{"id":4551,"date":"2022-01-18T15:20:25","date_gmt":"2022-01-18T15:20:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ikusi.com\/machine-learning-para-empresas\/"},"modified":"2022-01-18T15:20:25","modified_gmt":"2022-01-18T15:20:25","slug":"machine-learning-para-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ikusi.com\/mx\/blog\/machine-learning-para-empresas\/","title":{"rendered":"Machine Learning para empresas"},"content":{"rendered":"<p>Independientemente del mercado o la industria, transformarse digitalmente se ha convertido en una cuesti\u00f3n de supervivencia para las empresas. Para iniciar el proceso, es crucial que la organizaci\u00f3n preste atenci\u00f3n a las <strong>principales tendencias tecnol\u00f3gicas del momento como la inteligencia artificial, el m<em>achine learning<\/em> y el <em>Big Data<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>De acuerdo con la investigaci\u00f3n anual <a href=\"https:\/\/www.redhat.com\/en\/resources\/global-tech-outlook-2020\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong><em>Red Hat Global Customer Tech Outlook<\/em><\/strong><\/a>, en la actualidad, <strong>el 65% de las organizaciones se encuentra en etapas muy avanzadas de <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ikusi.comblog\/aceleracion-digital\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>aceleraci\u00f3n digital<\/strong><\/a>.<\/p>\n<p>En virtud del resultado, podemos decir que la pandemia ha acelerado el proceso transformador, as\u00ed como ha moldeado las estrategias corporativas en cuanto a la Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n (TI).<\/p>\n<p>A respecto de las futuras inversiones en tecnolog\u00eda, el estudio realizado por el proveedor de <strong>sistemas<\/strong> <strong><em>open source Red Hat<\/em><\/strong> indica que los ejecutivos pretenden dirigir sus presupuestos en innovaci\u00f3n para las siguientes \u00e1reas:<\/p>\n<ul>\n<li>Seguridad de la informaci\u00f3n (45%)<\/li>\n<li>Gesti\u00f3n<em> Cloud<\/em> y de TI (39%)<\/li>\n<li>Infraestructura de nube (34%)<\/li>\n<li>Optimizaci\u00f3n de las estrategias de TI (29%)<\/li>\n<li>Automatizaci\u00f3n de la TI (26%)<\/li>\n<\/ul>\n<p>De esta manera, la transformaci\u00f3n digital en las organizaciones impulsa la adopci\u00f3n de <strong>tecnolog\u00edas como IA y <em>machine learning<\/em> <\/strong>principalmente por el hecho de proporcionar m\u00e1s eficiencia a los procesos internos.<\/p>\n<p>Si quieres documentarte con m\u00e1s detalles sobre esta \u00faltima tecnolog\u00eda, te invitamos a que contin\u00faes leyendo nuestro art\u00edculo, pues aqu\u00ed encontrar\u00e1s abundante informaci\u00f3n acerca del <strong>machine learning<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>\u00a1No te apartes!<\/strong><\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es el m<em>achine learning<\/em>?<\/h2>\n<p>Traducido al espa\u00f1ol como<strong> aprendizaje de m\u00e1quina,<\/strong> el <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> es una importante \u00e1rea de la inteligencia artificial cuya finalidad consiste en crear algoritmos para ense\u00f1ar una m\u00e1quina a desarrollar determinadas tareas.<\/p>\n<p>Dicho en otras palabras, el ML explota estudios y configuraciones de algoritmos que posibilitan a la m\u00e1quina responder de forma aut\u00f3noma. Estos algoritmos de ML permiten tomar un conjunto de datos de entrada y generar las salidas teniendo como base determinados est\u00e1ndares.<\/p>\n<p>En lo que concierne a los est\u00e1ndares, el aprendizaje de m\u00e1quina reconoce y extrae patrones de un gran volumen de datos construyendo un modelo fundamentado en la observaci\u00f3n de datos como instrucci\u00f3n, experiencia directa y ejemplos.