Machine Learning para empresas

Independientemente del mercado o la industria, transformarse digitalmente se ha convertido en una cuestión de supervivencia para las empresas. Para iniciar el proceso, es crucial que la organización preste atención a las principales tendencias tecnológicas del momento como la inteligencia artificial, el machine learning y el Big Data.

De acuerdo con la investigación anual Red Hat Global Customer Tech Outlook, en la actualidad, el 65% de las organizaciones se encuentra en etapas muy avanzadas de aceleración digital.

En virtud del resultado, podemos decir que la pandemia ha acelerado el proceso transformador, así como ha moldeado las estrategias corporativas en cuanto a la Tecnología de la Información (TI).

A respecto de las futuras inversiones en tecnología, el estudio realizado por el proveedor de sistemas open source Red Hat indica que los ejecutivos pretenden dirigir sus presupuestos en innovación para las siguientes áreas:

  • Seguridad de la información (45%)
  • Gestión Cloud y de TI (39%)
  • Infraestructura de nube (34%)
  • Optimización de las estrategias de TI (29%)
  • Automatización de la TI (26%)

De esta manera, la transformación digital en las organizaciones impulsa la adopción de tecnologías como IA y machine learning principalmente por el hecho de proporcionar más eficiencia a los procesos internos.

Si quieres documentarte con más detalles sobre esta última tecnología, te invitamos a que continúes leyendo nuestro artículo, pues aquí encontrarás abundante información acerca del machine learning.

¡No te apartes!

¿Qué es el machine learning?

Traducido al español como aprendizaje de máquina, el machine learning es una importante área de la inteligencia artificial cuya finalidad consiste en crear algoritmos para enseñar una máquina a desarrollar determinadas tareas.

Dicho en otras palabras, el ML explota estudios y configuraciones de algoritmos que posibilitan a la máquina responder de forma autónoma. Estos algoritmos de ML permiten tomar un conjunto de datos de entrada y generar las salidas teniendo como base determinados estándares.

En lo que concierne a los estándares, el aprendizaje de máquina reconoce y extrae patrones de un gran volumen de datos construyendo un modelo fundamentado en la observación de datos como instrucción, experiencia directa y ejemplos.

Una vez que las máquinas reconocen y aprenden dichos estándares, están listas para ejecutar tareas dinámicas y complejas. Asimismo, pueden:

  • Hacer predicciones más precisas
  • Reaccionar ante diferentes situaciones
  • Comportarse de forma inteligente

De esta manera, podemos definir al machine learning como un sistema capaz de modificar el comportamiento de una máquina autónomamente teniendo como base su propia experiencia previa.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje profundo, big data e inteligencia artificial?

Como ves, la definición de machine learning es bastante amplia acaparando así un abundante volumen de datos, conceptos y tecnologías.

En concreto, el aprendizaje de máquina se relaciona con varias tendencias como es el caso de la inteligencia artificial, Big Data y Deep Learning. Pero, al fin y al cabo, ¿en qué consisten, qué las hace únicas y cómo se relacionan con el machine learning?

A continuación, presentamos las tendencias y señalamos sus principales aspectos:

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una de las tecnologías que hacen posible la cuarta revolución industrial o Industria 4.0. 

Hace referencia a todas las soluciones que son capaces de desarrollar procesos complejos como el machine learning y el deep learning.

En términos generales, la conceptualizamos como un avance tecnológico que posibilita que los sistemas simulen la inteligencia humana bajo mecanismos que habilitan una toma de decisiones autónoma. 

Dichas resoluciones son el resultado del análisis y la consideración de estándares de grandes bases de datos, aspecto que nos permite relacionarla con el big data.

Vale la pena señalar que bajo el contexto corporativo, esta tecnología proporciona numerosos beneficios a los diferentes sectores ya sea en cuanto a productividad o resultados.

Incluso, la relación entre inteligencia artificial y customer experience se ha estrechado principalmente por el hecho de optimizar la credibilidad, reputación e imagen de los negocios en el mercado.

