¿Cómo se aplica el Machine Learning en Facebook?

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Foto: Bigstock

Después de una serie de problemas con los datos de los usuarios, Facebook está recurriendo a diferentes estrategias y recursos para recuperar la confianza del usuario en su plataforma. Desde mejorar el sentido de sus publicaciones, hasta recurrir al implemento de nuevas tecnologías, como el aprendizaje automático (machine learning); el objetivo, ayudar a proteger al usuario de cuentas falsas y otros errores que se encuentran dentro de la plataforma.

De esta forma, se confirma el crecimiento de la utilización del Aprendizaje Automático en tácticas de mercadotecnia. Originalmente, era parte de la Inteligencia Artificial y estaba muy alineado al modelo, preocupado con todas las formas en que se podía aprender el comportamiento humano inteligente. Lo cierto es que la tecnología permite lograr un trabajo específico de alto rendimiento, con el propósito de mejorar diferentes segmentos.

En Machine Learning, la tarea predominante es el modelado predictivo. Es decir, la creación de modelos para predecir actitudes y comportamientos de los nuevos consumidores, que ven en la tecnología un complemento vital para su desarrollo personal. El problema es que el modelo no se ha adaptado de forma general y solamente compañías de gran tamaño, como Facebook, pueden empezar enfocar sus esfuerzos en el ámbito.

Respecto a esa situación, incluso un especialista de The New York Times indica que contar con un profesional en inteligencia artificial de $300 a $500 mil dólares. El riesgo que representa para los trabajos de las personas, puede ser un poco elevado. PwC revela que para la década de 2030, predicen que alrededor del 38 por ciento de todos los trabajos en Estados Unidos podrían ser reemplazados por IA y automatización.

Si se contempla el uso del aprendizaje automático en los negocios, podría ser una fuerza para la mercadotecnia de manera extensa. Salesforce indica que al menos el 57 por ciento de ellos dependerá de su utilidad para saber lo que necesitan los clientes, antes de pedir algún tipo de producto o servicio. Todo esto supone que el futuro del modelado predictivo puede tener un gran valor.

¿Cómo se aplica el Machine Learning en Facebook?

Los modelos de aprendizaje automático en redes sociales todavía no son comercialmente aprovechados, pero al menos se pueden utilizar para acercar a otras personas mucho más allá de su red de conexiones típica; al menos es la idea de Facebook.

  • Por el momento, lo utiliza para prevenir estafas financieras, implementadas en su mayoría por personas que operan manualmente cuentas falsas.
  • Si detectan una falla en la verificación de una cuenta, o si su equipo de operaciones comunitarias determina que existe una violación de políticas, se eliminará la cuenta.
  • Configuran sus modelos de machine learning a partir de estafas previamente identificadas para ayudar a detectar nuevas acciones fraudulentas.
  • Disponen de un conjunto entrenado de revisores enfocados en desarticular estafas por medio de reportes de la comunidad.
  • Promueven a que los usuarios que detecten mensajes sospechosos lo notifiquen a la plataforma.