<\/p>\n<p>Una vez que las m\u00e1quinas reconocen y aprenden dichos est\u00e1ndares, est\u00e1n listas para ejecutar tareas din\u00e1micas y complejas. Asimismo, pueden:<\/p>\n<ul>\n<li>Hacer predicciones m\u00e1s precisas<\/li>\n<li>Reaccionar ante diferentes situaciones<\/li>\n<li>Comportarse de forma inteligente<\/li>\n<\/ul>\n<p>De esta manera, podemos definir al <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> como un sistema capaz de modificar el comportamiento de una m\u00e1quina aut\u00f3nomamente teniendo como base su propia experiencia previa.<\/p>\n<h2>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre aprendizaje profundo, <em>big data<\/em> e inteligencia artificial?<\/h2>\n<p>Como ves, la definici\u00f3n de <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> es bastante amplia acaparando as\u00ed un abundante volumen de datos, conceptos y tecnolog\u00edas.<\/p>\n<p>En concreto, el aprendizaje de m\u00e1quina se relaciona con varias tendencias como es el caso de la <strong>inteligencia artificial<\/strong>, <strong><em>Big Data<\/em><\/strong> y <strong><em>Deep Learning<\/em><\/strong>. Pero, al fin y al cabo, \u00bfen qu\u00e9 consisten, qu\u00e9 las hace \u00fanicas y c\u00f3mo se relacionan con el <strong><em>machine learning<\/em><\/strong>?<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, presentamos las tendencias y se\u00f1alamos sus principales aspectos:<\/p>\n<h3>Inteligencia artificial<\/h3>\n<p><strong>La inteligencia artificial es una de las tecnolog\u00edas que hacen posible la cuarta revoluci\u00f3n industrial o Industria 4.0.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Hace referencia a todas las soluciones que son capaces de desarrollar procesos complejos como el <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> y el <strong><em>deep learning<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>En t\u00e9rminos generales, la conceptualizamos como un <strong>avance tecnol\u00f3gico que posibilita que los sistemas simulen la inteligencia humana bajo mecanismos que habilitan una toma de decisiones aut\u00f3noma.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Dichas resoluciones son el resultado del an\u00e1lisis y la consideraci\u00f3n de est\u00e1ndares de grandes bases de datos, aspecto que nos permite relacionarla con el<em> big data<\/em>.<\/p>\n<p>Vale la pena se\u00f1alar que bajo el contexto corporativo, esta tecnolog\u00eda proporciona numerosos beneficios a los diferentes sectores ya sea en cuanto a productividad o resultados.<\/p>\n<p>Incluso, <strong>la relaci\u00f3n entre <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ikusi.comblog\/herramientas-de-inteligencia-artificial-para-mejorar-la-atencion-al-cliente\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>inteligencia artificial y customer experience<\/strong><\/a><strong> se ha estrechado <\/strong>principalmente por el hecho de optimizar la credibilidad, reputaci\u00f3n e imagen de los negocios en el mercado.<\/p>\n<h3>Big Data<\/h3>\n<p>Para que una m\u00e1quina aprenda y defina est\u00e1ndares, necesita contar con una gran cantidad de datos. <strong>\u00a1Es ah\u00ed donde entra en acci\u00f3n el <em>big data<\/em>!<\/strong><\/p>\n<p>B\u00e1sicamente, podemos definir al big data como el an\u00e1lisis y la interpretaci\u00f3n de un volumen expresivo de datos no estructurados. Esto significa que no guardan relaci\u00f3n entre s\u00ed y tampoco cuentan con una estructura definida.