Las ventajas del Machine Learning o aprendizaje automático son claras: el subconjunto de inteligencia artificial aprende observando y aspira a imitar el cerebro humano. Puede ayudar a las organizaciones con análisis prescriptivo y toma de decisiones automatizada.
Tales beneficios ayudan a explicar el por qué hay un interés significativo en el aprendizaje automático. Se proyecta que el gasto en aprendizaje automático y el área estrechamente relacionada de inteligencia artificial (IA) aumentará a $ 57,6 mil millones para 2021. Las empresas desean usar estas tecnologías para aprender y predecir, de modo que puedan perfeccionar sus estrategias comerciales.
Las organizaciones que aprovechan las ventajas del aprendizaje automático deben comprender el cómo la tecnología ayuda a tomar decisiones precisas en situaciones complejas. Al tomar un control estricto del aprendizaje automático, su organización puede convertir la transformación digital exitosa en una realidad empresarial.
¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje automático a menudo se utiliza en el mismo contexto que la IA y el aprendizaje profundo o Deep Learning. Es importante aclarar las diferencias porque los términos a menudo se usan indistintamente, lo que puede causar confusión.
- En su forma más simple, la IA implica el uso de computadoras para imitar la inteligencia humana.
- El aprendizaje profundo, por otro lado, involucra redes neuronales y es el nivel más avanzado de avance, donde el conocimiento y la potencia de cálculo se utilizan en el pensamiento autónomo.
- El aprendizaje automático se encuentra en algún lugar entre la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Más que una simple técnica para analizar datos, el aprendizaje automático es un sistema alimentado por información. La tecnología de Machine Learning puede aprender de los datos y mejorar continuamente, utilizando algoritmos que proporcionan nuevos conocimientos.
El incremento de la conectividad
Si bien el aprendizaje profundo ayuda a obtener grandes avances científicos o sirve en casos más avanzados, la realidad es que el Machine Learning es la clave para ayudar a la mayoría de las empresas a mejorar sus actividades operativas diarias. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden aplicarse a la transmisión de datos para obtener alertas predictivas, o información en tiempo real para las decisiones.
Dichas fuentes de información tienen la peculiaridad de cambiar en tiempo real. Ahora bien, estas fuentes pueden incluir actualizaciones de stock, noticias, flujos sociales, datos de uso y tráfico de red. Rastrear y trazar estas distintas fuentes de información puede ser un desafío, y está a punto de volverse aún más difícil.
Esto se debe a que estamos en una era de hiperconectividad, donde existen millones de dispositivos y no hay que olvidarnos del Internet de las cosas (IoT) que envían señales y lecturas en pocos segundos. Las empresas inteligentes adoptarán este aumento en la transmisión de datos y utilizarán el aprendizaje automático para interpretar tendencias y crear una ventaja competitiva.
Machine Learning y la identificación de patrones
Ante esto somos debemos ser conscientes que su negocio, debe ingresar datos de múltiples fuentes. Parte de esa información se enrutará en un almacén de big data para el análisis de tendencias históricas. Otros datos en tiempo real tendrán una vida útil perecedera y deben analizarse de inmediato para ayudar a tomar decisiones rápidas.
La tecnología de flujo de datos ayudará a garantizar que los datos de transmisión de alta velocidad se obtengan y enruten a los sistemas correctos rápidamente. Una solución de análisis de transmisión en tiempo real ayudará a lidiar con el procesamiento y el análisis, lo que permitirá a su empresa identificar patrones en la transmisión de datos dentro del flujo de datos.
Las capacidades de Procesamiento de Eventos Complejos o Complex Event Processing (CEP) dentro de tales herramientas de análisis, tiene la peculiaridad de permitir la comprensión de tales patrones o correlaciones de manera intuitiva.
Ante esto ponemos como ejemplo una situación en la rama de las finanzas, en el que el aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a detectar un patrón de fraude en tiempo real, si los datos sugieren que se están realizando dos retiros de efectivo en ubicaciones geográficamente distintas que utilizan la misma tarjeta de crédito, dentro de un período de tiempo muy corto.
¿Qué ventajas genera el Machine Learning?
Las ventajas del aprendizaje automático también se pueden ver en otros sectores. Los minoristas en línea pueden rastrear el comportamiento de los clientes y utilizar algoritmos para crear soluciones técnicas para los desafíos empresariales. Por ejemplo, los robots de chat automatizados pueden enviar respuestas a los clientes que buscan productos. Los minoristas pueden hacer recomendaciones adicionales o enviar un cupón para ayudar a influir en la decisión de un consumidor.
Las empresas de servicios públicos, por otro lado, pueden usar medidores inteligentes conectados para rastrear el uso del consumidor y la actividad del equipo. Los medidores conectados pueden reportar actividad anormal automáticamente, de esta manera las compañías pueden usar esta información junto con puntos de datos de ubicaciones similares para responder rápidamente a las interrupciones.
Finalmente, los flujos sociales brindan a las marcas una fuente rica de sentimiento del cliente, pero rastrear estos datos es un proceso difícil. Las organizaciones pueden usar el aprendizaje automático para filtrar el ruido en sus flujos sociales. Pueden enfocarse en el sentimiento relacionado con el lanzamiento de un nuevo producto o característica, informando su estrategia a largo plazo.
Desafíos organizacionales
Sus competidores podrían estar obteniendo ventajas al utilizar los insights para mejorar sus procesos de toma de decisiones. Inevitablemente, las claves para resolver los problemas comerciales de hoy en día con el aprendizaje automático son tres: volumen, velocidad y variedad.
- En términos de volumen, las organizaciones se están ahogando en los datos. Es imposible digerir todos los datos y dar sentido al ruido sin la ayuda del aprendizaje automático.
- Cuando se trata de la velocidad, la velocidad a la que llegan los datos solo continúa aumentando, y su equipo ejecutivo debe tomar decisiones comerciales cruciales rápidamente.
- Por último, la transmisión de datos no es su único problema de gestión de datos. Su organización debe tratar con una gran variedad de fuentes, incluida la información en reposo. Por ejemplo, en la atención médica, el conocimiento de las perspectivas y los patrones históricos puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos y decisiones que cambian la vida de un paciente.
Implementando la transformación digital
Su estrategia para el aprendizaje automático se basará en un enfoque integrado, donde la excelencia técnica se combina con la capacidad humana para centrarse en los imperativos de negocios. Cualquier persona puede crear un panel que ilustre tendencias y patrones. El éxito proviene de los algoritmos de aprendizaje automático que pueden crear perspectivas que impulsarán el rendimiento del negocio y cumplirán estrictas pautas de gobierno.
Si bien la transformación digital sigue siendo un trabajo en progreso para todas las organizaciones, el cambio habilitado para datos a través del poder del aprendizaje automático puede ayudar a su empresa a dar pasos gigantescos hacia adelante. Su función es ayudar a su organización a alinear sus imperativos comerciales con el potencial del aprendizaje automático. Si su empresa puede incluir o mejorar el aprendizaje automático en su próximo conjunto de iniciativas de transformación, los desafíos de su negocio podrían convertirse en su ventaja competitiva.
