Machine learning: así piensan las máquinas 

En 1968, el escritor y científico británico Arthur C. Clarke y el cineasta Stanley Kubrick daban por hecho que en el futuro los ordenadores tendrían la capacidad de hablar. En la película y en el libro 2001: Odisea en el espacio, Hal 9.000 se presentaba como un superordenador con voz, capaz de entender, resolver y ejecutar cualquier orden que le diera el ser humano. Tal era su inteligencia que llegó a rebelarse a sus amos.

En cierto sentido, la realidad ha alcanzado a la ficción. Actualmente, los ordenadores hablan, escuchan, miran su entorno y van más allá: lo interpretan. Gracias al machine learning (aprendizaje automático), una rama de la inteligencia artificial, las máquinas son capaces de acumular experiencias sin tener que ser programadas para ello. Lo logran "aprendiendo" de los patrones de comportamiento que obtienen de los miles de millones de datos con los que son alimentados y llegan a generar sus propios algoritmos.

"Superordenadores" que anticipan nuestros deseos

El sector financiero lleva años innovando e incorporando nuevas tecnologías a su negocio. Gracias al machine learning y a su enorme capacidad de análisis, cálculo y predicción, las entidades son ahora capaces de cruzar grandes cantidades de datos que les permiten conocer mucho mejor a los clientes y hasta anticipar sus comportamientos para ofrecerles productos personalizados o soluciones que sean de su interés.

Además, las nuevas tecnologías, como el machine learning, también tienen como propósito mejorar la accesibilidad de familias de renta media-baja y baja a productos financieros adecuados a su perfil de ingresos, capacidad de pago y nivel de aversión al riesgo.

De esta forma, no solo se incentiva el uso de los servicios bancarios, sino se reduce de cierta manera el coste de los mismos y se empuja la economía en su conjunto. Según estudios  de las consultoras de PwC e IDC, el PIB mundial será un 14% mayor en 2030 gracias al impacto de estos sistemas en la productividad y en el consumo.

Por otra parte, el aprendizaje automático también se utiliza para desarrollar soluciones de ahorro personalizadas, detectar de manera temprana, e incluso de manera anticipada, los fraudes o robos, y hasta interviene en los programas más sofisticados que ayudan a tomar decisiones de inversión a través de chatbots. Los chatbots son robots capaces de simular una conversación con una persona, que se utilizan en aplicaciones de mensajería, como en el Messenger de Facebook.

Hacia 2020, se espera que el sistema bancario mundial sea uno de los grandes consumidores de inteligencia artificial, al controlar casi un cuarto del gasto que se haga en este tipo de tecnologías. De acuerdo con las previsiones de los estudios mencionados, en menos de dos años la adopción de estos sistemas habrá crecido seis veces, hasta los 47.000 millones de dólares, con la industria bancaria a la cabeza.

‘Deep learning’, hacia máquinas cada vez más inteligentes

El machine learning solo es el inicio; aún se puede ir más allá. El siguiente paso es el deep learning, o aprendizaje profundo, un conjunto de sistemas que se comunican entre sí y que, además de aprender de los datos, pueden obtener información de su interacción con los humanos.

A través del deep learning se ha facilitado el reconocimiento de imágenes, vídeos y voces. En el sistema financiero su uso aún es incipiente, pero esta herramienta, compuesta por diversos algoritmos que emulan el sistema nervioso humano, promete ser el futuro.

Todo apunta a que, en unos años, podremos resolver una duda o contratar un producto a través de un superordenador con tan solo un abrir y cerrar de ojos. Además, no se tratará de un producto estándar, sino de una propuesta hecha a medida, en función de nuestros comportamientos, intereses e interacciones. Lo que todavía parece ciencia-ficción no está muy lejos de convertirse en realidad.

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Fuentes: Estudios de las consultoras PwC e IDC Y elaboración propia.
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