<\/p>\n<p><strong>Gracias a la aparici\u00f3n de excelentes soluciones tecnol\u00f3gicas, es posible promover la <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ikusi.comoferta-tecnologica\/analitica-y-explotacion-del-dato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>explotaci\u00f3n del dato<\/strong><\/a> para crear est\u00e1ndares de actividades aut\u00f3nomas mediante la adopci\u00f3n de los recursos de IA y <strong><em>machine learning<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>En lo que se refiere al aprendizaje de m\u00e1quina, puede tomar los datos y encontrar est\u00e1ndares y anomal\u00edas, lo que conlleva a la soluci\u00f3n de problemas y a la generaci\u00f3n de <em>insights<\/em> mucho m\u00e1s espec\u00edficos y acertados.<\/p>\n<p>Entre las principales <strong>aplicaciones de las 2 tecnolog\u00edas en conjunto,<\/strong> destacamos:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaspersky.com\/enterprise-security\/wiki-section\/products\/machine-learning-in-cybersecurity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>Ciberseguridad<\/strong><\/a><\/li>\n<li><strong>Cadena de suministros<\/strong><\/li>\n<li><strong>Realizaci\u00f3n de investigaciones de mercado<\/strong><\/li>\n<li><strong>Mantenimiento preventivo de equipos<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<h3><em>Deep Learning<\/em><\/h3>\n<p>El creciente flujo de datos disponibles en conjunto con el fren\u00e9tico avance tecnol\u00f3gico han permitido desarrollar algoritmos cada vez m\u00e1s complejos y r\u00e1pidos, llevando as\u00ed al <strong><em>machine learning <\/em><\/strong>al siguiente nivel. <strong>Por lo cual, surge el <em>deep learning<\/em>.<\/strong><\/p>\n<p>El deep learning o aprendizaje profundo consiste en un ramo m\u00e1s sofisticado del <strong><em>machine learning <\/em><\/strong>que, a trav\u00e9s de algoritmos de alto nivel, imita la red neuronal del cerebro humano.<\/p>\n<p>Al contar con dichos algoritmos en un nivel de aprendizaje m\u00e1s profundo, las m\u00e1quinas pueden simular el mecanismo humano de obtenci\u00f3n 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.<\/p>\n<p>As\u00ed, las m\u00e1quinas pueden:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reconocer im\u00e1genes<\/strong><\/li>\n<li><strong>Procesar el lenguaje humano<\/strong><\/li>\n<li><strong>Realizar tareas muy complejas<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>En suma, el <em>deep learning<\/em> posibilita que las m\u00e1quinas aprendan a medida que entran en contacto con nuevos datos sin demandar la interferencia humana.<\/p>\n<h2>\u00bfPara qu\u00e9 sirve el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h2>\n<p>Ya sabes qu\u00e9 es el <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> y, como ves, se ha posicionado como una de las tecnolog\u00edas m\u00e1s relevantes para las empresas. Esto se puede explicar f\u00e1cilmente <strong>considerando 2 puntos cruciales<\/strong>:<\/p>\n<h3>Automatizaci\u00f3n de rutinas de negocio<\/h3>\n<p>Es un muy buen ejemplo de los alcances del machine learning. A ra\u00edz de la consideraci\u00f3n de est\u00e1ndares, esta tendencia permite automatizar una serie de tareas repetitivas o excesivamente complejas, optimizando de este modo <strong>la gesti\u00f3n del tiempo de los profesionales y l\u00edderes. <\/strong><\/p>\n<p>En este sentido, vale la pena se\u00f1alar que sus recursos evitan que los colaboradores dediquen tiempo a las actividades que no forman parte del <em>core <\/em>de negocios y que, en consecuencia, no contribuyen de forma directa con la generaci\u00f3n de ingresos y el desarrollo estrat\u00e9gico.