¿Cómo aplicar Machine Learning en las empresas?

Cómo aplicar Machine Learning en las empresas

¿Cómo aplicar Machine Learning en las empresas?

Cómo aplicar Machine Learning en las empresas

El auge de la Inteligencia Artificial y el Big Data están dando un impulso a la revolución 4.0 pero detrás de estos conceptos hay una enorme cantidad de terminología nueva y de empleos nuevos que no existían hace 10 años y uno de estos campos es el Machine Learning.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender (realizar una o varias tareas de forma autónoma) con un previo entrenamiento. Consiste en dejar que los algoritmos descubran patrones, a partir de una serie de ejemplos (datos). Esos datos pueden ser números, palabras, imágenes, estadísticas, etc. El algoritmo del ML encuentra patrones en ellos con la finalidad de proporcionar algún tipo de información relevante (inferencia). Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos. Para entenderlo mejor, te ponemos el siguiente ejemplo:

 

Cómo aplicar Machine Learning en las empresas

Existe un periodo de entrenamiento del algoritmo en el cual el algoritmo aprende las pautas para resolver un problema dado. Después, el algoritmo es capaz de inferir un nuevo caso a partir de lo entrenado. Al detectar patrones en esos datos, los algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento en la ejecución de una tarea específica de forma autónoma o hacer predicciones a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Una vez entrenado, el algoritmo podrá encontrar los patrones en nuevos datos.

Tipos de Machine Learning

Encontramos tres tipos de Machine Learning en función del nivel de supervisión que requieren:

  • Supervised Learning: tal y como dice su nombre, se trata de Inteligencias Artificiales que necesitan cierto control humano. En estos casos, el Data Scientist establece qué tipo de datos deben relacionarse con ciertos elementos concretos para que la máquina pueda hacer el resto del trabajo. El profesional debe encargarse de introducir los inputs y outputs para que la tecnología pueda hallar patrones en la información.
  • Unsupervised Learning: en estos casos, los datos no se etiquetan previamente y la IA tiene mucha más autonomía. Es la máquina la que debe encontrar la relación y la estructura de la información. Se obtiene una mayor densidad de información, pero la muestra es mucho más amplia, por lo que posteriormente será el Data Scientist el que se encargará de filtrarla.
  • Reinforcement Learning: este sistema es muy distinto a los dos anteriores. Básicamente, funciona con un sistema de “recompensas”. Cuando la máquina acierta con sus operaciones se le da un estímulo positivo y si falla, se le da uno negativo. Así, por ensayo y error, la máquina genera patrones y aprende por sí misma cuál es el mejor modo de proceder según las necesidades de la organización.

Cómo aplicar Machine Learning en las empresas

Después de ver las ventajas de esta herramienta, podemos decir que la inversión que supone contar con Machine Learning en la empresa puede ser extremadamente rentable. Eso sí, hay que tener en cuenta las capacidades y el presupuesto de la organización, puesto que se trata de una tecnología costosa y compleja.

¿Cómo usar el Machine Learning en las empresas?

Son varias las ventajas que puede aportar el Machine Learning en las empresas, en general esta tecnología facilita el análisis de los datos y ayuda a obtener a las compañías más y mejores insights. El impacto tecnológico del Machine Learning se extiende por diversas áreas como la fabricación inteligente de productos, el servicio al cliente, la detección del fraude, la gestión del almacén, etc., El Machine Learning se perfila como un gran avance en la transformación digital de las empresas. Sobre todo, en el marco de la industria 4.0 puesto que se mantiene en continuo aprendizaje e introduce constantes mejoras.

Beneficios y mejoras en las empresas

  • Mejora en el servicio al cliente, por ejemplo, mediante el análisis de las preferencias de los clientes para ofrecer productos personalizados de forma automática. De este modo, la percepción que tienen de la empresa mejora y se potencia la fidelización.
  • Sirve para la disminución de errores aplicando el aprendizaje automático a los sistemas de gestión aplicados en la organización, ayuda a que los errores cometidos no se repitan. Cuanto más tiempo lleve integrado en el sistema, más sólido será.
  • Otra ventaja es que ayuda en la detección de fraudes. La Inteligencia Artificial puede detectar fácilmente qué transacciones son legítimas y cuáles no si le asignamos un patrón a estos movimientos monetarios.
  • Automatización de procesos: La automatización de rutinas o de tareas mecánicas que no aportan valor añadido es un elemento recurrente en los listados de beneficios relacionados con la Inteligencia Artificial. Gracias al Machine Learning, la máquina sabrá qué procesos debe tratar y, con el tiempo, los perfeccionará e incluso ampliará la cantidad de tareas a realizar.

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