Hoy en día, casi todos los relojes producidos por Rolex están equipados con la caja Oyster resistente al agua de la marca, y Rolex ya no produce nada con un tamaño de caja inferior a 28 mm. Este no fue siempre el caso réplicas de relojes

El aprendizaje automático (o machine learning, ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que potencia a los datos y los negocios y cada vez resulta más accesible para las personas que no son especialistas. Los algoritmos de ML utilizan datos históricos como insumo de entrada para anticipar nuevos valores de salida

y de esta forma permitir que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados. El machine learning es importante porque brinda a las empresas una visión de las tendencias en el comportamiento del cliente y los patrones operativos comerciales, además de respaldar el desarrollo de nuevos productos. De hecho hoy se convirtió en un diferenciador competitivo significativo para muchas empresas.

Una encuesta mundial realizada entre profesionales de datos, reflejo que la adopción de métodos de aprendizaje automático en las organizaciones es del 45%, aunque las tasas varían mucho entre países. La adopción también varía según el tamaño de la empresa: las más grandes tienen tasas más altas (61%) que las medianas (45%) y pequeñas (33%).

Según el informe “las organizaciones están aprovechando el poder de los métodos de aprendizaje automático para ayudarles a extraer información de mejor calidad, aumentar la productividad, reducir los costos y obtener más valor de sus datos”.

La mayor accesibilidad actual del aprendizaje automático tiene mucho que ver con el crecimiento de la ciencia de datos. Este último es  el campo de estudio y de aplicación práctica que le da sustento al ML y que además permitió su emergencia. De hecho como dice Forbes “si los datos son el petróleo de la era de la información y el ML es el motor, entonces la ciencia de datos es el equivalente a las leyes de la física que provocan la combustión y el movimiento de los pistones”.

Democratización de datos

Hasta hace diez años la ciencia de datos se consideraba una asignatura de nicho, que atravesaba la estadística, matemáticas e informática y que se impartía en un puñado de universidades. Hoy en día, en cambio, su importancia para el mundo de los negocios y el comercio está bien establecida.
Con su desarrollo cada vez mayor, esta disciplina favorece la paulatina democratización del acceso a los datos, logrando una cultura empresarial basada en datos. En consecuencia se logra un mayor aprovechamiento de la información logrando una visión 360 del negocio que habilita la toma de decisiones inteligentes, cosa que veremos impactar en distintas tendencias que se verán en 2022.

Aprendizaje automático automatizado

Una de estas tendencias que será clave el año entrante es la del aprendizaje automático automatizado, habitualmente abreviado como autoML. Los desarrolladores de soluciones de autoML tienen como objetivo “crear herramientas y plataformas que cualquier persona pueda utilizar para generar sus propias aplicaciones de ML”.

En particular el autoML está dirigido a personas cuya experiencia y conocimientos especializados los colocan en una posición ideal para desarrollar soluciones a los problemas más urgentes en sus campos de experties, pero que a menudo, carecen del conocimiento de codificación necesario para aplicar la IA a esos problemas.

La experiencia indica que hasta aquí, una gran parte del tiempo de un científico de datos debe dedicarse a la limpieza y preparación de datos, tareas necesarias, pero que no aportan valor real al negocio. Por ejemplo, un estudio reciente encontró que los científicos de datos dedican aproximadamente el 45% de su tiempo a tareas de preparación de datos, incluida la carga y limpieza de los mismos. De alguna forma el autoML viene a solucionar este problema, al propiciar una gestión de datos automatizada. En su forma más básica implica automatizar esas tareas, pero también significa -cada vez más- construir modelos y crear algoritmos y redes neuronales.

El objetivo de autoML es que muy pronto cualquier persona con un problema que deba resolver o una idea que quiera probar, pueda aplicar el aprendizaje automático a través de interfaces simples y fáciles de usar. Es decir, que las personas sin conocimientos específicos de ML podrán aprovechar los algoritmos y los avances del aprendizaje automático para desarrollar soluciones que resuelvan problemáticas de negocio, cada vez con mas frecuencia, sin necesidad de preocuparse por comprender su funcionamiento interno.

En 2022 se espera que se den pasos importantes para que usar machine learning sea algo cotidiano y así permitir que cada vez más usuarios ligados a la parte comercial de las empresas puedan tomar decisiones inteligentes basadas en datos y obtener una visión de 360 grados del negocio.

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