Lo ames o lo odies, no puedes ignorarlo. Sí, estamos hablando de inteligencia artificial (IA) y, con ella, de la magia del aprendizaje automático (ML). Desde 2020, la mayoría de las empresas se vieron obligadas a improvisar y adoptar tecnologías digitales para mantenerse a flote. Los directores ejecutivos y las partes interesadas clave de muchas empresas estaban listos para abandonar la antigua forma convencional de hacer las cosas en favor de procesos comerciales automatizados y basados en datos.
Desde la pandemia, las empresas de todos los tamaños han priorizado la transformación digital. Entre las innovaciones y tecnologías que han ganado popularidad en los últimos años, el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, ha surgido como un claro ganador en términos de adopción.
Desde la banca móvil hasta la recomendación de contenido en las redes sociales, el aprendizaje automático se ha convertido gradualmente en una parte integral de nuestras vidas. El aprendizaje automático sigue avanzando como una fuerza imparable con la capacidad de transformar diferentes negocios e industrias.
A pesar de conocer los beneficios del aprendizaje automático, muchas empresas no pueden adoptarlo por diversas razones. Entendemos que la mera idea de integrar nuevos sistemas e introducir nuevos cambios en una empresa puede resultar un poco intimidante. Sin embargo, a largo plazo, estos cambios brindan muchos beneficios que analizaremos en las etapas posteriores de este artículo.
Veamos qué es el aprendizaje automático, por qué es una buena idea adoptarlo y cómo pueden hacerlo las empresas. También puede consultar este interesante y esclarecedor informe técnico que explica cómo es el proceso de aprendizaje automático de una empresa.
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¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo se relaciona con la IA?
Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Permite que las máquinas tengan en cuenta datos pasados para identificar tendencias y hacer predicciones sin necesidad de una intervención humana importante.
El aprendizaje automático se basa en algoritmos para identificar patrones y desarrollarlos en un proceso iterativo, extrayendo información valiosa de enormes cantidades de datos. En lugar de depender de cualquier ecuación preconcebida que pueda servir como modelo, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan técnicas de computación para aprender directamente de los datos.
Si bien el concepto de aprendizaje automático no es nuevo (se empleó en la Segunda Guerra Mundial para descifrar el código Enigma), la capacidad de realizar automáticamente operaciones matemáticas complejas en cantidades y diversidad cada vez mayores de datos puede considerarse una innovación reciente.
En la actualidad, con el crecimiento del big data, la IoT y la computación ubicua, el aprendizaje automático es fundamental para abordar problemas en una gran cantidad de áreas en diferentes industrias. Algunas de las áreas clave en las que se utilizan modelos de aprendizaje automático incluyen:
- Finanzas computacionales
- Visión por computadora
- Biología computacional
- Manufactura, automoción, aeroespacial
- Procesamiento del lenguaje natural
La IA en los negocios es importante: descubre por qué
“Hola Alexa, enciende las luces”. Este es un ejemplo sencillo de las aplicaciones sociales de la IA. La IA también se utiliza ampliamente en teléfonos inteligentes, asistentes virtuales, dispositivos domésticos y más. Si bien estas son las aplicaciones sociales de la IA, las aplicaciones de la IA a nivel empresarial son muy diferentes. El uso de la IA en las empresas es mucho más complejo y a una escala más amplia, y consta de una serie de procesos y sistemas dentro de una empresa.
Entonces, la pregunta principal es: ¿por qué una empresa debería adoptar IA?
- La IA se utiliza ampliamente para automatizar varias tareas recurrentes para ahorrar dinero, recursos y tiempo.
- La IA crea una capa de inteligencia adicional para las empresas en diferentes formas, incluidos sistemas de seguridad o chatbots.
- La IA desempeña un papel clave a la hora de mejorar significativamente las soluciones de inteligencia empresarial y evaluar el big data a través del aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el análisis predictivo.
- La IA ofrece información valiosa y precisa al crear un ciclo de retroalimentación para que los algoritmos aprendan por sí solos.
- La IA aprovecha el poder de los datos y equipa a las empresas para adoptar modelos basados en datos para mejorar la toma de decisiones.
Consejos importantes para adoptar el aprendizaje automático
No cabe duda de que el interés por el aprendizaje automático ha experimentado un crecimiento constante en los últimos años. Hoy en día, la conciencia sobre los beneficios del aprendizaje automático también ha crecido en empresas de todos los tamaños, lo que ha mejorado la demanda del mismo.
A pesar de estas tendencias positivas, la adopción del aprendizaje automático todavía se encuentra en una fase incipiente. A pesar del gran interés que existe en el aprendizaje automático y la IA, muchas empresas no han implementado el aprendizaje automático en todas sus operaciones. Han sido necesarias casi dos décadas para que los modelos de aprendizaje automático ganaran aceptación generalizada en todo el mundo. ¿Se pregunta cómo adoptar el aprendizaje automático en su empresa?
Continúe leyendo para descubrirlo.
Puede seguir estas prácticas que pueden ayudar a las empresas a pasar de la etapa de exploración y evaluación a la etapa de implementación. Estas prácticas también le ayudarán a obtener valor del aprendizaje automático de forma óptima.
Cree nuevos roles de aprendizaje automático en su empresa
Si se pregunta cómo introducir el aprendizaje automático en su empresa, puede empezar por determinar los diferentes roles de aprendizaje automático que se pueden introducir en la empresa. Por ejemplo, identifique si su empresa puede contratar ingenieros de aprendizaje automático o especialistas en operaciones de datos que se especialicen principalmente en la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático.