<\/p>\n<p>Asimismo, al utilizar herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico las empresas logran <strong>mitigar una serie de errores y de costos relacionados con la repetici\u00f3n de tareas y uso indebido de recursos<\/strong>.<\/p>\n<h3>Mayor productividad<\/h3>\n<p>La <strong>explotaci\u00f3n de datos<\/strong> a punto de convertirlos en decisiones aut\u00f3nomas posibilita que las m\u00e1quinas emprendan tareas poniendo en marcha la automatizaci\u00f3n. Y esto repercute directamente en la productividad de los profesionales.<\/p>\n<p>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 atenci\u00f3n.<\/p>\n<p>Por lo cual, es posible<strong> incrementar la velocidad de los procesos, maximizar su utilidad y hacer m\u00e1s en menos tiempo, elevando as\u00ed el potencial productivo de los equipos de trabajo<\/strong>.<\/p>\n<p>De esta manera, podemos decir que el <strong><em>machine learning <\/em><\/strong>configura un recurso fabuloso para las organizaciones.<\/p>\n<p>A modo de recalcar su efectividad en el entorno corporativo, abordaremos sus principales ventajas en un pr\u00f3ximo apartado.<\/p>\n<h2>\u00bfPara qui\u00e9n se recomienda el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h2>\n<p>Independientemente del rubro, cualquier empresa puede beneficiarse de los recursos del <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> en especial por el hecho de agilizar los procesos internos y mitigar la ocurrencia de errores.<\/p>\n<p>En lo que concierne a sus aplicaciones, el aprendizaje de m\u00e1quina es sumamente \u00fatil para las siguientes actividades:<\/p>\n<h3>Toma de decisiones estrat\u00e9gicas<\/h3>\n<p>La utilizaci\u00f3n del ML proporciona algoritmos que se fundamentan en datos hist\u00f3ricos y actuales por lo que pueden acaparar diferentes escenarios, optimizando as\u00ed la gesti\u00f3n de riesgos y la toma de decisiones.<\/p>\n<p>De esta manera, las herramientas de<strong><em> machine learning<\/em><\/strong> recomiendan las soluciones m\u00e1s favorables y adecuadas a los retos corporativos siguiendo un comportamiento aut\u00f3nomo extremadamente veloz y preciso.<\/p>\n<h3>Definici\u00f3n de precios din\u00e1micos<\/h3>\n<p>La estacionalidad es una cuesti\u00f3n presente en el cotidiano corporativo debi\u00e9ndose adaptar los precios de acuerdo con la demanda del mercado.<\/p>\n<p>Al contar con los algoritmos de <strong><em>machine learning<\/em><\/strong>, es posible <strong>acceder a una gran cantidad de datos tanto sobre el ambiente externo como del medio interno. <\/strong>Esto conlleva al establecimiento de precios din\u00e1micos reales, satisfactorios y a tenor del hist\u00f3rico de ventas de la empresa.<\/p>\n<h3>Identificaci\u00f3n de fraudes<\/h3>\n<p>El uso del<strong><em> machine learning<\/em><\/strong> en el departamento financiero, <strong>permite detectar posibles fraudes <\/strong>y comportamientos desajustados tanto de los colaboradores como de los clientes.<\/p>\n<p>A causa de su eficiencia en cuanto a la detecci\u00f3n de fraudes, sus herramientas se han convertido en recursos esenciales para las instituciones financieras. Por lo que orientan:<\/p>\n<ul>\n<li>Autorizaci\u00f3n de pr\u00e9stamos y financiamientos<\/li>\n<li>Gesti\u00f3n del cumplimiento<\/li>\n<li>Realizaci\u00f3n de acciones de cobros judiciales<\/li>\n<\/ul>\n<h2>5 ventajas esenciales de esta tecnolog\u00eda<\/h2>\n<p>Seguimos presentando los aspectos m\u00e1s notables del <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> hablando de sus ventajas. En efecto, \u00a1son muchas! Pero en esta ocasi\u00f3n, se\u00f1alamos las principales:<\/p>\n<h3>1. Mayor ROI gracias al aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n<p>Invertir en nuevas tecnolog\u00edas, estrategias y procesos demanda una toma de decisiones consciente y fundamentada en datos.