Prácticas recomendadas para adoptar AI y machine learning

La inteligencia artificial y el machine learning nacieron en los años 50, pero recién en la última década comenzaron a tener un impacto real en el mundo de los negocios convencionales. Las dos tecnologías, si se aplican de forma correcta, hacen que las personas sean más eficientes y que las empresas sean más rápidas y rentables.

Pero no todas las empresas han adoptado estas capacidades de vanguardia.

El mayor estudio hasta la fecha sobre la adopción de la AI y el machine learning, que llevó a cabo la Oficina del Censo de los EE. UU., reveló que la adopción está muy inclinada hacia las grandes empresas con más de 250 empleados, en comparación con las organizaciones que tienen menos de 10 empleados: 24.8 % frente a 7.7 %.

Hoy en día, el mercado de la AI y el machine learning ha avanzado de formas que hacen posible que las empresas de todos los tamaños adopten las capacidades, desde modelos preconfigurados y conjuntos de datos previamente desarrollados hasta múltiples opciones de almacenamiento de datos. En el último episodio de AI & U, Miriya Molina, arquitecta de Prestación de Professional Services de Rackspace Technology®, conversa con Khobaib Zaamout, Ph.D., arquitecto de Ciencia de Datos en Onica by Rackspace Technology, acerca de cómo las empresas de cualquier tamaño pueden comenzar con la AI y el machine learning.

Conéctese para escuchar sobre los siguientes temas:

• Cómo la AI y el machine learning ayudan a las empresas a mejorar los procesos
• Cómo implementar las dos tecnologías en una operación comercial
• Ejemplos de casos de uso de AI y machine learning del mundo real
• Prácticas recomendadas para el almacenamiento y el procesamiento de datos

"Llegamos al punto en que casi cualquier empresa puede implementar una solución de AI o machine learning que los ayude a ahorrar tiempo y aumentar los beneficios", dijo Molina. “Pero ¿cómo deberían comenzar las empresas?” 

"El punto de partida ideal", dijo Zaamout, "es preguntarse qué problema trata de resolver. Luego de hacerlo, analice sus procesos de toma de decisiones actuales y recopile todos los datos necesarios para cumplir ese objetivo. Una vez logrado ese paso, puede pensar en cómo automatizar sus procesos actuales con AI y machine learning".

El machine learning es sobre todo valioso en situaciones que no son deterministas, explicó Zaamout. “Por ejemplo, si necesito tomar aspirina porque tengo dolor de cabeza, ya existe una recomendación de dosis prescrita por el fabricante. Pero si usted es granjero y hay distintas variables que afectan el rendimiento de sus cultivos, como el sol, el agua y el fertilizante, un modelo de machine learning podría ayudarlo a determinar las condiciones ideales para lograr una producción óptima". 

Las organizaciones que recién se inician en la inteligencia artificial y el machine learning pueden usar las herramientas disponibles hoy en día en el mercado para acelerar el proceso de adopción. “Por ejemplo, ya hay muchos modelos previamente entrenados disponibles”, dijo Zaamout. “Una organización puede elegir el mejor en función de sus objetivos, hacer algunos ajustes y ponerlo en funcionamiento en cuatro a seis semanas”.

Las capacidades de AI y machine learning continúan expandiéndose, señaló Zaamout. “Es un campo que crece deprisa y esperamos ver muchos avances en los próximos años”.

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