Big Data

Para que una máquina aprenda y defina estándares, necesita contar con una gran cantidad de datos. ¡Es ahí donde entra en acción el big data!

Básicamente, podemos definir al big data como el análisis y la interpretación de un volumen expresivo de datos no estructurados. Esto significa que no guardan relación entre sí y tampoco cuentan con una estructura definida.

Gracias a la aparición de excelentes soluciones tecnológicas, es posible promover la explotación del dato para crear estándares de actividades autónomas mediante la adopción de los recursos de IA y machine learning.

En lo que se refiere al aprendizaje de máquina, puede tomar los datos y encontrar estándares y anomalías, lo que conlleva a la solución de problemas y a la generación de insights mucho más específicos y acertados.

Entre las principales aplicaciones de las 2 tecnologías en conjunto, destacamos:

  • Ciberseguridad
  • Cadena de suministros
  • Realización de investigaciones de mercado
  • Mantenimiento preventivo de equipos

Deep Learning

El creciente flujo de datos disponibles en conjunto con el frenético avance tecnológico han permitido desarrollar algoritmos cada vez más complejos y rápidos, llevando así al machine learning al siguiente nivel. Por lo cual, surge el deep learning.

El deep learning o aprendizaje profundo consiste en un ramo más sofisticado del machine learning que, a través de algoritmos de alto nivel, imita la red neuronal del cerebro humano.

Al contar con dichos algoritmos en un nivel de aprendizaje más profundo, las máquinas pueden simular el mecanismo humano de obtención de conocimiento sometiendo los datos a diferentes camadas de procesamiento no lineal. O sea, ejecutan las acciones de la misma manera como ocurren en la red neuronal de los seres humanos.

Así, las máquinas pueden:

  • Reconocer imágenes
  • Procesar el lenguaje humano
  • Realizar tareas muy complejas

En suma, el deep learning posibilita que las máquinas aprendan a medida que entran en contacto con nuevos datos sin demandar la interferencia humana.

¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

Ya sabes qué es el machine learning y, como ves, se ha posicionado como una de las tecnologías más relevantes para las empresas. Esto se puede explicar fácilmente considerando 2 puntos cruciales:

Automatización de rutinas de negocio

Es un muy buen ejemplo de los alcances del machine learning. A raíz de la consideración de estándares, esta tendencia permite automatizar una serie de tareas repetitivas o excesivamente complejas, optimizando de este modo la gestión del tiempo de los profesionales y líderes.

En este sentido, vale la pena señalar que sus recursos evitan que los colaboradores dediquen tiempo a las actividades que no forman parte del core de negocios y que, en consecuencia, no contribuyen de forma directa con la generación de ingresos y el desarrollo estratégico.

Asimismo, al utilizar herramientas de aprendizaje automático las empresas logran mitigar una serie de errores y de costos relacionados con la repetición de tareas y uso indebido de recursos.

Mayor productividad

La explotación de datos a punto de convertirlos en decisiones autónomas posibilita que las máquinas emprendan tareas poniendo en marcha la automatización. Y esto repercute directamente en la productividad de los profesionales.

Al no tener que desarrollar una gran cantidad de actividades manuales, excesivamente simples o muy complejas, las personas pueden centrarse en las tareas que realmente demanden su atención.

Por lo cual, es posible incrementar la velocidad de los procesos, maximizar su utilidad y hacer más en menos tiempo, elevando así el potencial productivo de los equipos de trabajo.

De esta manera, podemos decir que el machine learning configura un recurso fabuloso para las organizaciones.

A modo de recalcar su efectividad en el entorno corporativo, abordaremos sus principales ventajas en un próximo apartado.

¿Para quién se recomienda el aprendizaje automático?

Independientemente del rubro, cualquier empresa puede beneficiarse de los recursos del machine learning en especial por el hecho de agilizar los procesos internos y mitigar la ocurrencia de errores.