<\/p>\n<p>Al contar con recursos de <strong><em>machine learning<\/em><\/strong>, es posible <strong>optimizar el ROI<\/strong> identificando oportunidades de negocios m\u00e1s rentables y detectando cu\u00e1les medidas han generado resultados eficientes.<\/p>\n<h3>2. Mejora de la <strong><em>customer experience<\/em><\/strong><\/h3>\n<p>La adopci\u00f3n de<em> chatbots<\/em> basados en ML posibilita agilizar y mejorar la calidad de la atenci\u00f3n al cliente ya sea aportando respuestas r\u00e1pidamente o proporcionando orientaci\u00f3n sobre la soluci\u00f3n m\u00e1s efectiva ante una determinada demanda.<\/p>\n<p>Esto ocurre porque el sistema identifica est\u00e1ndares de preferencias y necesidades entre los consumidores para luego convertirlos en sugerencias para su p\u00fablico objetivo.<\/p>\n<h3>3. M\u00e1s seguridad de datos sensibles<\/h3>\n<p>La adopci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda en el campo de la seguridad de la informaci\u00f3n est\u00e1 en franca expansi\u00f3n.<\/p>\n<p>Tanto es as\u00ed que, una <a href=\"https:\/\/www.abiresearch.com\/press\/machine-learning-cybersecurity-boost-big-data-inte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>investigaci\u00f3n de ABI Research<\/strong><\/a> indica que el uso de ML en el \u00e1mbito de la ciberseguridad, aumentar\u00e1 las inversiones en inteligencia artificial, Big Data y an\u00e1lisis alcanzando un monto de<strong> USD 96 billones en 2021.<\/strong><\/p>\n<p>Un<em> software<\/em> de <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> permite identificar est\u00e1ndares de acceso a un sitio, lo que conlleva a un an\u00e1lisis m\u00e1s eficiente de las amenazas y a una respuesta r\u00e1pida frente a un ataque o incidente de seguridad.<\/p>\n<h3>4. Oportunidad de optimizaci\u00f3n constante<\/h3>\n<p>El flujo intenso de datos que circulan en una empresa permiten el ajuste progresivo, as\u00ed como la optimizaci\u00f3n de los algoritmos que integran las herramientas de ML.<\/p>\n<p>En consecuencia, es posible <strong>mejorar las respuestas del sistemas<\/strong> adecu\u00e1ndolas a los nuevos algoritmos y est\u00e1ndares, lo que confluye en soluciones m\u00e1s acertadas y acordes con las demandas emergentes tanto internas como externas.<\/p>\n<h3>5. M\u00e1s calidad en la toma de decisiones<\/h3>\n<p>B\u00e1sicamente, la mejora en la calidad del proceso es el reflejo de la optimizaci\u00f3n continua, una vez que la tecnolog\u00eda <strong>analiza los datos reunidos de diferentes fuentes reconociendo, procesando y registrando comportamientos, h\u00e1bitos y repeticiones<\/strong>.<\/p>\n<p>Al aprender continuamente con los datos entrantes e hist\u00f3ricos, la empresa logra generar <strong><em>insights<\/em><\/strong> m\u00e1s espec\u00edficos. Como resultado, los gestores y l\u00edderes corporativos pueden estructurar estrategias de acuerdo con la realidad y las proyecciones del negocio.<\/p>\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son las principales soluciones de <em>Machine Learning<\/em>?<\/h2>\n<p>Luego de conocer los principales beneficios del <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> te encuentras listo para descubrir sus aplicaciones m\u00e1s recurrentes:<\/p>\n<h3>Aprendizaje autom\u00e1tico para prevenir ciberataques<\/h3>\n<p><strong>El <em>machine learning<\/em> se ha convertido en un poderoso aliado de la seguridad de la informaci\u00f3n.