La AI y el machine learning están revolucionando a las empresas modernas. Aquí le explicamos cómo mantenerse un paso más adelante

By Pierre Fricke -

icons representing data feeding into an AI system, which is feeding into a business

 

La feroz competencia hace que todas las empresas deban adaptarse para alcanzar el éxito. La AI y el machine learning han surgido como métodos modernos y esenciales para que las organizaciones se mantengan un paso adelante. En la actualidad, muchas empresas dan prioridad a los proyectos relacionados con datos, análisis y AI/machine learning para fomentar nuevos modelos de negocio, mejorar la oferta de productos y servicios, aumentar la eficiencia, impulsar los ingresos y ofrecer experiencias excelentes a los clientes.

Sin embargo, las cifras que calculan los analistas con respecto a la implementación de los proyectos nos bajan a la realidad. Gartner predice que menos de la mitad de los proyectos modernos de análisis de datos y machine learning se implementarán con éxito en la producción en 2022. Menos de una quinta parte pasará los proyectos piloto de AI a la fase de producción sin demoras como consecuencia de una serie de problemas, desde las carencias de conocimientos técnicos y la falta de madurez de los procesos de TI/empresariales, hasta la colaboración organizativa.

Por ejemplo, estas empresas pueden no tener experiencia en matemáticas, diseño de algoritmos o ciencia e ingeniería de datos. O es posible que sus datos no se encuentren en una infraestructura de lago de datos unificada para acceder a ellos con facilidad. Estas condiciones plantean desafíos para cualquier organización que desee progresar en el mercado y obtener valor a partir de la AI y el machine learning.

Esta combinación de presión y desafíos puede abrumar a su empresa, en particular si se encuentra al principio del recorrido hacia la AI y el machine learning. Entonces, analicemos con detenimiento por qué vale la pena que su negocio haga el esfuerzo de implementarlos, y la forma de hacerlo puede requerir aptitudes y datos diferentes de los que podría imaginar.

 

¿Qué son la AI, el machine learning y el aprendizaje profundo?

Comencemos por lo básico. Cuando una máquina completa tareas en función de un conjunto de reglas estipuladas que resuelven problemas, estamos en el ámbito de la inteligencia artificial. Esto puede incluir comprender e interpretar el lenguaje natural, reconocer cuándo se mueven los objetos y dar respuestas inteligentes. Los beneficios comerciales son una consecuencia de esto, e incluyen la posibilidad de analizar conjuntos de datos que son demasiado grandes para que los humanos puedan procesarlos, responder preguntas que provienen de datos y experiencias existentes en tiempo real y utilizar la automatización, que puede reducir los costos y aumentar la productividad.

El machine learning es una disciplina dentro del dominio de la AI. Permite que las máquinas aprendan por sí mismas mediante el uso de los datos. Utilizan este conocimiento para hacer predicciones cada vez más precisas y para impulsar acciones. Para que esto suceda, necesita un modelo que se entrene con los datos existentes, a fin de que después pueda procesar datos adicionales y hacer predicciones. A lo largo del proceso, es importante hacer un seguimiento de su modelo y entenderlo, mantener la calidad y eliminar los sesgos.

Por último, el aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning. Estructura algoritmos en capas para crear una red neuronal artificial que puede aprender y tomar decisiones inteligentes por sí sola.

 

Los numerosos casos de uso de la AI y el machine learning

Hasta el momento, hemos explorado la AI, el machine learning y el aprendizaje profundo de manera abstracta, pero ¿de qué manera concreta pueden beneficiar a su negocio?

  1. Responder preguntas, lo que mejora el soporte al cliente y el proceso de compra, a través de respuestas y experiencias más rápidas y de mejor calidad.
  2. Reconocimiento de voz, incluida la traducción de texto a voz y de voz a texto, lo que le permite trabajar con datos de voz/audio de forma más amplia y productiva.
  3. Resúmenes de documentos que extraen de forma eficaz conceptos clave para usarlos de muchas maneras diferentes, lo que mejora la productividad y el uso de los datos de los documentos.
  4. Reconocimiento de imágenes para biotecnología, imágenes de satélite/drones y de reconocimiento facial, para acelerar las respuestas ante emergencias y evitar delitos.
  5. Procesamiento de imágenes para mejorar la presentación y el uso de imágenes a través de una resolución y una coloración mejoradas.
  6. Clasificación de datos en medicina, para obtener mejores diagnósticos, tratamientos más rápidos y dirigidos, y para preservar la salud.
  7. Búsqueda mejorada para ayudar a los clientes a conseguir lo que desean con mayor rapidez, ya sea la recomendación de producto o una página web.
  8. Análisis estratégico que puede ser una ventaja para la industria del juego al impulsar un entretenimiento más desafiante y educativo.
  9. Previsión financiera y logística para mejorar la administración de las finanzas, la planificación y la asignación/utilización de recursos.

 

La AI y el machine learning requieren de habilidades y de datos, pero no como usted cree

Si considera recurrir al machine learning y al aprendizaje profundo, pero le preocupan sus datos actuales, tenga en cuenta que no siempre se necesitan conjuntos de datos masivos. Si bien los modelos completamente nuevos sin datos ni entrenamiento requieren desde decenas de miles a millones de puntos de datos, existen modelos entrenados que pueden darle una ventaja inicial a un líder de proyecto. Incluso si solo tiene alrededor de 100 ejemplos para un caso de uso específico, tomar como base un modelo general produciría resultados más precisos de los que proporcionarían expertos humanos.

Además, vale la pena contemplar desde otra perspectiva el tema de la contratación para la entrega de aplicaciones y soluciones basadas en AI/machine learning. Se supone que se necesitan científicos de datos con amplios conocimientos. Aunque estos añaden valor y pueden ser necesarios en algunas circunstancias, el personal existente suele capacitarse en unas 100 horas, sobre la base de los conocimientos de matemáticas de la escuela secundaria y de un año de experiencia en programación. Con herramientas modernas en AWS o en Google Cloud, que incluyen AutoML, pueden diseñar las soluciones que necesita.

Después de todo, se trata de cambiar la mentalidad por sobre todas las cosas. Debe pensar en lo que la AI y el machine learning pueden aportar a su negocio y en la forma más eficaz de lograrlo, de modo que su empresa siga creciendo. Actualmente, el machine learning impulsa el cambio en el pensamiento de los datos como código, en el que el machine learning usa los datos para desarrollar el programa, que es el resultado.

Esta metodología, sumada a las herramientas y a la educación que mencioné anteriormente, creó las condiciones para que muchas más personas colaboraran para crear una nueva generación de soluciones inteligentes que revolucionarán las empresas en el futuro.

Para obtener más información sobre la AI y el machine learning, consulte nuestro debate, que profundiza en estos temas. El debate abarca los siguientes aspectos: herramientas y metodologías; capacidades y limitaciones; requisitos de datos, equipos y conocimientos; ejemplos de aplicaciones exitosas; y cómo empezar.

 

Descubra cómo las empresas usan la AI y el machine learning.Mire la presentación