En lo que concierne a sus aplicaciones, el aprendizaje de máquina es sumamente útil para las siguientes actividades:

Toma de decisiones estratégicas

La utilización del ML proporciona algoritmos que se fundamentan en datos históricos y actuales por lo que pueden acaparar diferentes escenarios, optimizando así la gestión de riesgos y la toma de decisiones.

De esta manera, las herramientas de machine learning recomiendan las soluciones más favorables y adecuadas a los retos corporativos siguiendo un comportamiento autónomo extremadamente veloz y preciso.

Definición de precios dinámicos

La estacionalidad es una cuestión presente en el cotidiano corporativo debiéndose adaptar los precios de acuerdo con la demanda del mercado.

Al contar con los algoritmos de machine learning, es posible acceder a una gran cantidad de datos tanto sobre el ambiente externo como del medio interno. Esto conlleva al establecimiento de precios dinámicos reales, satisfactorios y a tenor del histórico de ventas de la empresa.

Identificación de fraudes

El uso del machine learning en el departamento financiero, permite detectar posibles fraudes y comportamientos desajustados tanto de los colaboradores como de los clientes.

A causa de su eficiencia en cuanto a la detección de fraudes, sus herramientas se han convertido en recursos esenciales para las instituciones financieras. Por lo que orientan:

  • Autorización de préstamos y financiamientos
  • Gestión del cumplimiento
  • Realización de acciones de cobros judiciales

5 ventajas esenciales de esta tecnología

Seguimos presentando los aspectos más notables del machine learning hablando de sus ventajas. En efecto, ¡son muchas! Pero en esta ocasión, señalamos las principales:

1. Mayor ROI gracias al aprendizaje automático

Invertir en nuevas tecnologías, estrategias y procesos demanda una toma de decisiones consciente y fundamentada en datos.

Al contar con recursos de machine learning, es posible optimizar el ROI identificando oportunidades de negocios más rentables y detectando cuáles medidas han generado resultados eficientes.

2. Mejora de la customer experience

La adopción de chatbots basados en ML posibilita agilizar y mejorar la calidad de la atención al cliente ya sea aportando respuestas rápidamente o proporcionando orientación sobre la solución más efectiva ante una determinada demanda.

Esto ocurre porque el sistema identifica estándares de preferencias y necesidades entre los consumidores para luego convertirlos en sugerencias para su público objetivo.

3. Más seguridad de datos sensibles

La adopción de esta tecnología en el campo de la seguridad de la información está en franca expansión.

Tanto es así que, una investigación de ABI Research indica que el uso de ML en el ámbito de la ciberseguridad, aumentará las inversiones en inteligencia artificial, Big Data y análisis alcanzando un monto de USD 96 billones en 2021.

Un software de machine learning permite identificar estándares de acceso a un sitio, lo que conlleva a un análisis más eficiente de las amenazas y a una respuesta rápida frente a un ataque o incidente de seguridad.

4. Oportunidad de optimización constante

El flujo intenso de datos que circulan en una empresa permiten el ajuste progresivo, así como la optimización de los algoritmos que integran las herramientas de ML.

En consecuencia, es posible mejorar las respuestas del sistemas adecuándolas a los nuevos algoritmos y estándares, lo que confluye en soluciones más acertadas y acordes con las demandas emergentes tanto internas como externas.

5. Más calidad en la toma de decisiones

Básicamente, la mejora en la calidad del proceso es el reflejo de la optimización continua, una vez que la tecnología analiza los datos reunidos de diferentes fuentes reconociendo, procesando y registrando comportamientos, hábitos y repeticiones.

Al aprender continuamente con los datos entrantes e históricos, la empresa logra generar insights más específicos. Como resultado, los gestores y líderes corporativos pueden estructurar estrategias de acuerdo con la realidad y las proyecciones del negocio.

¿Cuáles son las principales soluciones de Machine Learning?

