtiera en campeona del Go, IBM Watson ya había vencido a los mortales en el concurso de televisión 'Jeopardy'. Y sus padres llegaron antes que Bezos y sus ingenieros a la nueva moda.
Como ya hemos contado, la inteligencia del superodenador más famoso del mundo está ayudando a muchas empresas a través de Watson Analytics, un servicio capaz de predecir patrones de consumo y tendencias para una compañía. Además, también ofrecen un conjunto de API para que los desarrolladores creen sus propias aplicaciones utilizando el 'machine learning' con IBM Watson Developer Cloud.
El otro gran competidor en el duelo de las nubes, Microsoft, también se ha sumado a la tendencia del aprendizaje automático. Antes de que Amazon lanzara su servicio, los de Redmond ya habían presentado Microsoft Azure Machine Learning. Este sistema permite a las compañías enviar sus propios datos para entrenar sus algoritmos de 'machine learning'. De esta forma, se benefician tanto Microsoft como la propia empresa, que puede servirse de la API para integrar el modelo.
Hace unos días, han presentado además Cortana Intelligence Suite, un 'software' basado en la tecnología que hace funcionar a su famoso asistente virtual. Para crear este servicio de 'bussiness intelligence' han unido Microsoft Cognitive Services —un conjunto de API para entender mejor a los humanos— y Microsoft Bot Framework —un servicio que permite a desarrolladores y compañías crear sus propios 'bots'—.
El gigante de Mountain View, por su parte, dispone de Google Prediction API, un sistema que ayuda a las empresas a crear aplicaciones de recomendación, entender las opiniones de los clientes, detectar el 'spam' o analizar sus ventas.
Salesforce y su estrategia de comprar 'startups'
La compañía de 'cloud computing' Salesforce también se ha subido al carro del 'machine learning' a través de Wave Analytics. Aunque ha puesto sus fichas en el tablero de la inteligencia artificial más tarde que el resto de competidores, su estrategia deja claro que se está poniendo las pilas para competir con los demás gigantes.
Hace tan solo unos días, anunció la compra de Metamind, una 'startup' especializada en 'deep learning' que dejará de ofrecer la versión gratuita de su servicio a partir de mayo.
No es el primer movimiento de Salesforce en este sentido. En febrero adquirió PredictionIO, otra 'startup' especializada en el desarrollo de algoritmos de 'machine learning' de código abierto, y además se ha hecho con parte del talento de LinkedIn contratando a algunos de sus 'data scientists'.
Muchas otras compañías están centrando su negocio en desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático. De hecho, la consultora CB Insights ha identificado ya 32 'startups' que están utilizando el 'machine learning' en el ámbito de la salud para dar asistencia virtual a los pacientes o mejorar el diagnóstico de enfermedades. En total, han conseguido una financiación global de 530 millones de dólares (468 millones de euros) de aceleradoras o firmas de capital riesgo.
¿Acabarán comprando las cinco grandes compañías del sector a las mejores y las demás se irán a pique? Aunque es pronto para saberlo, lo que parece claro es que los gigantes están empeñados en que las empresas utilicen alguno de sus servicios para obtener mejores resultados y ser competitivas en la era del 'big data'.
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