¿Qué es el Machine Learning y cómo se integra a las empresas?

La eficiencia y la inmediatez se han convertido en una constante en el mercado actual. Son carcterísticas que trascienden los tipos de empresa, modelos de negocio y casi que todos los mercados. Si no eres lo suficientemente rápido y efectivo en tus procesos, te quedas atrás. Debido a esto, los líderes empresariales se enfrentan a una pregunta crucial: ¿Cómo mantenerse relevantes en la era digital? La respuesta está en una tecnología que ha dejado de ser futurista para convertirse en una herramienta cotidiana: el Machine Learning.

Más que un término de moda, es una tecnología que está transformando operaciones, optimizando recursos y creando ventajas tangibles para las empresas que lo implementan. En Colombia, desde las startups innovadoras hasta las empresas más tradicionales la están adoptando.

En esta entrada te explicamos qué es el Machine Learning, cómo funciona y de qué manera se está integrando en los procesos empresariales para generar eficiencia, ahorrar tiempo y ser una ventaja competitiva.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning (o aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones complejos y tomar decisiones autónomas, sin depender de instrucciones explícitas. De acuerdo con un artículo publicado por IBM, el Machine Learning (ML) se trata de “enseñar a las computadoras a imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando su precisión mediante la experiencia”.

Puedes verlo como un “empleado digital” que evoluciona y aprende con cada tarea; cuantos más datos recibe, más preciso y eficiente se vuelve. Por ejemplo, de acuerdo con AWS, un sistema de ML puede predecir la demanda de un producto analizando historiales de ventas, o detectar fraudes en transacciones bancarias en tiempo real.

¿Cómo funciona? Un proceso basado en datos

A simple vista puede parecer magia, pero no; el Machine Learning funciona bajo un ciclo estructurado en cuatro fases clave:

1. Preprocesamiento de datos: Antes de aprender de los datos, estos deben “limpiarse” y reconvertirse a un formato que la IA entienda. Sin datos de calidad, el modelo no puede aprender efectivamente.

2. Entrenamiento del modelo: Los algoritmos bajo los cuales opera el modelo de Machine Learning correlacionan matemáticamente los datos. Con ello, identifican patrones (aprendizaje) y desarrollan predicciones (ejecución). Por ejemplo, un modelo de regresión lineal podría predecir precios de viviendas basándose en variables como metros cuadrados y ubicación.

3. Evaluación: Esta etapa determina si el modelo interpreta y aplica los aprendizajes a partir de los datos de manera exitosa. Para ello se prueba el modelo con datos nuevos para evitar overfitting (sobreajuste que limita su generalización).

4. Optimización: Aquí se realizan ajustes continuos para para mejorar la precisión, como modificar parámetros o añadir más datos en pro de ajustar predicciones que resulten imprecisas.

Casos en los que el Machine Learning marca la diferencia

El Machine Learning no es una promesa a futuro, es una tecnología que ya está transformando empresas en Colombia y en el mundo. Estos ejemplos ilustran su impacto en algunos sectores clave:

1. Retail

Problema: El exceso de stock en temporadas de baja demanda genera pérdidas por productos no vendidos.
Solución: Empresas globales como H&M usan ML para predecir la demanda de acuerdo a la región, las tallas y colores, ajustando compras a proveedores.

2. Manufactura: Mantenimiento predictivo en General Electric

Problema: Averíos imprevistos en los equipos durante las jornadas de producción que que elevan costos de reparación y el riesgo de incumplir entregas.

Solución: General Electric ha integrado sensores IoT (Internet of Things) que analizan en tiempo real el rendimiento y el estado de los equipos para anticipar fallas y llevar un mejor registro de los mantenimientos.

Resultados: Con la implementación del ML, disminuyó el tiempo de inactividad no planificado, se extendió la vida útil de varios componentes y se redujeron costos de mantenimiento aproximadamente un 15%.

3. Salud: Detección de pacientes de alto riesgo en Hospital Alma Mater (Medellín)

Problema: En Colombia, las enfermedades no transmisibles (ENT), como diabetes, hipertensión y EPOC, representan un desafío crítico para el sistema de salud. El Hospital Alma Mater de Medellín enfrentaba dificultades para predecir eventos adversos (mortalidad, hospitalizaciones y visitas a urgencias) en pacientes crónicos, lo que generaba sobrecarga en servicios médicos y altos costos operativos.

Solución: Un estudio publicado en PMC habla sobre cómo el hospital implementó un sistema de apoyo clínico basado en Machine Learning, utilizando tres algoritmos: XGBoost (Para identificar patrones complejos en datos históricos), Elastic Net (Para análisis predictivo con penalización de variables irrelevantes) y una red neuronal artificial (Para modelar relaciones no lineales en los datos). Los modelos se entrenaron con 4.845 registros médicos electrónicos de pacientes con ENT, incluyendo variables como edad, diagnósticos crónicos, historial de hospitalizaciones y datos antropométricos.

Resultados:

• Predicción de mortalidad: El sistema detectó con 90% de precisión a pacientes en riesgo de fallecer, permitiendo intervenciones tempranas.
• Reducción de hospitalizaciones: Identificó con 96% de precisión a quienes podrían ser ingresados de emergencia, evitando complicaciones y ahorrando costos.
• Optimización de urgencias: Anticipó con 98% de precisión las visitas críticas a urgencias, priorizando atención en pacientes con mayor necesidad.

El Machine Learning, una herramienta del ahora

El ML no es una apuesta a largo plazo ni un lujo para gigantes tecnológicos. Es una herramienta operativa que hoy está resolviendo problemas cotidianos a empresas alrededor del mundo. Los casos que analizamos —retail, manufactura y salud— demuestran algo clave: El Machine Learning no remplaza la intuición humana, la potencia. Es como darle a tu equipo un microscopio para ver patrones ocultos en los datos y tomar decisiones que antes parecían imposibles.

Lo más valioso es que este “empleado digital” se nutre de la información que ya generas en tu día a día, transformando los datos actuales e históricos de tu empresa en decisiones concretas y oportunas.

Si aún dudas de por dónde empezar, te invitamos a revisar cómo otras empresas integran IA y ERP en sus procesos para maximizar sus resultados en nuestra entrada. Además, con el Machine Learning, no solo optimizas lo que haces hoy, sino que abres la puerta a la innovación continua que mantendrá a tu empresa siempre un paso adelante.

Si te interesa profundizar en cómo la automatización puede integrarse con otros procesos de tu empresa, te invitamos a explorar nuestra entrada: ¿Cómo elegir la solución de automatización ideal para tu empresa?

Allí, encontrarás información valiosa para avanzar de la mano de la IA hacia una operación más ágil, segura y orientada a resultados.