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CÓMO EL MACHINE LEARNING PUEDE RESOLVER LOS RETOS EMPRESARIALES Y CÓMO SEGUIR LAS MEJORES PRÁCTICAS


Desbloqueando el potencial del Aprendizaje Automático: Resolviendo retos empresariales y aplicando prácticas ejemplares - Sumo Analytics

El Aprendizaje Automático (ML) es un campo emocionante y en rápido crecimiento que tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas operan. Es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (AI) que permite a las computadoras aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones sin ser programadas explícitamente para hacerlo. Con ML, las empresas pueden automatizar tareas repetitivas, obtener información valiosa de los datos y hacer predicciones que pueden mejorar la eficiencia y aumentar los ingresos.

A continuación, exploramos brevemente los muchos problemas empresariales que se pueden resolver con ML, incluyendo la modelización predictiva, la segmentación de clientes, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, los sistemas de recomendación y la automatización de tareas repetitivas. También discutiremos las mejores prácticas a seguir al trabajar con ML y ejemplos de empresas que ya están utilizando ML para lograr el éxito. Ya sea que sea un líder empresarial, científico de datos o simplemente curioso sobre el potencial de ML, este blog proporcionará información valiosa sobre cómo se puede utilizar el ML para resolver una amplia gama de problemas empresariales.


Existen varios problemas empresariales que pueden ser resueltos con el aprendizaje automático, pero algunos de los más comunes son:

  1. Modelado predictivo: El aprendizaje automático puede ser utilizado para predecir resultados futuros basados en datos históricos, tales como pronósticos de ventas, predicción de pérdida de clientes y optimización de cadenas de suministro.

  2. Segmentación de clientes: El aprendizaje automático puede ser utilizado para segmentar clientes en grupos basados en sus características y comportamientos, permitiendo un marketing enfocado y experiencias personalizadas.

  3. Detección de anomalías: El aprendizaje automático puede ser utilizado para identificar patrones y anomalías en datos que puedan indicar fraude, errores, u otros problemas, tales como la detección de transacciones de tarjeta de crédito inusuales o intrusiones de red.

  4. Procesamiento de Lenguaje Natural: El aprendizaje automático puede ser utilizado para automatizar tareas que involucran la comprensión y generación de lenguaje humano, tales como análisis de sentimientos, generación de texto, traducción de lenguaje y conversión de texto a voz.

  5. Visión por Computadora: El aprendizaje automático puede ser utilizado para automatizar tareas que involucran la comprensión e interpretación de imágenes, video y datos 3D, tales como clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial.

  6. Sistemas de recomendación: El aprendizaje automático puede ser utilizado para recomendar productos, servicios o contenido a usuarios basados en sus preferencias y comportamiento, tales como la recomendación de libros o películas en plataformas de streaming.

  7. Automatización de tareas repetitivas: El aprendizaje automático puede ser utilizado para automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos, limpieza de datos y etiquetado de datos, ahorrando tiempo y reduciendo errores.

En general, el aprendizaje automático puede ser utilizado para mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar los ingresos al automatizar muchos procesos empresariales, proporcionar información y hacer predicciones.


Es evidente para la mayoría que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son campos en rápido crecimiento que tienen el potencial de transformar industrias y mejorar la vida humana. Para aprovechar al máximo estas tecnologías, es esencial comprender los fundamentos y las mejores prácticas centrales de la IA/ML. Estas incluyen los pasos involucrados en la construcción de un modelo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta el desarrollo, implementación y monitoreo del modelo. Además, hay varias mejores prácticas a tener en cuenta al trabajar con IA y ML, como la regularización, los métodos de conjunto, la interpretabilidad y las consideraciones éticas. Al comprender estos fundamentos y mejores prácticas, estarás mejor equipado para construir modelos de ML precisos, confiables e impactantes que entreguen resultados en el mundo real. Los fundamentos centrales de IA/ML y las mejores prácticas incluyen los siguientes pasos:

  1. Preparación de datos: Esto incluye la recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos para hacerlos listos para modelos de aprendizaje automático. Este paso es crucial ya que la calidad y cantidad de datos afectarán el rendimiento del modelo.

  2. Ingeniería de características: Es el proceso de crear nuevas características a partir de los datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo.

  3. Desarrollo del modelo: Esto incluye la selección del algoritmo apropiado, el entrenamiento del modelo y la ajuste de los hiperparámetros para optimizar el rendimiento.