Algunas organizaciones que han introducido nuevos modelos de aprendizaje automático en sus procesos han creado vacantes para puestos de trabajo más nuevos, como ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje profundo y científicos de datos.
Si nos basamos en las tendencias del pasado, el crecimiento constante de la cantidad de funciones específicas de aprendizaje automático en todo el mundo es un indicador clave de la popularidad que ha adquirido esta tecnología. Veamos un ejemplo sencillo.
El rol de científico de datos se introdujo por primera vez en 2008 para describir a alguien que trabajaba principalmente en proyectos de datos. Hoy, más del 50 % de las empresas del sector tecnológico cuentan con científicos de datos en sus filas. Además, los datos han revelado que las organizaciones que están trabajando para introducir roles de aprendizaje automático y contratar recursos probablemente estén en una posición mucho mejor para superar los obstáculos y brindar soluciones.
Define parámetros de éxito para tus proyectos de aprendizaje automático
Las empresas que recién comienzan o tienen poca experiencia dependen principalmente de los gerentes de producto para determinar si su proyecto de aprendizaje automático fue un éxito o no. Sin embargo, las cosas funcionan un poco diferente en las organizaciones más grandes y con más experiencia. En las empresas más grandes, los científicos de datos definen los objetivos y las prioridades clave relacionadas con todos los proyectos importantes de aprendizaje automático. Aquí, los científicos de datos son responsables de evaluar si un proyecto fue exitoso.
Los encuestados de empresas muy grandes y establecidas utilizan diferentes métricas de éxito, incluidas métricas de aprendizaje automático, métricas comerciales, métricas estadísticas y más para identificar el éxito de su empresa.
Existe una demanda cada vez mayor de recursos que tengan la experiencia y las habilidades adecuadas para gestionar proyectos de aprendizaje automático. Su experiencia y conocimiento son fundamentales para definir parámetros de éxito y también para crear modelos de negocio mejorados que produzcan mejores resultados.
La construcción de modelos y el aprendizaje automático son diferentes: trátelos como tales
Como líder empresarial o responsable de la toma de decisiones clave de una empresa, es posible que haya oído hablar de las metodologías ágiles que se utilizan durante el desarrollo de software, como Kanban, Scrum, Lean Development y otras. A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven cada vez más populares entre muchas organizaciones de todo el mundo, muchos expertos han señalado los peligros de implementar estas estrategias durante el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
En la actualidad, es muy importante un cambio de mentalidad fundamental. Además, también es fundamental comprender que el desarrollo del aprendizaje automático y el desarrollo de software son mundos muy distintos.
Incluso hoy, la comunidad de datos está desarrollando herramientas para gestionar y optimizar los diferentes aspectos del ciclo de vida del desarrollo, entre los que se incluyen la implementación, las operaciones y la supervisión de modelos. Si bien las mejores prácticas y herramientas están apareciendo de manera constante, es seguro decir que nos encontramos en la etapa inicial de la gestión del ciclo de vida de los modelos.
Crear una lista de verificación para la construcción de modelos
Las empresas necesitan evolucionar en su forma de operar, en el marco de unas normas y leyes de privacidad en constante evolución. Estamos viendo que muchas empresas, tanto pequeñas como grandes, se aventuran en el ámbito del aprendizaje automático. Mientras que las empresas más nuevas se topan con varias barreras operativas y regulatorias inesperadas e imprevistas, las empresas experimentadas han logrado sortear estos obstáculos.
Las empresas consolidadas, con años de experiencia a sus espaldas, se adhieren a una sólida lista de verificación para la creación de modelos. Dichas listas de verificación definen el estándar requerido que las empresas deben mantener para garantizar una transparencia y privacidad de datos óptimas. Los controles de datos y transparencia se han vuelto muy críticos, ya que las empresas deben cumplir con las últimas leyes y regulaciones que las protegen. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa.
El RGPD exige "privacidad desde el diseño", es decir, incluir la protección de datos desde el comienzo del proceso de diseño en lugar de hacerlo como una idea de último momento. Como resultado, más empresas necesitarán incluir la privacidad en su lista de verificación de aprendizaje automático. Para la mayoría de las empresas que recién están comenzando, la aparición de herramientas y técnicas para el análisis y el aprendizaje automático que preservan la privacidad se alinea con la nueva legislación.
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Actúe ahora antes de que sea demasiado tarde: el aprendizaje automático es el camino a seguir
No es ningún secreto que el aprendizaje automático tiene un potencial inmenso. Los expertos del sector incluso lo han calificado como la "tecnología del futuro". Por ello, cada vez vemos más organizaciones que adoptan el aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en un panorama de mercado abarrotado.
Sin embargo, integrar modelos de aprendizaje automático en los procesos preestablecidos de una empresa no es tarea fácil. Requiere planificación estratégica, análisis profundo y un enfoque metódico. Esperamos que los puntos incluidos en este artículo ayuden a las empresas a dar el primer paso en su camino hacia el aprendizaje automático.
Para obtener más información sobre la experiencia ideal de aprendizaje automático de una organización, lea este informe técnico esclarecedor y que invita a la reflexión .
Fuente de la imagen destacada: Imagen vía www.vpnsrus.com
Imagen 1 Fuente: Imagen de rawpixel.com
Imagen 2 Fuente: Foto de ThisisEngineering RAEng en Unsplash
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