Machine Learning y la evolución de las empresas
El Machine Learning (ML) o aprendizaje de máquina se ha convertido en una tecnología esencial para los negocios, una vez que permite automatizar una serie de tareas aliviando la carga de trabajo de los colaboradores y optimizando la gestión del tiempo.
Si las empresas no acompañan las tendencias en tecnología, ponen en riesgo su continuidad en el mercado principalmente porque limitan su capacidad productiva dejando de atender a sus públicos de la manera que corresponde.
Bajo este contexto, introducir el Machine Learning al entorno corporativo configura una medida clave para potencializar los procesos, reducir los gastos y elevar significativamente la eficiencia operativa del negocio. ¿Quieres conocer más sobre esta innovación?
¡Dedícale tiempo a la lectura de nuestro artículo!
En sus líneas, encontrarás mucha información relevante sobre el ML, desde su concepto hasta las razones que fundamentan la adopción de sus herramientas.
¿Vamos?
Concepto de Machine Learning
Ramo de la Inteligencia Artificial o IA fundamentado en la idea de que los sistemas pueden entrenarse para desarrollar un buen nivel de razonamiento lógico, el Machine Learning consiste en un método de análisis de datos que automatiza el proceso de construcción de modelos analíticos.
Partiendo de la premisa de que las máquinas pueden aprender, procesar, integrar datos de modo a tomar decisiones bajo un mecanismo análogo al ser humano, sus funciones están basadas en algoritmos capaces de enseñar a la máquina cómo llevar a cabo ciertas tareas automatizables.
Por lo tanto, el ML es un campo de la Inteligencia Artificial cuyo principal objetivo es explotar estudios y construcciones de algoritmos que habilitan a las máquinas a pensar y actuar de modo autónomo tomando un conjunto de datos de entrada y, mediante la consideración de ciertos patrones, generar las salidas.
Este modelo de aprendizaje basado en la observación por experiencia directa, ejemplos, instrucción, entre otros, se construye a partir de la identificación de estándares de un enorme volumen de datos
Beneficios del aprendizaje de máquina para las organizaciones
En las últimas décadas, las tecnologías disruptivas como el ML han promovido potentes cambios en las organizaciones acelerando sus actividades internas e impactando los resultados de una manera nunca antes vista.
A continuación, presentamos los 4 beneficios más expresivos de este método analítico:
1. Optimiza la toma de decisiones
Los sistemas de ML son capaces de procesar y analizar una gran cantidad de datos de modo prácticamente instantáneo, hecho que permite a los gestores tomar decisiones mucho más rápidas y amparadas por información verídica y de alto valor.
2. Favorece las soluciones rápidas
Al permitir una toma de decisiones estratégica mucho más precisa y alineada a la realidad de las áreas y del negocio, logramos resolver problemas o atender nuevas demandas de manera muy rápida.
Esto se debe a que el procesamiento ágil posibilita que los sistemas aporten información y muestren resultados en tiempo real favoreciendo así, la adopción de nuevos caminos y la adaptación de las empresas al nuevo contexto de mercado.
3. Mejora la eficiencia y la productividad
Como los algoritmos permiten que las máquinas procesen un gran volumen de datos por segundo, las empresas pueden automatizar un sinfín de tareas.
Hoy en día, la automatización es crucial no solo para acelerar diversos procedimientos de un negocio, sino también para mejorar las condiciones de trabajo de su plantel:
- Minimizando las actividades manuales;
- promoviendo una optimización en el manejo del tiempo;
- asegurando que los profesionales apliquen sus esfuerzos en tareas relevantes relacionadas con el core de negocio.
4. Reduce los costos de operación
La disminución de los costos es el reflejo de la automatización de tareas y de la consecuente mitigación de la ocurrencia de errores.
Acarreados por la interferencia humana, el malgasto de tiempo y las decisiones ineficaces apoyadas en cuestiones subjetivas, los errores inciden directamente en los gastos de un negocio.
La automatización permite reducirlos en virtud del procesamiento, cruce y análisis de un flujo enorme de datos, identificando tendencias que bajo una sistemática manual y humana podrían pasar desapercibidos.
Como resultado de la mitigación de errores, reducimos la necesidad de modificar procesos, realizar varias veces una misma tarea y desperdiciar tiempo inyectando esfuerzos en prácticas obsoletas o deficientes. ¡Y todo esto favorece la economía de costos!
3 ejemplos de aplicación
Como la tecnología se basa en algoritmos, es extremadamente versátil pudiendo adaptarse a diferentes rubros, departamentos corporativos y necesidades. ¡Conoce algunas de sus aplicaciones!
1. Base de datos autónoma
La base de datos autónoma presenta funciones automáticas como el ingreso y la modificación de los datos minimizando así, la necesidad de implicar profesionales en tareas relativamente simples y que son potencialmente más eficaces cuando se ejecutan con el apoyo de herramientas tecnológicas.
2. Detección y combate a fraudes
Los modelos analíticos permiten a los científicos de datos determinar cuáles transacciones presentan una mayor probabilidad de padecer actos fraudulentos mientras que minimizan la consideración de falsos positivos.
En virtud de la identificación automática de estándares en una gran cantidad de operaciones continuas, el Machine Learning puede diferenciar comportamientos legítimos de los sospechosos y adaptarse rápidamente a las nuevas técnicas y tipos de fraude.
Por lo cual, esta tecnología se posiciona como una barrera contra las ciberamenazas.
3. Filtro de spam en los sistemas de email
Gracias al ML y a la Inteligencia Artificial, los sistemas de email filtran los mensajes de manera automática basándose en contenidos y aspectos técnicos aparentemente nocivos.
Para eso, consideran políticas y normas para escanear, analizar y definir los mensajes que pueden clasificarse como spam.
Razones por las que debes considerarlo
Si aún no estás seguro de que introducir el Machine Learning en tu negocio es una decisión inteligente y moderna, ¡échale un vistazo a otras importantes razones por las que debes considerarlo!
Generar aprendizaje ilimitado
Las máquinas modernas pueden ejecutar numerosas acciones inteligentes sin necesidad de programarse gracias a sus sistemas de computación cognitiva. Pues este le provee la habilidad de absorber información del medio con una velocidad asombrosa.
Además de captar, los sistemas son capaces de analizar y procesar datos, así como tomar decisiones precisas y valiosas para la evolución del negocio.
Identificar excelentes oportunidades de mercado
A raíz de la integración e interpretación de billones de datos por segundo, el ML puede convertirlos en información relevante y, consecuentemente, generar insights que permitan aprovechar las mejores oportunidades de negocio.
Incrementar los resultados
Considerando que los datos y la información consisten en uno de los activos empresariales más importantes, las empresas que los emplean con sabiduría tienden a ganar puntos en términos de competitividad y rentabilidad por basarse en insights valiosos y tomar decisiones céleres.
¡Hemos finalizado!
Al llegar hasta aquí, esperamos que hayas resuelto todas tus dudas acerca del Machine Learning y entendido que implementar esta metodología analítica permite dar un salto en la transformación digital de tu empresa.
Con el aprendizaje de máquina, puedes romper las cadenas que restringen el avance del negocio, fundamentar tus decisiones en información sólida y, finalmente, posicionarte como una empresa guiada por datos o Data Driven.
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