<\/strong> De hecho, al integrarlo con pol\u00edticas de protecci\u00f3n eficientes, es posible aumentar la seguridad de los datos corporativos evitando as\u00ed la acci\u00f3n de<em> hackers<\/em> que deseen robar o raptar la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En algunas acciones malintencionadas, los cibercriminales efect\u00faan un <strong>ataque DDoS<\/strong> que deja el sitio inestable. Mientras que los t\u00e9cnicos se ocupan de reestructurarlo, los <em>hackers<\/em> buscan otras v\u00edas de acceso a los datos sigilosos mediante la detecci\u00f3n de otras vulnerabilidades.<\/p>\n<p>Un ejemplo del machine learning en este \u00e1mbito es la implementaci\u00f3n de un recurso que permita <strong>identificar los est\u00e1ndares de acceso a un sitio<\/strong>. Al verificar un desv\u00edo, emite un alerta a los equipos de TI justamente para evitar el ataque inicial y prevenir problemas en la seguridad de la informaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><em>Business Intelligence<\/em> y la gesti\u00f3n de datos<\/h3>\n<p><strong>Uno de los principales desaf\u00edos empresariales es lidiar con la informaci\u00f3n no estructurada<\/strong>.<\/p>\n<p>Con el aprendizaje de m\u00e1quina, es posible dirigir los algoritmos de manera que analicen y accedan al elevado flujo de datos usando la informaci\u00f3n para desarrollar nuevos contextos y soluciones.<\/p>\n<p>En lo concerniente a la relaci\u00f3n entre ML y BI, <strong>ambas tecnolog\u00edas posibilitan que las empresas mejoren sus estrategias y alcancen grandes ventajas competitivas<\/strong>. De este modo, fomentan la inteligencia de mercado con la intenci\u00f3n de tomar decisiones m\u00e1s precisas y acertadas.<\/p>\n<p>As\u00ed pues, la uni\u00f3n mejora la eficiencia individual de las herramientas aumentando la probabilidad de encontrarse <em>insights <\/em>y est\u00e1ndares ocultos.<\/p>\n<h3><em>Chatbots<\/em> para el servicio del cliente<\/h3>\n<p>Los <em>chatbots<\/em> son cl\u00e1sicos <strong>ejemplos de machine learning<\/strong> y consisten en herramientas fabulosas de inteligencia artificial orientadas a la atenci\u00f3n de los diversos p\u00fablicos corporativos, tanto externos como internos.<\/p>\n<p>En cuanto a su relevancia en t\u00e9rminos de comunicaci\u00f3n con el p\u00fablico objetivo, un <a href=\"https:\/\/www.ikusi.comblog\/chatbot\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong><em>chatbot<\/em><\/strong><\/a><strong> que integra la tecnolog\u00eda de aprendizaje de m\u00e1quina logra un comportamiento mucho m\u00e1s parecido al humano<\/strong>. Esto posibilita mejorar el servicio de atenci\u00f3n al cliente y, por ende, ganar muchos puntos con la audiencia.<\/p>\n<h3>Infraestructura de comunicaci\u00f3n<\/h3>\n<p>Esta tendencia tambi\u00e9n es extremadamente \u00fatil en el campo de la comunicaci\u00f3n, ya que posibilita optimizar las estrategias de manera inteligente y enfocada en los resultados.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, conoce algunos de los beneficios del ML para el desarrollo de un buen flujo comunicativo:<\/p>\n<ul>\n<li>Comunicaci\u00f3n orientada por datos mejorando el intercambio de informaci\u00f3n principalmente en t\u00e9rminos de objetividad y eficacia.<\/li>\n<li>Ayuda a evaluar la satisfacci\u00f3n y el grado de compromiso entre los colaboradores y la empresa.<\/li>\n<li>Permite la estructuraci\u00f3n de acciones que mitiguen el <em>turnover<\/em>.<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n autom\u00e1tica de contenido a partir de un intenso volumen de datos.<\/li>\n<li>Monitoreo de la reputaci\u00f3n de la empresa ante su p\u00fablico.