El Aprendizaje Automático, una rama de la Inteligencia artificial, utiliza algoritmos especiales que les permiten a las computadoras aprender de los datos sin haber sido programadas específicamente para hacerlo. Aunque el término se acuñó en 1959, el concepto no se empezó a utilizar hasta hace unos años. Sin embargo, hoy en día, el aprendizaje automático desempeña un papel cada vez más importante en la optimización de las capacidades tecnológicas de las organizaciones, así como en la automatización de procesos, desde la automatización robótica de procesos (RPA) hasta la automatización inteligente de procesos (IPA).
Si su organización puede desarrollar una estrategia de aprendizaje automático sólida, obtendrá varios beneficios a corto y largo plazo. Puede servir como un componente crítico de su plan de desarrollo para pasar de los procesos manuales, poco fiables y que consumen mucho tiempo, a la verdadera automatización inteligente de los procesos. A continuación, le presentamos cinco formas en las que su empresa puede aprovechar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, así como consejos prácticos para poner en marcha su estrategia.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que les permite a las máquinas aprender de datos o experiencias pasadas sin que sean programadas explícitamente para hacerlo.
De manera básica, el aprendizaje automático puede dividirse en tres tipos:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Aprendizaje no supervisado
El tipo que se utilice dependerá siempre del tipo de resultado esperado, de los datos que se vayan a entrenar y de las técnicas que se deseen utilizar.
Ahora que las organizaciones generan más datos que nunca, los programas con tecnología de aprendizaje automático les proporcionan a las empresas la flexibilidad para procesar, analizar y desarrollar bucles de retroalimentación para mejorar los procesos y tomar decisiones basada en datos. Esto puede sonar un poco abstracto, pero en la práctica, significa que sus aplicaciones de software aprenderán a completar ciertas tareas (como la predicción de un resultado) sin necesidad de que un humano les diga cómo hacerlo.
El aprendizaje automático se ha utilizado para fines sorprendentes, por ejemplo, para crear las redes neuronales que sustentan a Sophia, un robot humanoide social. Sin embargo, para la empresa típica, el aprendizaje automático se utiliza en el desarrollo de motores de recomendaciones, flujos de trabajo de experiencias del cliente y otras funciones en segundo plano, como la segmentación natural, la comprensión del lenguaje natural (NLP), la detección de fraudes, la calificación crediticia y el modelado.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza un ciclo de vida analítico similar al del aprendizaje automático, pero que usa redes neuronales para resolver problemas equivalentes a los del cerebro humano por medio de funciones.
El aprendizaje profundo es una tecnología fundamental detrás de los vehículos autónomos, que les permite reconocer una señal de detención o distinguir a un peatón de un poste de luz. Es la clave del control por voz en dispositivos de consumo como teléfonos, tabletas, televisores y altavoces manos libres.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes que puedan simular la capacidad de pensamiento y el comportamiento de los seres humanos, mientras que el aprendizaje automático es una aplicación o un subconjunto de la IA que les permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para hacerlo.
Cinco maneras de aprovechar el aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede añadir valiosas capacidades de datos instantáneos a su organización. Estos son algunos de los casos de uso más frecuentes que los líderes empresariales aprovechan con esta tecnología.
1. Recomendación inteligente de productos
El aprendizaje automático y la automatización son algunas de las armas secretas que han convertido a empresas en línea como Amazon en los gigantes que son el día de hoy. Cuando los consumidores visitan sitios web, buscan productos, pasan tiempo viendo páginas de productos y, finalmente, compran artículos. Cada una de estas interacciones se convierte en un único punto de datos en un complejo perfil de consumidor.
Con las capacidades de aprendizaje automático, es posible evaluar miles de millones de puntos de datos (marcos de datos) y comenzar a comprender patrones más amplios de comportamiento de los consumidores. En función de nuevos conocimientos, las empresas pueden desarrollar motores de recomendación de productos o experiencias de consumo más personalizados que proporcionen las interacciones digitales personalizadas y significativas que buscan los consumidores de hoy.
2. Predicción de la demanda
En un escenario similar al anterior, el aprendizaje automático puede emplear una serie de factores para identificar la demanda de productos. Los cambios en el volumen de búsqueda, un aumento repentino de los precios, los cambios en los precios de la competencia y otros factores en el panorama más amplio pueden ayudar a proporcionar una información de las demandas cambiantes en una etapa temprana. Esto tiene importantes repercusiones en toda la cadena de valor.
Pensemos en la rápida evolución de la demanda de ciertos tipos de bienes de consumo al principio de la pandemia de coronavirus. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático que predicen la demanda, los minoristas pudieron identificar un aumento en ciertas áreas, como el papel higiénico o los productos de limpieza, y reponer proactivamente esos artículos, hacer pedidos a los proveedores e incluso gestionar las restricciones de compra para mantener el suministro. El aprendizaje automático también puede ayudar a identificar la disminución de la demanda, lo que puede ayudar a determinar los segmentos de productos específicos que deben ponerse a la venta, así como a ajustar el plan de inventario. También puede ayudar a optimizar la planificación y las fechas de entrega a los grandes clientes, e indicar cuándo es momento de considerar qué productos comercializar y promocionar.