  4. Evaluación del modelo: Esto incluye la evaluación del rendimiento del modelo utilizando métricas como precisión, exactitud, recuperación y puntaje F1.

  5. Implementación del modelo: Esto incluye la implementación del modelo en producción, incluyendo la creación de una API u otra interfaz para permitir que el modelo sea utilizado por otros sistemas.

  6. Monitoreo y mantenimiento: Esto incluye el monitoreo del rendimiento del modelo en producción, la actualización del modelo con nuevos datos y el reentrenamiento del modelo cuando sea necesario.

Además de estos pasos, algunas mejores prácticas a seguir incluyen:

  • Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

  • Usar la validación cruzada para obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo.

  • Regularizar el modelo para evitar el sobreajuste.

  • Usar métodos de conjunto para combinar múltiples modelos para un mejor rendimiento.

  • Monitorear el rendimiento del modelo en producción y hacer ajustes según sea necesario.

  • Usar técnicas de interpretabilidad para comprender el proceso de toma de decisiones del modelo.

  • Tener una comprensión clara del problema que se está tratando de resolver y elegir el modelo adecuado en consecuencia.

  • Hacer un seguimiento de todo el proceso y llevar un registro del progreso y las decisiones tomadas.

  • Considerar las implicaciones éticas y legales del modelo y asegurarse de que sea justo, explicativo y transparente.


Hay muchas empresas en diversas industrias que ya están utilizando ML para lograr el éxito, tanto grandes como pequeñas. Aquí hay algunos ejemplos:

  1. Retail: Amazon, uno de los minoristas en línea más grandes del mundo, utiliza ML para predecir la demanda de los clientes, personalizar las recomendaciones de productos y mejorar la logística y la gestión de la cadena de suministro.

  2. Cuidado de la salud: Google DeepMind Health, una división de Google, utiliza ML para analizar imágenes médicas y mejorar la precisión de las pruebas diagnósticas.

  3. Finanzas: Goldman Sachs, un banco de inversión global, utiliza ML para identificar y prevenir transacciones fraudulentas, y para predecir los precios de las acciones.

  4. Automotriz: Tesla utiliza ML para mejorar el rendimiento de sus autos autónomos y proporcionar mantenimiento predictivo y características de seguridad para sus vehículos.

  5. Energía: GE Renewable Energy utiliza ML para predecir los patrones de energía eólica y solar, optimizar el rendimiento de parques eólicos y solares, y reducir el tiempo de inactividad de los aerogeneradores.

  6. Agricultura: John Deere, fabricante de equipos agrícolas, utiliza ML para optimizar los rendimientos de los cultivos y mejorar la eficiencia de sus equipos.

  7. Comercio electrónico: Alibaba, la empresa de comercio electrónico más grande de China, utiliza ML para personalizar las recomendaciones de productos, detectar fraudes y mejorar la logística y la gestión de la cadena de suministro.

  8. Publicidad: Facebook utiliza ML para optimizar la orientación de anuncios y mejorar la efectividad de sus campañas publicitarias.

Estos son solo algunos ejemplos de industrias y negocios que la mayoría de nosotros hemos escuchado, pero todas son empresas grandes. El AI/ML también puede ser utilizado en PYMEs y no solo para grandes empresas. ML tiene el potencial de brindar beneficios significativos a empresas en muchas industrias, grandes y pequeñas, y es probable que cada vez más empresas adopten ML en los próximos años.


Como ejemplo, una startup española, ALZA CARE, utiliza IA/ML para optimizar el flujo de pacientes en hospitales, por ejemplo, pronosticando llegadas y admisiones, prediciendo cirugías de emergencia, la duración de la estancia del paciente y el riesgo de reingreso. A pesar de ser una pequeña empresa, todavía pueden atender a algunos de los hospitales más grandes del mundo con tecnologías avanzadas y automatización, ahorrando a las instituciones de atención médica grandes cantidades de dinero con operaciones simplificadas y mejorando el nivel de servicio y la calidad de atención.


Un aspecto importante a tener en cuenta es que los primeros movimientos en análisis avanzado e IA tendrán una ventaja sobre sus competidores, lo que será cada vez más difícil para los competidores alcanzar. Esto se destaca en un informe de McKinsey emitido hace unos años y en un interesante recurso de Sumo Analytics sobre la importancia de adaptarse a un entorno cambiante, es decir, la Revolución de la IA.





 








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