En las últimas décadas, el machine learning se ha consolidado como una herramienta revolucionaria en el ámbito digital, transformando sectores de gran impacto en nuestra cotidianidad como la medicina, las finanzas y la tecnología.
Sin embargo, implementar ML no está exento de múltiples desafíos y expectativas importantes, que las organizaciones deben tener en cuenta para sacar el mayor provecho de su potencial.
Este artículo explora un poco la historia del machine learning y de qué manera impacta en la toma de decisiones dentro de los procesos de negocios. Además, destacaremos la experiencia de SQDM en este campo.
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Historia del machine learning
Para quienes tenemos años recorriendo este ramo, sabemos que el concepto de machine learning no es nuevo.
Sus raíces se remontan a mediados del siglo XX, específicamente en 1959, cuando Arthur Samuel (pionero en el área de los juegos informáticos e inteligencia artificial), definió el término como “es el área de estudio que permite a las computadoras aprender sin tener que programarse.”
Desde entonces, el ML ha evolucionado significativamente. Llegando así a los años 80 y 90, donde el aumento de la capacidad de computación y la disponibilidad de datos impulsaron el desarrollo de algoritmos más sofisticados.
Tras el auge de internet en la década de 2000, la recopilación masiva de datos se hizo más fácil, lo que permitió el entrenamiento de modelos de machine learning para que se tornaran más complejos.
Hoy en día, es un componente vital en las aplicaciones de la inteligencia artificial, impulsando avances en el reconocimiento de voz, la visión por computadora y la personalización de contenidos.
¿Cuáles son los desafíos y consideraciones clave del machine learning?
Calidad y cantidad de datos
El rendimiento de los modelos de ML depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos disponibles. Datos insuficientes o de mala calidad conlleva hacia modelos ineficaces. Por lo tanto, es indispensable disponer de amplios volúmenes de datos limpios y relevantes para entrenar modelos precisos.
Preprocesamiento de datos
Antes de entrenar un modelo, los datos deben ser pre procesados, esto incluye tareas de limpieza exhaustiva, así como la normalización y eliminación de valores atípicos; ya que este paso es fundamental para asegurar que el modelo logre aprender patrones significativos.
Sobreajuste y subajuste
El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y falla al generalizar con los datos nuevos. El subajuste, por otro lado, hace referencia a cuando un modelo no captura bien los patrones subyacentes. Balancear estos dos aspectos permite crear modelos más efectivos.
Interpretabilidad y transparencia
Los modelos de machine learning, especialmente los más complejos como las redes neuronales profundas, suelen ser difíciles de interpretar. La falta de transparencia tiende a ser un obstáculo en sectores como la medicina y finanzas, donde es fundamental entender cómo se toman ciertas decisiones.
Consideraciones éticas y de sesgo
Es común que los modelos de ML pueden perpetuar o incluso exacerbar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento. En ese sentido, es vital abordar estos errores para evitar decisiones injustas y asegurar que las aplicaciones de ML sean equitativas.
Costos computacionales
Entrenar modelos complejos es algo que puede resultar costoso en términos de recursos computacionales. Las organizaciones deben considerar los gastos destinados a la infraestructura, así como el tiempo requerido para entrenar y desplegar modelos de ML.
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Mejora la precisión en la toma de decisiones con machine learning
La toma de decisiones es una tarea elemental dentro de cualquier proceso de negocio, y el machine learning ha demostrado ser extremadamente eficaz para incrementar la precisión en este contexto.
Esto lo podemos ver reflejado de la siguiente forma:
En la personalización y experiencia del cliente
Los usos de la inteligencia artificial en ML permiten analizar grandes volúmenes de datos de los clientes para identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto.
Esto facilita la toma de decisiones enfocándose en las necesidades del cliente para así ofrecer de manera precisa un producto, servicio o recomendaciones acorde a sus demandas, lo que eventualmente ayudará a incrementar las tasas de conversión y la fidelización.
Para gestionar mejor el riesgo
Otra de las ventajas de la inteligencia artificial, es que sirve para idear panoramas ficticios en donde es posible simular múltiples resultados. Algo muy útil, en el ámbito financiero, a la hora de detectar fraudes, evaluar riesgos crediticios y optimizar las inversiones.
Los algoritmos se encargan de analizar transacciones en tiempo real para identificar comportamientos anómalos y prevenir fraudes de manera más eficaz que con los métodos tradicionales.
Establecer procesos automatizados más veloces y eficientes
En la industria, el ML tienen la capacidad de gestionar grandes cantidades de datos, esto le permite automatizar y optimizar sus procesos, ayudándole a aumentar la eficiencia y a reducir costos.
Por ejemplo, los sistemas entrenados pueden predecir fallos en maquinaria, permitiendo a la empresa reaccionar y decidir qué solución tomar de forma ágil.
SQDM: Expertos en machine learning
En SQDM, somos líderes en el desarrollo e implementación de soluciones de machine learning que transforman cualquier tipo de negocio.
Con años de experiencia y un equipo de expertos, abordamos cada proyecto con una visión personalizada, asegurándonos de que nuestras soluciones no solo sean técnicamente sólidas, si no también alineadas con las necesidades estratégicas de nuestros clientes.
¿Cómo lo hacemos?
Nuestro proceso comienza con una evaluación detallada de los datos y las necesidades del cliente, seguido de la selección de los algoritmos adecuados y el entrenamiento de modelos robustos.
Nos enfocamos en la transparencia y la interpretabilidad de nuestros modelos, proporcionándoles las herramientas necesarias para entender y confiar en las decisiones automatizadas.
Además, priorizamos la ética en el ML, implementando prácticas para mitigar cualquier indicio de sesgos y garantizar un uso justo y equitativo de nuestras soluciones.
Como puedes ver, el machine learning aprovecha al máximo los beneficios de la inteligencia artificial para incrementar los niveles de precisión y eficiencia en diversos sectores. Sin embargo, implementar con éxito estas tecnologías requiere abordar ciertos retos relacionados con los datos, la interpretabilidad, y las consideraciones éticas.
En SQDM, estamos dispuestos a ayudar a nuestros clientes a superar estos desafíos, ofreciendo soluciones de ML que no solo son técnicamente avanzadas, sino también alineadas con sus valores y objetivos estratégicos ¡Anímate y contáctanos!
