Operacionalización del aprendizaje automático en los procesos

El mundo está cada vez más controlado por las tecnologías digitales. Big data, inteligencia artificial y automóviles autónomos, y estos son solo una pequeña parte de lo que cambia o cambiará nuestras vidas, nuestros hábitos y la forma en que hacemos negocios todos los días. Pero, ¿cómo podemos usar el aprendizaje automático en la práctica y por qué es una buena inversión empresarial?

Es la accesibilidad actual de grandes cantidades de datos lo que ha hecho posible utilizar el aprendizaje automático en todas partes para resolver problemas comerciales, pero existen dos requisitos clave para que esta tecnología funcione: la calidad de los datos de origen y el modelo depurado que los utiliza. .

¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un método de análisis de una gran cantidad de datos mediante algoritmos, que pueden tomar ciertas decisiones basadas en el análisis y la experiencia previa. La automatización del aprendizaje automático (ML) se usa activamente en los negocios, ya que le permite crear modelos de negocios analíticos. ML permite que la IA aprenda de forma independiente, encuentre ciertos patrones en una gran cantidad de información y resuelva las tareas que se le asignan.

La inteligencia artificial, gracias a la automatización del aprendizaje automático, puede analizar una gran cantidad de información, clasificarla y estructurarla, aclarar el significado de los datos, encontrar errores, errores y contradicciones, hacer recomendaciones y predecir fallas en equipos o sistemas.

La introducción de operaciones de aprendizaje automático ayuda a resolver tareas como reducir los costos de las empresas de transporte, predecir el comportamiento de los compradores y la demanda de bienes, diagnosticar pacientes, programar citas en hospitales y muchos otros.

Cómo implementar tecnologías de aprendizaje automático

Cuando la calidad de los datos está en orden, pero los algoritmos funcionan en la misma computadora portátil de un analista o científico de datos, aparece la siguiente tarea difícil: implementar algoritmos en los procesos comerciales y construir una máquina que funcione para todos los analistas o para todo el negocio. Se necesita una solución integral que recopile los datos necesarios, los procese, prediga el efecto de la revaluación y aplique escenarios en una sola herramienta.

Ahora, las grandes empresas tropiezan por la falta de una solución de optimización en el mercado, por lo que están tratando de crear una solución interna. Construir e implementar una solución requiere una gran infraestructura y los esfuerzos del departamento de TI.

Paso 1. Establece una meta

Elija la tarea e identifique un procedimiento cuyo flujo pueda explicar en detalle. Recuerde, el programa no reemplaza a una persona ni toma decisiones en su nombre. Por lo tanto, no es necesario automatizar procedimientos que impliquen tener en cuenta muchas variables que ocurren aleatoriamente.

Transfiera tareas predecibles a ML, como identificar el tipo de documento o el rango de modificaciones permitidas en las lecturas del sensor.

Paso 2. Encuentra casos similares

Para que ML funcione con éxito, es fundamental contar con los llamados "modelos a seguir", por lo que es necesario prepararlos en cantidad suficiente con anticipación: para cada categoría con la que el sistema comparará nuevos ejemplos. Y cuantos más ejemplos precisos y diversos utilice, más preciso será el resultado que obtendrá en la salida.

Paso 3. Diseña un algoritmo

Después de delinear el procedimiento verbalmente, el método debe convertirse a un formato que una máquina pueda entender, como utilizar uno de los lenguajes de programación actuales como R o Python. Después de que el modelo haya sido entrenado primero, evalúelo para ver si es correcto y elija los mejores parámetros.

¿Adónde puede ir el analista si el algoritmo hace todo por sí mismo?

Los algoritmos hacen la mayor parte del trabajo que puede hacer una persona. Al no comprender los nuevos roles, el equipo puede resistirse a la innovación y sabotear el proceso. Es necesario aclarar los roles para evitar tal situación.

Después de implementar el algoritmo, una persona manejará la herramienta en lugar de buscar y estructurar datos; controlar la fijación de precios en lugar de trabajar con cálculos de alta precisión de varios parámetros. La solución garantiza la calidad y la precisión de los cálculos, y la persona se dedica a la gestión: recibe un pronóstico, corrige la elección del escenario óptimo y reacciona a la activación de "luces de advertencia" si se produce un mal funcionamiento. El proceso funciona de la misma manera que la reacción del conductor ante el indicador de cambio de aceite intermitente en el automóvil: el gerente enciende donde el ML no puede hacer frente por sí solo.

3 Errores en la Implementación de Machine Learning

Implementar el aprendizaje automático es difícil y costoso. Averigüemos cómo usar la tecnología con éxito y no desperdiciar dinero, porque el aprendizaje automático es una excelente herramienta para optimizar los procesos comerciales y aumentar las ganancias.

Error 1: Las empresas establecen metas equivocadas.

Muchos intentos de implementar el aprendizaje automático terminan en fracaso. Una de las razones es la falta de comprensión de las capacidades de la tecnología y sus especificaciones. Es necesario definir un objetivo empresarial y establecer indicadores mediante los cuales se determinará el éxito de su consecución. En base a esto, es necesario crear requisitos para el aprendizaje automático.

Error 2: Las empresas no prestan atención a la recopilación de datos.

La recopilación y el almacenamiento de datos es uno de los pasos clave en el aprendizaje automático. Es importante pensar en este proceso correctamente. La aplicación exitosa de métodos y la resolución de problemas depende de la calidad y cantidad de datos. De lo contrario, puede conducir a un aumento de los costos laborales y, lo que es peor, a la incapacidad de lograr la meta. Por ello, es importante tener en cuenta estos aspectos:

• Guarde los datos "en bruto".
• Tener en cuenta la calidad y el volumen de los datos.
• Cuidar la implementación de un sistema de monitoreo y diagnóstico de flujos de datos.

Error 3: las empresas construyen procesos de aprendizaje automático de forma incorrecta

El proceso de aprendizaje automático es iterativo y experimental. Implica probar algoritmos, establecer parámetros y monitorear constantemente cómo los cambios afectan las métricas. Las metodologías lineales no se utilizan en proyectos de aprendizaje automático porque generan problemas en etapas posteriores de prueba y operación industrial. Es necesario aplicar metodologías flexibles y adaptarlas a un proyecto específico.

¿Cómo se puede obtener el máximo beneficio?

Para implementar el aprendizaje automático en los procesos comerciales:

1. Desarrollar algoritmos.

2. Implementar una infraestructura que admita el procesamiento de datos, el entrenamiento de redes neuronales y la optimización de precios, teniendo en cuenta todas las limitaciones comerciales.

3. Construya un sistema de monitoreo para el funcionamiento estable de la solución.

4. Formar al equipo, y adecuar los procesos y roles de las personas en la empresa.

5. Diseñar y realizar pruebas piloto del sistema.

6. Brindar soporte y reentrenamiento regular del algoritmo.