Luego de conocer los principales beneficios del machine learning te encuentras listo para descubrir sus aplicaciones más recurrentes:

Aprendizaje automático para prevenir ciberataques

El machine learning se ha convertido en un poderoso aliado de la seguridad de la información. De hecho, al integrarlo con políticas de protección eficientes, es posible aumentar la seguridad de los datos corporativos evitando así la acción de hackers que deseen robar o raptar la información.

En algunas acciones malintencionadas, los cibercriminales efectúan un ataque DDoS que deja el sitio inestable. Mientras que los técnicos se ocupan de reestructurarlo, los hackers buscan otras vías de acceso a los datos sigilosos mediante la detección de otras vulnerabilidades.

Un ejemplo del machine learning en este ámbito es la implementación de un recurso que permita identificar los estándares de acceso a un sitio. Al verificar un desvío, emite un alerta a los equipos de TI justamente para evitar el ataque inicial y prevenir problemas en la seguridad de la información.

Business Intelligence y la gestión de datos

Uno de los principales desafíos empresariales es lidiar con la información no estructurada.

Con el aprendizaje de máquina, es posible dirigir los algoritmos de manera que analicen y accedan al elevado flujo de datos usando la información para desarrollar nuevos contextos y soluciones.

En lo concerniente a la relación entre ML y BI, ambas tecnologías posibilitan que las empresas mejoren sus estrategias y alcancen grandes ventajas competitivas. De este modo, fomentan la inteligencia de mercado con la intención de tomar decisiones más precisas y acertadas.

Así pues, la unión mejora la eficiencia individual de las herramientas aumentando la probabilidad de encontrarse insights y estándares ocultos.

Chatbots para el servicio del cliente

Los chatbots son clásicos ejemplos de machine learning y consisten en herramientas fabulosas de inteligencia artificial orientadas a la atención de los diversos públicos corporativos, tanto externos como internos.

En cuanto a su relevancia en términos de comunicación con el público objetivo, un chatbot que integra la tecnología de aprendizaje de máquina logra un comportamiento mucho más parecido al humano. Esto posibilita mejorar el servicio de atención al cliente y, por ende, ganar muchos puntos con la audiencia.

Infraestructura de comunicación

Esta tendencia también es extremadamente útil en el campo de la comunicación, ya que posibilita optimizar las estrategias de manera inteligente y enfocada en los resultados.

A continuación, conoce algunos de los beneficios del ML para el desarrollo de un buen flujo comunicativo:

  • Comunicación orientada por datos mejorando el intercambio de información principalmente en términos de objetividad y eficacia.
  • Ayuda a evaluar la satisfacción y el grado de compromiso entre los colaboradores y la empresa.
  • Permite la estructuración de acciones que mitiguen el turnover.
  • Generación automática de contenido a partir de un intenso volumen de datos.
  • Monitoreo de la reputación de la empresa ante su público.

Internet de las Cosas

Cada vez más empresas recurren a los sistemas de IoT con la finalidad de elevar su eficiencia operativa, ofrecer soluciones acordes con las demandas del mercado y lograr mejores resultados financieros.

Sin embargo, de la mano con los dispositivos IoT viene una gran cantidad de datos que, si no son analizados adecuadamente, pueden perderse y así, generar información sin utilidad.

Para evitar este tipo de inconveniente, es necesario adoptar recursos de ML automatizando el reconocimiento de estándares.

Por ejemplo, un sistema de iluminación puede identificar patrones horarios en los sensores y así establecer recomendaciones de encendido considerando datos duros.

Sistemas inteligentes de transportes

En el ámbito logístico, el ML se ha posicionado como una de las tecnologías más prometedoras a raíz de su contribución a los mejores resultados tanto en términos operativos como financieros.

Un buen ejemplo de eso es el uso del aprendizaje de máquina en la última milla. En este último tramo logístico, este tipo de herramienta permite predecir con un bajísimo margen de error la hora en que la carga llegará a las manos del cliente.

