Hablar de Machine Learning es hablar de Inteligencia Artificial y su correlación en el mundo de la tecnología. Algo a resaltar es que existe el error muy común al no conocer la diferencia entre Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Por lo que, estos términos suelen ser utilizados sin distinción de las organizaciones, lo cual impide tener una perspectiva clara de lo que realmente significan estas disciplinas.
En palabras simples definiremos al Machine Learning como ese proceso de aprendizaje basado en exponer a la computadora a muchos datos para su procesamiento, análisis y aprendizaje de ellos.
Ahora bien, para el mundo empresarial el Machine Learning ha superado todas las expectativas y se ha convertido en un verdadero generador de valor donde más de la mitad de las empresas que han tenido un contacto y a su vez han implementado proyectos basados en inteligencia artificial (IA) y en Machine Learning afirman que esta tecnología ha aumentado su productividad.
Con esto queda claro que el ML juega un papel relevante en toda transformación empresarial que cualquier organización desee implementar. Pero, al elegir el caso de uso adecuado es necesario considerar algunos factores.
En primer lugar, debe buscar un equilibrio entre la velocidad y el valor óptimo. Es posible que si se realiza una prueba de concepto por un científico de datos de forma independiente, existen pocas probabilidades de lograr que el Machine Learning despierte mucho entusiasmo y esa atención necesaria. Pero, si muestra cómo el Machine Learning puede resolver los problemas cotidianos a los que cualquier organización se enfrenta, será más fácil obtener el compromiso necesario.
El segundo paso es realizar una correcta elección de un caso de uso a resolver en el que se tenga acceso a muchos datos, de manera que esto resulte comprobable y no una frustración al no contar con los datos necesarios.
Por último, es necesario validar si el problema a resolver realmente se resuelve mediante el uso de Machine Learning, así como realmente obtener los resultados esperados que puede traducirse a reducción de costos, productividad o una mejor experiencia a nuestros clientes.
Si quieres conocer más de estos casos de uso, te compartimos el siguiente link.