Según algunos expertos, las empresas más grandes están más dispuestas a invertir en ML, mientras que las pymes no. ¿Por qué? Una de las razones, es que el capital del que dispone una gran empresa no es el mismo que el de una empresa pequeña.
El aprendizaje automático (ML) funciona muy bien para las grandes empresas tecnológicas.
Las grandes empresas invierten mucho en este tipo de talento innovador. Algunas de ellas contratan ingenieros de software e informáticos externos a la empresa puntualmente, en cambio otras forman su propio equipo de TI.
¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?
El ML es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA). Emplea un grupo de algoritmos predefinidos para localizar patrones en los datos y obtener conclusiones que permitan a la IA «empollar» de los datos ya procesados. Para favorecer el desarrollo del aprendizaje, el aprendizaje automático analiza las propiedades del resumen de los datos a un nivel más elevado de entendimiento.
En otras palabras, es un sistema que recuerda las prioridades de los usuarios, entiende el habla y los textos. Contra más se utiliza más aprende, esa es su magia.
Entiende al usuario | Potencia la personalización
Perfecciona los procesos | Capaz de crear experiencias idóneas
¿Qué ayuda a reducir el tiempo?
Los proveedores de aprendizaje automático ofrecen almacenes de propiedades de datos con un alto nivel. Ayudan a reducir el tiempo que los científicos tienen para realizar la misma tarea a niveles más altos para su uso en IA y ML. Este tipo de almacenes, al recopilar estos datos preconfigurados, también ahorran tiempo de preparación de datos y permite al usuario final (empresa) un fácil uso de esta herramienta tecnológica.
Ejemplos de aprendizaje automático (ML)
Mejora de la contratación y el desempeño de los empleados: Una compañía global de comida rápida utiliza el aprendizaje automático para obtener perspectivas relacionadas con la adquisición de talento, la retención y el desempeño de los empleados. Ese tipo de “análisis sobre personas” ofrece perspectivas detalladas acerca de los datos de RH utilizando técnicas de elaboración de modelos predictivos en múltiples fuentes de datos integradas. (Fuente: Intel)
Marketing personalizado: Un importante banco italiano creó un sistema de análisis cognitivo para analizar los datos de los clientes y detectar importantes focos ocultos de oportunidades. Este enfoque generó un programa de marketing saliente con destinatarios específicos que mejoró significativamente las conversiones. (Fuente: Intel)
Cotizaciones de precios personalizadas: Una compañía de software global líder utiliza cotizaciones de precios computarizadas orientadas por el aprendizaje automático para personalizar opciones precisas para destinatarios específicos a cada cliente actual y potencial. La empresa tiene predicciones más precisas y focalizadas porque el aprendizaje automático se integra con los sistemas de gestión de relaciones con clientes y planificación de recursos empresariales. (Fuente: Intel)
Ejemplos de aprendizaje automático más actuales (ML)
Disney
Se utilizan unas pulseras llamadas MagicBand. Se usan como llaves de la habitación, como forma de pago y entrada de acceso al parque. Esta pulsera compila datos de su ubicación (dentro del parque) y así, recomendar atracciones y espectáculos. También, nos dirigirá por áreas menos concurridas y así, evitar aglomeraciones.
Netflix
Nuestro gran conocido, utiliza el aprendizaje automático para recomendarnos contenido en base a nuestras preferencias y a nuestra situación demográfica. Según los datos el 75% de lo que vemos proviene de estas recomendaciones.
Urban Outfitters
La identificación del sus productos, se basa en el etiquetado en virtud de, especificaciones como el tipo de escote, estampado, entre otros. De esta manera facilita al usuario la búsqueda de lo que realmente quiere.
Para exprimir al máximo la incorporación de Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, es indispensable investigar las tendencias más actuales para el desarrollo de la mejor solución para tu negocio.