Fíjate que eso no solo favorece la estructuración de rutas cada vez más eficientes y económicas, sino también configura un gran diferencial en cuanto a competitividad y posicionamiento en el mercado.

Implementa una herramienta de machine learning siguiendo esta guía

Estamos llegando al final de nuestro artículo, pero no podríamos finalizarlo sin aportar una guía útil y práctica sobre cómo adoptar y usar el machine learning en los negocios. Sigue estos consejos:

Realiza el diagnóstico operativo de su negocio

El primer paso consiste en evaluar la realidad, los procesos, las demandas, así como las proyecciones del negocio.

Así pues, es importante realizar la investigación verificando cuáles sectores necesitan el apoyo de una herramienta de ML. Para eso, el líder a cargo de la transformación digital necesita analizar las diferentes actividades y prioridades de los departamentos.

Invierte en benchmarking con empresas líderes

Identificar cuáles son las soluciones más usadas por la competencia puede ayudarte a tomar la mejor decisión.

En efecto, la estrategia de benchmarking en cuanto al uso del aprendizaje de máquina por la competencia viabiliza:

  • Conocer cuáles procesos se convierten en polos de eficiencia operativa
  • Identificar proveedores idóneos
  • Detectar estándares en términos de automatización de tareas

A partir de esta información, la elección de un recurso de ML tiende a ser una tarea más simple y, por supuesto, efectiva.

Estructura un plan estratégico

Luego de definir cuáles áreas requieren el soporte del machine learning y descubrir importantes aspectos sobre su uso en las empresas líderes, estás listo para planificar su introducción al cotidiano empresarial.

Además de estructurar un cronograma, debes priorizar la capacitación de los profesionales asegurando de este modo, que sepan manipular y utilizar la herramienta maximizando su utilidad.

Cuenta con una consultoría especializada

A menudo, la idea de acaparar un proceso tan rico de detalles como este suele generar cierta inseguridad. Ante esta situación, lo ideal es recurrir a un equipo de profesionales especializados.

Al contar con el apoyo de consultores no solo accederás a las soluciones más acertadas ante las necesidades de tu negocio, sino también aumentarás la probabilidad de optimizar los resultados financieros. La adopción de la herramienta ideal posibilita recuperar la inversión considerando un horizonte de tiempo realista.

Mantente al tanto de las noticias del mercado

La tecnología evoluciona a pasos de gigante y mantenerse actualizado es esencial para identificar nuevas tendencias en cuanto a las soluciones de machine learning.

Esto te ayudará a transformar digitalmente el negocio siguiendo las mejores prácticas y considerando los flamantes recursos orientados hacia tu rubro.

Busca alianzas estratégicas para el negocio

Encontrar un excelente proveedor de soluciones tecnológicas permitirá que lleves a cabo la aceleración digital de manera más efectiva, paulatina y acertada.

En efecto, establecer una alianza comercial con una empresa idónea aporta numerosas ventajas como:

  • Acceder a un recurso valioso y con muy buen costo-beneficio
  • Contar con el soporte y la atención especializada en el momento que amerite
  • Asegurar el acceso a las actualizaciones en los sistemas tan pronto como aparezcan en el mercado

¡Hasta aquí hemos llegado!

Como ves, el machine learning es una valiosa tecnología que ha llegado para quedarse por muchas razones como:

  • Agilización de los procesos internos
  • Fomento de una comunicación interna y externa mucho más eficaz
  • Promoción de una toma de decisiones más sólida y de mayor impacto
  • Generación de un impacto positivo en la rentabilidad del negocio

Esperamos que este contenido te haya inspirado a transformar digitalmente tu negocio mediante la adopción de una herramienta de machine learning. Para eso, sigue nuestros consejos y quédate pendiente de las novedades. Sin dudas, al hacerlo, obtendrás las ventajas señaladas a lo largo del post.

Si te ha gustado este contenido y quieres obtener más información acerca de la innovación digital, te invitamos a que accedas a nuestro artículo sobre el tema.

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