El aprendizaje automático, junto con sus algoritmos, ha sido uno de los mayores avances para el Internet de las cosas (IoT) debido a su fácil integración en las plataformas del IoT. Pocas cosas han impulsado tanto el crecimiento vertiginoso del IoT en los últimos años como el aprendizaje automático y los innovadores que lo están impulsando. Las máquinas independientes e inteligentes que pueden analizar datos y tomar decisiones por sí mismas son, para algunos, la única razón por la cual fenómenos como el IoT pueden existir en primer lugar. Entonces, ¿cuáles son las tres principales formas en que el aprendizaje automático ha dado forma y dará forma al IoT? Ya sea inspirando la creatividad humana, superando la eficiencia humana o allanando el camino para que tecnologías aún más nuevas rompan y reformen el IoT, el aprendizaje automático es el combustible que impulsa al IoT hacia el siglo XXI. Aquí te mostramos cómo:
1. Haciendo que los datos sean útiles
Las enormes cantidades de datos generados por el IoT son quizás su característica definitoria. Sin embargo, todos los datos del mundo son completamente inútiles si las empresas y las personas no pueden darles sentido o utilizarlos. ¿Cómo ha aprovechado el mercado estos valiosos datos? A través del aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático de hoy analizan conjuntos de datos que ningún humano podría revisar en un año o incluso en toda una vida de trabajo. A medida que el IoT continúa creciendo, con algunas estimaciones que sugieren que podría alcanzar los asombrosos $1.6 billones de valor para 2021, se necesitarán más algoritmos para mantenerse al día con las crecientes cantidades de datos que acompañan a dicho crecimiento. El aprendizaje automático no solo clasifica los datos preexistentes en beneficio de las empresas. Como señala ABI Research, los avances recientes en el aprendizaje automático han permitido realizar análisis predictivos, lo que significa que las empresas que emplean estos algoritmos pueden predecir mejor las tendencias futuras del mercado y dirigirse de manera más exitosa a los futuros clientes. Las empresas que desean tener éxito en el mercado actual comprenden el valioso potencial oculto en el aprendizaje automático y comienzan a tratar justificadamente a sus algoritmos como partes valiosas de su fuerza laboral. Pero, ¿el aprendizaje automático solo es útil para aquellos que intentan tener éxito en el mercado comercial?
2. Haciendo que el IoT sea más seguro
El aprendizaje automático no solo es utilizado por empresas o innovadores que esperan obtener ganancias rápidas al comerciar y utilizar datos. También se utiliza con fines de seguridad; de hecho, los algoritmos de aprendizaje automático ya están buscando amenazas cibernéticas en la Darknet. Los funcionarios de TI no pueden solucionar los problemas de seguridad de su software o hardware que hacen funcionar el IoT si no son conscientes de los desafíos que enfrentan, y a menudo solo un algoritmo de aprendizaje automático es lo suficientemente eficiente para encontrar y revelar esos desafíos. Al igual que el análisis de datos, el análisis de ciberseguridad puede ser enormemente ayudado por el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Ya sea ayudando a resolver el problema de falta de personal en la industria, que lucha por atraer el capital humano de alto nivel necesario para satisfacer las demandas de sus clientes adinerados, o encontrando y cerrando vulnerabilidades del IoT, el aprendizaje automático es una gran ventaja para la industria de la seguridad. Además, el alcance de las operaciones que estos algoritmos pueden manejar es realmente impresionante. El aprendizaje automático se puede utilizar para monitorear de manera más efectiva los intercambios de datos, como en la minería de Bitcoin, pero también puede analizar datos históricos para predecir amenazas y delitos antes de que ocurran. Décadas de perfeccionamiento de las capacidades de aprendizaje automático han convertido a sus algoritmos en herramientas realmente útiles, que se pueden utilizar no solo para asegurar y obtener beneficios del IoT, sino también para expandirlo a otras áreas de la vida.
3. Ampliando el alcance del IoT
Uno de los mayores beneficios que el aprendizaje automático y sus algoritmos han brindado al IoT es lo fácil que se integra en las plataformas del IoT. La rápida proliferación de dispositivos móviles en todo el mundo, por ejemplo, es uno de los impulsores clave del IoT, y el aprendizaje automático a menudo se adapta perfectamente al mundo del desarrollo, programación y mantenimiento de dispositivos móviles. Para leer la historia completa, haz clic aquí.
