En los últimos años, el desarrollo móvil ha experimentado un crecimiento constante tanto en términos de valor de mercado como de fuerza laboral. En 2015, casi el 45% de todo el desarrollo tecnológico estaba relacionado con el mundo móvil, lo cual demuestra el nivel de importancia que ha alcanzado este tema. Sin embargo, chocando con esta tendencia, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo comenzaron a contaminar este mundo con aplicaciones relacionadas con el análisis en 2017. Con esto en mente, analicemos por qué el aprendizaje automático es el enfoque principal en la industria móvil.

Personalización en la Nube y Gestión de Datos Masivos

Para comprender el poder del aprendizaje automático en el mundo móvil, debemos analizar el ámbito laboral que lo respalda. De hecho, el aprendizaje automático en su conjunto se desarrolló de tal manera que los científicos de datos y los programadores de big data fueron los profesionales más solicitados en 2018. Cabe destacar que esto no solo se aplica a startups y pequeñas empresas, sino también a empresas de renombre como Apple, que invirtió considerablemente en su arquitectura en la nube y en el desarrollo y gestión de big data el año pasado. El big data se ha vuelto increíblemente importante en el mundo del desarrollo web, especialmente con la optimización de cookies que se realiza en sitios web con grandes volúmenes de tráfico.

Uso Cotidiano

El aprendizaje automático no se limita a robots y software complejo. De hecho, se han desarrollado aplicaciones significativas de esta tecnología en etapas embrionarias en aplicaciones como Google Maps y su nuevo reconocimiento de campo basado en realidad virtual (VR) utilizando SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). SLAM en su conjunto se basa en varias instancias de código basadas en Python y, dado que Python es el lenguaje universal para el aprendizaje automático, es fácil entender por qué en las últimas conferencias de Google Trends se ha mencionado esto en varias ocasiones.

Desde una Perspectiva de Desarrollo

Muchos desarrolladores han señalado el hecho de que hay un aumento significativo en los estudios relacionados con el aprendizaje automático aplicado a los entornos de desarrollo internos (IDE) que se centran en optimizar ciertas características de las propias aplicaciones. Esto es muy innovador en lo que respecta al ámbito del desarrollo, ya que demuestra que el aprendizaje automático ha alcanzado un punto en el que puede aplicarse a software y aplicaciones que no necesariamente requieren automatización. De hecho, ha habido pruebas de empresas que están aplicando algoritmos basados en Python a áreas como la Búsqueda por Voz, por ejemplo. Estos desarrolladores de aplicaciones han afirmado en varias ocasiones que Python pronto superará a otros lenguajes de programación.

El Futuro

Para comprender y cuantificar adecuadamente cómo el aprendizaje automático contaminará un mercado de desarrollo de aplicaciones más “mainstream”, debemos esperar y ver cómo las grandes empresas aplicarán este tema a sus productos. Como se mencionó anteriormente, el nuevo algoritmo SLAM de Google Maps será sin duda un gran ejemplo, al igual que la nueva función de automatización de iOS de Apple. Con todos estos elementos en mente, podemos afirmar con seguridad que el aprendizaje automático será un tema masivo dentro de este ámbito empresarial.