3. Fijación de precios dinámica
En un entorno de tiendas físicas, los artículos se suelen etiquetar con precios estáticos. Sin embargo, los minoristas y los establecimientos en línea tienen mayor flexibilidad para fijar los precios en función de la demanda. Con el aprendizaje automático, es posible observar una serie de factores, como los cambios en la demanda, el panorama competitivo más amplio e incluso la actividad de búsqueda, para identificar de qué productos y servicios hay demanda.
Un aumento brusco de la demanda puede indicar una oportunidad para aumentar los precios, mientras que la falta de actividad en una categoría o un producto específico puede sugerir que una reducción de precios podría ayudar a reavivar el interés. Con el aprendizaje automático, la supervisión y los ajustes continuos pueden producirse de forma automática y oportuna en función de los cambios en el mercado.
4. Detección de fraudes
En todas las industrias, la detección y prevención del fraude es una de las principales preocupaciones. Sin embargo, confiar simplemente en las auditorías humanas y los procesos manuales deja mucho margen de error. Al incorporar el aprendizaje automático, es posible utilizar las anomalías de los datos para señalar situaciones que requieren un análisis más detallado.
Por ejemplo, un aumento del gasto en una tarjeta de crédito que no se corresponde con el comportamiento habitual de un comprador puede significar simplemente que está realizando una compra importante. Pero también podría indicar que la tarjeta de crédito se perdió o fue robada y su titular aún no se ha dado cuenta de la situación. La detección del fraude puede producirse en todos los niveles, desde el seguimiento de los comportamientos de los empleados hasta las transacciones de los clientes.
5. Reconocimiento de imágenes y videos
Ciertos tipos de datos, como las imágenes y los videos, son cada vez más omnipresentes en el panorama empresarial. Tanto si los datos se publican en las redes sociales como si son datos que los técnicos de servicio de campo recogen mientras trabajan con los clientes, la capacidad de reconocer y categorizar lo que ocurre en una imagen o un video es fundamental.
El aprendizaje automático permite un reconocimiento avanzado que puede automatizar este proceso y ayudar a categorizar rápidamente imágenes o videos no estructurados para incorporarlos al conjunto de datos más amplio de su empresa. También puede utilizarse para identificar anomalías. Por ejemplo, algunas empresas utilizan el aprendizaje automático para supervisar imágenes o videos en busca de infracciones de seguridad. Otros lo aprovechan para escanear fotografías de la distribución de las tiendas y asegurarse de que los minoristas cumplan con los acuerdos de comercialización de los fabricantes de bienes de consumo.
Implementación del aprendizaje automático
Las organizaciones líderes de hoy en día utilizan herramientas basadas en el aprendizaje automático para automatizar los procesos de toma de decisiones y están empezando a probar usos más avanzados de la inteligencia artificial para la transformación digital. Sin embargo, hay varios desafíos que se presentan al implementar el aprendizaje automático. Entre ellos, se encuentran factores como la escasa familiaridad con la tecnología y los flujos de procesos, lo que puede impedir el uso del algoritmo, o el hecho de que la empresa no tenga un acceso adecuado a las predicciones durante un tiempo suficiente para que sean funcionales para las áreas o líderes relevantes que las requieren para tomar decisiones. Además, es difícil asignar la cantidad adecuada de tiempo y dinero para garantizar que funcione de la manera prevista.
Afortunadamente, hay socios experimentados en los que puede apoyarse en estas situaciones difíciles. SoftwareONE trabaja regularmente con clientes que están implementando programas de aprendizaje automático. Con décadas de experiencia combinada en la implementación de soluciones de aprendizaje automático, nuestros expertos evalúan todos los aspectos del programa, desde la identificación del caso de uso y el diseño del modelo hasta la implementación de la solución.
Tanto si necesita ayuda para definir problemas empresariales, como para determinar las fuentes de datos necesarias para un modelo de aprendizaje automático, para establecer las etapas de definición de datos científicos más relevantes para entrenar los modelos, o para proporcionar habilidades para el refinamiento continuo, nuestro equipo cuenta con experiencia en todos los aspectos del aprendizaje automático, desde la conceptualización hasta la implementación. Además de los aspectos teóricos de los programas de aprendizaje automático, nuestro equipo también proporciona limpieza y transformación de datos, pruebas, programación, implementación de hardware, ampliación y capacitación. Al combinar estos factores, su equipo tendrá todo lo que necesita para aprovechar al máximo las mejores prácticas de aprendizaje automático.
Reflexiones finales
Alejarse de los procesos manuales puede permitirle a su empresa desarrollar nuevas soluciones que están a años luz de lo que un solo individuo o equipo puede lograr. Desde el resumen eficiente de grandes cantidades de datos hasta la identificación de patrones para la mejora de procesos, la prevención del fraude o la adaptación de las señales de venta al por menor a los comportamientos cambiantes de los consumidores, el aprendizaje automático ayuda a las organizaciones a llevar su estrategia de datos a nuevos niveles.
Implementar una estrategia de aprendizaje automático puede ser intimidante. Sin embargo, la falta de habilidades dentro de su equipo o la falta de experiencia práctica con casos de uso en su industria no tiene que ser una barrera para aprovechar esta importante oportunidad de optimización/automatización. Al trabajar con un socio experimentado, puede identificar las mejores aplicaciones de aprendizaje automático para su empresa y crear un plan de implementación que lo ayude a obtener resultados en el menor tiempo posible.