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Internet de las Cosas<\/h3>\n<p>Cada vez m\u00e1s empresas recurren a los<strong> sistemas de IoT<\/strong> con la finalidad de elevar su eficiencia operativa, ofrecer soluciones acordes con las demandas del mercado y lograr mejores resultados financieros.<\/p>\n<p>Sin embargo, de la mano con los dispositivos IoT viene una gran cantidad de datos que, si no son analizados adecuadamente, pueden perderse y as\u00ed, generar informaci\u00f3n sin utilidad.<\/p>\n<p>Para evitar este tipo de inconveniente, es necesario adoptar recursos de ML automatizando el reconocimiento de est\u00e1ndares.<\/p>\n<p>Por ejemplo, un sistema de iluminaci\u00f3n puede identificar patrones horarios en los sensores y as\u00ed establecer recomendaciones de encendido considerando datos duros.<\/p>\n<h3>Sistemas inteligentes de transportes<\/h3>\n<p>En el \u00e1mbito log\u00edstico, el ML se ha posicionado como una de las tecnolog\u00edas m\u00e1s prometedoras a ra\u00edz de su contribuci\u00f3n a los mejores resultados tanto en t\u00e9rminos operativos como financieros.<\/p>\n<p>Un buen ejemplo de eso es el<strong> uso del aprendizaje de m\u00e1quina en la \u00faltima milla<\/strong>. En este \u00faltimo tramo log\u00edstico, este tipo de herramienta permite predecir con un baj\u00edsimo margen de error la hora en que la carga llegar\u00e1 a las manos del cliente.<\/p>\n<p>F\u00edjate que eso no solo favorece la estructuraci\u00f3n de rutas cada vez m\u00e1s eficientes y econ\u00f3micas, sino tambi\u00e9n configura un gran diferencial en cuanto a competitividad y posicionamiento en el mercado.<\/p>\n<h2>Implementa una herramienta de <em>machine learning<\/em> siguiendo esta gu\u00eda<\/h2>\n<p>Estamos llegando al final de nuestro art\u00edculo, pero no podr\u00edamos finalizarlo sin aportar una gu\u00eda \u00fatil y pr\u00e1ctica sobre c\u00f3mo adoptar y usar el <em>machine learning<\/em> en los negocios. Sigue estos consejos:<\/p>\n<h3>Realiza el diagn\u00f3stico operativo de su negocio<\/h3>\n<p>El primer paso consiste en evaluar la realidad, los procesos, las demandas, as\u00ed como las proyecciones del negocio.<\/p>\n<p>As\u00ed pues, es importante realizar la investigaci\u00f3n verificando cu\u00e1les sectores necesitan el apoyo de una herramienta de ML. Para eso, el l\u00edder a cargo de la transformaci\u00f3n digital necesita analizar las diferentes actividades y prioridades de los departamentos.<\/p>\n<h3>Invierte en <em>benchmarking<\/em> con empresas l\u00edderes<\/h3>\n<p>Identificar cu\u00e1les son las soluciones m\u00e1s usadas por la competencia puede ayudarte a tomar la mejor decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>En efecto, la estrategia de <em>benchmarking<\/em> en cuanto al uso del aprendizaje de m\u00e1quina por la competencia viabiliza:<\/p>\n<ul>\n<li>Conocer cu\u00e1les procesos se convierten en polos de eficiencia operativa<\/li>\n<li>Identificar proveedores id\u00f3neos<\/li>\n<li>Detectar est\u00e1ndares en t\u00e9rminos de automatizaci\u00f3n de tareas<\/li>\n<\/ul>\n<p>A partir de esta informaci\u00f3n, la elecci\u00f3n de un recurso de ML tiende a ser una tarea m\u00e1s simple y, por supuesto, efectiva.<\/p>\n<h3>Estructura un plan estrat\u00e9gico<\/h3>\n<p>Luego de <strong>definir cu\u00e1les \u00e1reas requieren el soporte del <em>machine learning<\/em><\/strong> y descubrir importantes aspectos sobre su uso en las empresas l\u00edderes, est\u00e1s listo para planificar su introducci\u00f3n al cotidiano empresarial.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de estructurar un cronograma, debes priorizar la capacitaci\u00f3n de los profesionales asegurando de este modo, que sepan manipular y utilizar la herramienta maximizando su utilidad.