Machine learning y cómo usarlo en tu empresa

Qué es machine learning y cómo puede beneficiar a una empresa

El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que pretende conseguir que las máquinas aprendan sin la necesidad de ser programadas para ello. Se trata de una habilidad que no deja de perfeccionarse para poder crear sistemas inteligentes y autónomos.

Hoy en día esta tecnología está presente en una gran cantidad de aplicaciones como en Netflix o Spotify, pero también se encuentra en las respuestas inteligentes que ofrece Gmail, Siri y Alexa, entre otras. Contamos a continuación todo sobre funcionamiento

¿Cómo funciona?

El machine learning es todo un maestro del reconocimiento de patrones, es decir, es capaz de aprender de forma autónoma una tarea sin haber sido programada. Lo hace aprendiendo de ejemplos proporcionados previamente. Este logro simboliza todo un cambio de paradigma y abre nuevas puertas a la inteligencia artificial.

Funciona de forma automática, ya que ha pasado de la programación mediante reglas a convertirse en un modelo que funciona por si solo de manera desasistida, gracias a los datos a los que tiene acceso.

Gracias a la cantidad de información y datos relevantes que actualmente están al alcance de las grandes empresas, es posible conseguir el éxito con este tipo de experimentos y sobrepasar los límites que la tecnología nos ponía hace unos años.

Hace una década nos era imposible debido a la falta de disponibilidad de datos y de potencia de los ordenadores de la época. Eso provocaba que los sistemas no tuvieran la capacidad suficiente para resolver problemas complejos por ellos mismos.

¿Cómo podría ayudar a una empresa saber qué es el machine learning?

Que una empresa sepa que es machine learning puede serle de gran utilidad a muchos niveles. Para empezar, las empresas pueden aprovechar el potencial de esta tecnología y de la inteligencia artificial en general para mejorar su eficiencia. Pueden hacer que sus ordenadores aprendan de forma autónoma de la mano de los datos que han ido acumulando a lo largo de los años.

Por otro lado, puede ayudar a transformar los datos en información valiosa para toda compañía y es una manera de poder tomar decisiones con garantías. Se trata de encontrar valor en los datos analizados. Sobre todo, si se hace correctamente, se puede predecir el futuro y conseguir anticiparse a la competencia.

Consideramos que tener conocimientos en el sector tecnológico es una gran oportunidad para generar nuevas perspectivas y oportunidades para tomar la mejor opción posible.

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Mejores prácticas para implementar machine learning en tu empresa

Hay una serie de buenas prácticas que es necesario conocer para implementar el Big Data en una compañía de forma eficiente y para que repercuta de forma favorable en los resultados empresariales. A continuación, presentamos algunos ejemplos:

1. Comprender y definir los problemas del negocio

Un aspecto fundamental es que toda organización sea capaz de comprender las necesidades reales de su negocio. De este modo, se podrá determinar la tecnología necesaria para conseguir los objetivos establecidos.

Definir claramente los problemas es un requisito básico para que la implementación de machine learning sea exitosa. Asimismo, es cuestión de definir las partes de la empresa que se pretende optimizar y mejorar para poder trabajar en diferentes factores.

Una vez definido el problema de forma adecuada, es el momento de aprovechar el aprendizaje de las máquinas para recolectar los datos que nos ayuden a tomar decisiones positivas para el futuro de la compañía.

2. Determinar lo que machine learning puede hacer para la empresa

Es importante que seamos realistas en todo momento para tomar decisiones conscientes. El aprendizaje automático puede ser realmente útil para resolver los problemas de las diferentes compañías pero únicamente si se aplica de forma adecuada para mejorar procesos viables.

Toda organización debe saber lo que es posible y lo que realmente necesita y, de este modo, podrá aprovechar el conjunto de datos para mejorar aspectos fundamentales del negocio. Sin embargo, este tipo de tecnología no es para todos y es importante invertir en ella cuando es conveniente.

3. Tener en cuenta la limpieza de los datos

Es conveniente asegurar la salud de los datos para que el algoritmo de aprendizaje pueda trabajar correctamente. Es vital para que pueda seguir analizado conocimientos previos y confiables. Sin embargo, antes de recurrir a la limpieza y asegurar los datos, es aconsejable preguntarse si los datos obtenidos responden a las necesidades actuales del negocio.

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Se trata de garantizar que los diferentes datos acumulados sean precisos en todos los sistemas y que no haya entradas duplicadas ni información que resulte contradictoria.

