Cómo implementar machine learning en tu empresa

El machine learning para empresas permite analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa para una correcta toma de decisiones. Implementar machine learning puede hacerse de forma fácil con una planificación adecuada.

Descubre cómo implementar machine learning en tu empresa y aprovechar sus beneficios.

La implementación del machine learning para empresas (ML) engloba varios aspectos clave que van desde la identificación de oportunidades hasta la capacitación del personal y la evaluación continua de los resultados.

Entre los beneficios del machine learning para empresas se encuentran la automatización empresarial con machine learning, la realización de análisis predictivo para negocios, así como mejorar la toma de decisiones y generar valor a partir de los datos.

La implementación de soluciones de machine learning no es sencilla y requiere tener una estrategia y una planificación bien definida para que la integración con la infraestructura existente sea exitosa y el impacto del machine learning en las empresas sea efectivo. Veamos, a continuación, algunos elementos que hay que tener en cuenta.

Identificar problemas y oportunidades

Cómo ocurre cada vez que se quiere implementar una tecnología nueva en la operativa de una compañía, lo primero que hay que hacer es identificar los problemas que se pretenden resolver. Es importante saber que no todas las tareas que se llevan a cabo en una empresa van a beneficiarse de las ventajas del machine learning en los negocios, por lo que no es necesario incorporarlo en esa operativa.

Contar con un socio como aggity, con un profundo conocimiento sectorial y cuenta con soluciones que aprovechan el potencial de tecnologías como la inteligencia artificial para empresas, el Machine Learning o el Big Data en los negocios, ayuda a las empresas a saber qué aplicaciones de machine learning son las más adecuadas para cumplir con los objetivos de crecimiento y de mejora de las operaciones.

Datos y más datos

Incorporar el machine learning para mejorar operaciones es el factor primordial para aprovecharse de sus ventajas. Pero el machine learning nunca funcionará si no tiene acceso a una gran cantidad de datos. Así que para que las estrategias de machine learning sean exitosas es fundamental recolectar, limpiar y estructurar los datos necesarios para entrenar los modelos de ML.

Toda la información que se recopile debe estar bien organizada y almacenada en formatos accesibles. Y es que, no sólo vale con tener una gran cantidad de datos, previamente hay que hacer una limpieza de estos, quitar datos obsoletos o duplicados y quedarse con aquellos que vayan a aportar valor al negocio.

Selección de la solución

Una vez que se han almacenado y limpiado los datos es el momento de seleccionar las herramientas de machine learning para negocios que mejor se adaptan a las necesidades de la compañía.

Suele ocurrir que en los procesos de transformación digital en negocios se opta por soluciones que no cumplen con las expectativas, precisamente porque se consideran otros factores que nada tienen que ver con las necesidades del negocio. Además, dependiendo de la tarea que se quiere cubrir será mejor una solución que otra.

No es lo mismo una solución especializada en machine learning en marketing empresarial que otra diseñada para generar modelos predictivos en la empresa o de machine learning en la toma de decisiones de recursos humanos.

Desarrollo y entrenamiento de modelos

En la optimización de procesos empresariales, el ML permite que las organizaciones se distancien de sus competidores ya que se generará valor a partir de los datos.

En un momento en el que la implementación de inteligencia artificial en las empresas se encuentra en pleno apogeo, el machine learning proporciona importantes mejoras en las diferentes áreas que componen una organización. Por ello es importante seleccionar el algoritmo de ML adecuado para, a continuación, entrenar el modelo de machine learning para que el algoritmo ajuste sus parámetros basándose en los datos de entrenamiento. Con ello se minimizarán los errores y se mejorarán las predicciones que permitirán una correcta toma de decisiones.

Capacitación del personal

A lo largo de los últimos años hemos visto como el análisis de datos para empresas se ha convertido en algo prioritario para ellas. Los avances tecnológicos como la mejora de las redes, la capacidad de cómputo o el cloud computing han permitido que la analítica de datos sea cada vez más efectiva. Tanto es así que la tecnología de machine learning para pymes es ya una realidad y este tipo de soluciones ha dejado de ser exclusiva de las grandes corporaciones.1

No obstante, en el machine learning para empresas no sólo conviene tener en cuenta los puntos anteriores, sino que es importante tener un equipo capacitado para trabajar con machine learning, por lo que la formación continua de los empleados juega un papel fundamental para que éstos puedan manejarse con las nuevas soluciones.

Asimismo, hay que tener en cuenta que la monitorización permanente de los modelos ML permitirá saber si están cumpliendo con los objetivos que se habían marcado y, en caso de no hacerlo, realizarlos ajustes necesarios.