<\/p>\n<h3>Cuenta con una consultor\u00eda especializada<\/h3>\n<p>A menudo, la idea de acaparar un proceso tan rico de detalles como este suele generar cierta inseguridad. Ante esta situaci\u00f3n, lo ideal es recurrir a un equipo de profesionales especializados.<\/p>\n<p>Al contar con el apoyo de consultores no solo acceder\u00e1s a las soluciones m\u00e1s acertadas ante las necesidades de tu negocio, sino tambi\u00e9n aumentar\u00e1s la probabilidad de optimizar los resultados financieros. La adopci\u00f3n de la herramienta ideal posibilita recuperar la inversi\u00f3n considerando un horizonte de tiempo realista.<\/p>\n<h3>Mantente al tanto de las noticias del mercado<\/h3>\n<p>La tecnolog\u00eda evoluciona a pasos de gigante y mantenerse actualizado es esencial para identificar nuevas tendencias en cuanto a las soluciones de <strong><em>machine learning<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>Esto te ayudar\u00e1 a transformar digitalmente el negocio siguiendo las mejores pr\u00e1cticas y considerando los flamantes recursos orientados hacia tu rubro.<\/p>\n<h3>Busca alianzas estrat\u00e9gicas para el negocio<\/h3>\n<p>Encontrar un excelente proveedor de soluciones tecnol\u00f3gicas permitir\u00e1 que lleves a cabo la aceleraci\u00f3n digital de manera m\u00e1s efectiva, paulatina y acertada.<\/p>\n<p>En efecto, establecer una alianza comercial con una empresa id\u00f3nea aporta numerosas ventajas como:<\/p>\n<ul>\n<li>Acceder a un recurso valioso y con muy buen costo-beneficio<\/li>\n<li>Contar con el soporte y la atenci\u00f3n especializada en el momento que amerite<\/li>\n<li>Asegurar el acceso a las actualizaciones en los sistemas tan pronto como aparezcan en el mercado<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a1Hasta aqu\u00ed hemos llegado!<\/strong><\/p>\n<p>Como ves, el <strong><em>machine learning<\/em><\/strong> es una valiosa tecnolog\u00eda que ha llegado para quedarse por muchas razones como:<\/p>\n<ul>\n<li>Agilizaci\u00f3n de los procesos internos<\/li>\n<li>Fomento de una comunicaci\u00f3n interna y externa mucho m\u00e1s eficaz<\/li>\n<li>Promoci\u00f3n de una toma de decisiones m\u00e1s s\u00f3lida y de mayor impacto<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n de un impacto positivo en la rentabilidad del negocio<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esperamos que este contenido te haya inspirado a transformar digitalmente tu negocio mediante la adopci\u00f3n de una herramienta de <strong><em>machine learning. <\/em><\/strong>Para eso, sigue nuestros consejos y qu\u00e9date pendiente de las novedades. Sin dudas, al hacerlo, obtendr\u00e1s las ventajas se\u00f1aladas a lo largo del <em>post<\/em>.<\/p>\n<p>Si te ha gustado este contenido y quieres obtener m\u00e1s informaci\u00f3n acerca de la innovaci\u00f3n digital, te invitamos a que accedas a <a href=\"https:\/\/www.ikusi.comblog\/innovacion-digital\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">nuestro art\u00edculo<\/a> sobre el tema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Machine Learning genera un salto de calidad en las operaciones, y hoy podr\u00e1s entender a detalle esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":19546,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[169],"tags":[295,47],"temas":[18,38],"class_list":["post-4551","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aplicacion-soluciones-mx","tag-ciberseguridad-mx","tag-iot-mx","temas-ciberseguridad","temas-iot"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.9 - 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