Realizar esta tarea de limpieza y mantenimiento es una de las mejores prácticas en Business Intelligence y es una forma de conseguir en un futuro informes empresariales mucho más eficientes.

4. Realizar diversos seguimientos e ir actualizando los datos

Nunca se debe abandonar la tecnología implementada en una organización, ya que hay que ir realizando un seguimiento continuo e ir actualizando los datos. Es una tarea vital y que debe ser constante. Sin embargo, aconsejamos que se deje funcionar la tecnología de forma automática y a su ritmo, sin forzar salidas, ya que no son inmediatas.

Medir la efectividad general es una forma de conseguir indicaciones precisas de los diferentes inputs para poder redefinir problemas y llevar a cabo un plan de acciones de corrección.

Casos de éxito

Las empresas líderes en tecnología de la información siguen usando y compartiendo inteligencia artificial para conseguir un aprendizaje automático con el objetivo de generar nuevas ideas de negocio. También buscan proporcionar nuevos servicios que sean realmente útiles y que generar beneficios sociales y económicos.

A continuación, queremos destacar algunos casos de éxito:

1. Mastercard

Mastercard lleva años usando machine learning para poder automatizar sus tareas más repetitivas y manuales con el objetivo de mejorar la productividad de su empresa. También está usando la tecnología inteligente para poder aplicar cambios en su sistema y aumentar la gestión del ecosistema de productos y servicios. Asimismo, está siendo pionera en detección de anomalías a partir de esta tecnología para poder eliminar el acceso de los hackers y detectarlos a tiempo.

2. Siri

El reconocimiento de voz y los asistentes virtuales está en el orden del día. Por ejemplo, Siri está basada en tecnología artificial que ha conseguido procesar el lenguaje natural. De este modo, actualmente puede reconocer comandos y palabras para proporcionar respuestas concretas y adecuadas a cada situación.

Siri es capaz de reaccionar a ordenes debido al entrenamiento que se ha sometido a nivel de red neuronal, el cual permite el procesamiento y desarrollo complejo para poder traducirse en aprendizaje.

Cuando una persona se dirige a Siri, el propio sistema se encarga de realizar un cálculo de probabilidad para determinar las palabras que se han pronunciado y si concuerdan con las que han sido procesadas anteriormente. Cuando detecta que se trata de un fragmento con modelo original, se activa.

3. Ikea​

IKEA es una empresa que está totalmente inmersa en una transformación digital y tecnológica continua. Su objetivo es conseguir cambiar el modo de presentar sus productos para mejorar la experiencia de los clientes. Y para conseguirlo, está implementando cambios tanto fuera como dentro de las tiendas para satisfacer las necesidades de sus consumidores e ir en consonancia con la demanda.

La finalidad es poder seguir avanzando en la hiper-personalización de la experiencia de los clientes proporcionando así productos que se ajusten más a sus prioridades. Y para poder implementarlo de forma eficiente, es necesario crear nuevos procedimientos que necesitan la inteligencia artificial para funcionar.

Ikea ha analizado sus problemas actuales y ha buscado soluciones para solventarlos. Además, ha determinado los datos que necesita analizar, las soluciones tecnológicas que están a su alcance y que puede implementar, entre otros aspectos relevantes.

Seguidamente, ha puesto en marcha una serie de estrategias, acciones y modelos para mejorar la flexibilidad y eficacia de su modelo de negocio. Además, ha puesto su foco en la innovación, en reducir los costes y aumentar sus funcionalidades. Por otro lado, implementar el Big Data le ha permitido reducir el tiempo de gestión para llevar a cabo operaciones diarias, simplificándolas y haciéndolas mucho más prácticas.

Y hacer uso de datos inteligentes le ha permitido poder llevar a cabo acciones complejas basadas en la IA para así poder aportar información relevante a la organización. De este modo, la toma de decisiones se convierte en un ejercicio mucho más sencillo.

La empresa sigue eliminando la barrera de que sus empleados tengan altos conocimientos de programación y está fomentando la democratización y puesta en marcha de modelos de inteligencia artificial entre el personal de la compañía. De este modo, también ha ido eliminando recursos y costes innecesarios para invertir en tecnología inteligente que pueda transformar su negocio.

En definitiva, el machine learning nos ofrece virtualmente un sinfín de posibilidades mientras sigan existiendo datos que analizar y de los que poder aprender. Hoy en día incluso algunos investigadores están poniendo a prueba los límites de la creatividad para ofrecer propuestas aún más innovadoras. Esta tecnología se puede emplear en muchos ámbitos, sin embargo, es especialmente útil en el mundo empresarial.

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