Te ha pasado que viendo una serie en Netflix que te ha cautivado, luego la plataforma comienza a recomendarte series de ese mismo estilo o con un contexto parecido… Esto es gracias al Machine learning.

El machine learning se ha convertido en una herramienta imprescindible que impulsa la innovación y transforma la forma en que interactuamos con la tecnología.

Resolver problemas del día a día y hacer que las personas y las maquinas trabajen de la mano es su principal objetivo.

Sigue leyendo y entérate de qué es el machine learning, cómo utilizarlo en la empresa y cómo las grandes industrias lo están implementando para mejorar sus operaciones.

¿Qué es machine learning?

El Machine Learning o en castellano: Aprendizaje Automático, está basado en el análisis de los datos y algoritmos, que permiten a las computadoras aprender en base a las tendencias que obtenga de la observación de estos datos.

Pertenece a una rama de la inteligencia artificial y es fundamental para la empresa, ya que, a través de las estadísticas obtenidas con los datos recopilados, se pueden automatizar tareas y tomar decisiones en base a información real.

A medida que las maquinas van adquiriendo información, mejoran su rendimiento y aprenden por si solas.

¿Por qué es importante para la empresa?

Quienes poseen información precisa, cuentan con una ventaja competitiva para desarrollar estrategias más eficaces y alcanzar sus metas en un plazo menor.

Cuando una empresa decide adentrarse en el campo del aprendizaje automático, debe comprender que se trata de un cambio de gran envergadura.

De modo que dicho cambio implica una transformación en la filosofía y la cultura de todos los que se verán afectados por los resultados derivados de la implementación de esta tecnología.

Las distintas áreas involucradas deben comprender plenamente la importancia de trabajar en equipo y compartir la información con todas las partes interesadas.

De esta manera, cuando sea necesario realizar implementaciones basadas en los resultados obtenidos, todos estarán comprometidos y pueden crear estrategias exitosas.

Pasos para implementar machine learning en tu negocio

Los modelos de predicción que se basan en datos y ayudan a la empresa a obtener informaciones variadas. Por esto es importante que comencemos a definir lo que queremos lograr, para saber qué información debemos recopilar.

• Establecer objetivos en base a las necesidades: esto implica saber con exactitud algunos puntos que detallamos aquí: ¿Cuál es el objetivo que deseo alcanzar en mi empresa?, ¿De cuáles fuentes puedo obtener las informaciones que necesito? Entre otros.
• Definir el alcance que tendrá el proyecto: desde el principio se deben establecer los límites del proyecto. Si bien es cierto que el machilne learning ayuda en muchas áreas de la empresa, por lo que es bueno delimitar y separar por tareas para tener claro hasta qué punto esta IA nos puede colaborar y separar los proyectos.
• Talento especializado ¿lo tengo disponible o debo externalizar? muchas veces en la empresa tenemos personal capacitado que puede hacerse cargo del proyecto, porque tiene el expertise en la solución a utilizar o experiencia con otras herramientas similares.

En otros casos, sale mucho más rentable externalizar este tipo de servicio con empresas expertas que garanticen la inversión y que cuenten con la experiencia necesaria para obtener datos fiables y utilizables.  

• Escoger la aplicación adecuada para comenzar a analizar datos

Aquí veremos algunas de las plataformas que disponen de soluciones para aplicar el aprendizaje automático.

• • Azure:  con esta solución los desarrolladores pueden implementar modelos en producción de forma fácil y ágil. 
  • AWS: la cual ofrece apoyo en cada etapa del proceso de adopción de ML a través de inteligencia artificial (IA) y ML, infraestructura y recursos de implementación.
  • TensorFlow 2.0: desarrollada por Google y le permite a los usuarios crear y entrenar modelos de aprendizaje.
  • Google Cloud: cuenta con infraestructura base, las analíticas de datos y el sistema de aprendizaje automático de Google.
  • Scikit-learn: es de fácil uso y sus algoritmos y herramientas favorecen la minería de datos y el análisis predictivo. Es usada para el aprendizaje automático con Python.
  • H2O.ai:  plataforma de código abierto, con herramientas para análisis de datos a gran escala.
• Recopilación de la información/ datos: es importante saber cuáles son los datos que la empresa puede obtener y por cuáles plataformas o canales se están generando.
• Seleccionar algoritmos de Machine Learning: algunos algoritmos incluyen regresión, clasificación, clustering y redes neuronales.
• Crear equipos multidisciplinarios: este punto es relevante para que el proyecto tenga éxito. El equipo debe estar formado por integrantes de cada área donde afecte el proceso evaluado. Esto le permitirá tener una visión más amplia de los requerimientos de cada uno, donde se puede observar los datos desde diferentes perspectivas.
• Entrenar el sistema: hay una fase antes de iniciar y es la de entrenamiento, la cual se debe ir ajustando el algoritmo para crear predicciones y luego, tomar decisiones basadas en los datos de entrenamiento.
• Validar y evaluar: luego de verificar que el modelo esté funcionando, entonces se evalúa y valida los datos para confirmar que están ajustados en base a los datos de entrenamiento.
• Despliegue: cuando el modelo ha sido valorado de forma exitosa, se puede comenzar a utilizar para realizar predicciones o tomar decisiones.

Ejemplos de cómo las grandes empresas están utilizando el machine learning

• Uber: lo usa para reducir los tiempos de espera y optimizar las rutas de los conductores.
• Amazon: optimiza su cadena de suministro, predice la demanda de productos y mejorar la experiencia del cliente.
• Netflix: recomienda películas y programas de televisión a sus clientes.
• Tesla: para la automatización de sus coches y que estos puedan conducir solos.

Conclusión:

Adoptar Machine Learning mejora la eficiencia, impulsa la innovación, reduce los costes y ayuda a aumentar los ingresos de la empresa. Tener la información al dedillo ayuda a tomar mejores decisiones para la ejecución de estrategias precisas en muchos sectores empresariales.

Nuestro equipo de expertos está listo para colaborar contigo en la implementación de modelos de aprendizaje automático adaptados a tus necesidades. Hablemos.

https://becolve.com/blog/como-donde-usar-machine-learning-para-la-optimizacion-de-produccion/

https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/f089bbae-f0b0-11ea-991b-01aa75ed71a1

https://www.iebschool.com/blog/herramientas-business-intelligence-2021-big-data/