Machine Learning: Discurso de muchos, realidad de pocos

Te entiendo, si eres uno de esos que están cansados de escuchar “palabrejas” como Machine Learning, que se ponen de moda y todo el mundo habla de ellas.

Entiendo que pienses que estas modas tecnológicas, no son más que conceptos que llenan de contenido multitud de discursos, pero en realidad no parecen reales, al menos no para tu negocio.

Una especie de Dios, del que todo mundo habla pero tú no has llegado a ver. Algo más propio de la fe que de la realidad.

Y en parte, tienes razón.

Aunque la culpa no la tienes tú, por eso te entiendo. La culpa es de aquellos (muchos) que se apropian de estos tecnicismos para mejorar su discurso e intentan venderte una consultoría, cuando ni siquiera tienen su propia weben condiciones.

¿Cuál es la realidad del Machine Learning hoy día? ¿Qué empresas lo usan? ¿Para qué?

Para ayudarte en todo este tipo de cuestiones, me he dedicado a realizar una investigación, con el fin de encontrar las empresas del ámbito turístico que realmente están aplicando Machine Learning a su negocio y cómo lo están haciendo. Y por supuesto le he dedicado tiempo. Así que si este “choque” de realidad sobre el Machine Learning te ayuda, compártelo para que otros también se puedan beneficiar.

Como suelo decir a mis alumnos de Grados, Másters y Posgrados: Mi mejor recompensa es ver algún día que quizás os he ayudado.

8 Ejemplos reales de Machine Learning en el sector turístico

• Mezi ha desarrollado conocimiento de los viajes de sus usuarios, utilizando el aprendizaje profundo para hacer que su aplicación pueda conversar con ellos y filtrar las respuestas no relevantes y así poder presentar las tres opciones que mejor satisfagan sus necesidades, cada vez que hagan una solicitud. Puedes verlo aquí.

• Expedia lanzó un chatbot en Facebook Messenger diseñado para ayudar a sus viajeros para reservar hoteles. El bot utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático para crear un flujo de conversación estructurada. Puedes verlo aquí.

• 30 Seconds to Fly es un asistente de viaje basado en inteligencia artificial. Utiliza NLP y aprendizaje automático para ayudar a los viajeros a encontrar opciones relacionadas con sus hábitos. Puedes verlo aquí.

• Google Trips es la aplicación que Google ha creado para ayudarte con tu próximo viaje. Esta es capaz de acceder a toda la información de tus correos, leerla y analizarla para poder mostrarte futuros itinerarios que seguro, te interesarán. A parte de tus correos, Google también tienes acceso a tus ubicaciones mediante varios sistemas, como el gps de tu móvil Android. La aplicación utiliza aprendizaje automático para personalizar continuamente las recomendaciones. Puedes verlo aquí.

• Lola es una plataforma de mensajería asistida por un software de inteligencia artificial, que utiliza el aprendizaje automático para ofrecer las opciones más relevantes en una determinada solicitud de viaje. Estos resultados van mejorando de forma autónoma con más solicitudes y usuarios. Puedes verlo aquí.

• Sift Science usa el machine learning para analizar múltiples tipos de riesgo, como la detección de fraudes. Puedes verlo aquí.

• DataArt son una serie de aplicaciones personalizadas B2B que emplean Machine Learning para comprender datos no estructurados de hoteles y transporte. Además, DataArt ha implementado soluciones para grandes infraestructuras que están ayudando, de forma predictiva, a localizar futuros fallos operativos. Puedes verlo aquí.

• Trip.com (Gogobot) se alimenta de millones de datos como la hora del lugar, el clima, la densidad de población, etc. Utiliza el aprendizaje automático para ofrecer al usuario recomendaciones verdaderamente inteligentes que son relevantes y oportunas para él mismo. Puedes verlo aquí.

Y hasta aquí los 8 ejemplos reales sobre cómo está funcionando hoy día el Machine Learning.

Ahora has de valorar tú mismo si aquella propuesta que te ofrecieron para desarrollar inteligencia artificial en tu negocio tiene algún sentido, o no.

Para estar seguro haz como con los médicos: pide una segunda opinión.

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