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¿Cómo aprovechan las empresas la IA para crecer?

Resumen

El aprendizaje automático es una tecnología crucial para las empresas, ya que les permite obtener información, automatizar procesos y tomar mejores decisiones. Su aplicación requiere una planificación cuidadosa, análisis de datos y experiencia. Empresas de diversos sectores están aprovechando el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia, reducir costes y lograr el crecimiento. El futuro del aprendizaje automático en las empresas ofrece oportunidades apasionantes, como las herramientas de aprendizaje automático automatizado, la IA generativa, la IA explicable, la informática en los dispositivos, la colaboración entre personas y máquinas, el aprendizaje federado y los avances en regímenes de bajo nivel de datos.

El aprendizaje automático se ha convertido en una tecnología vital para el mundo empresarial. Este artículo explora cómo este concepto puede desarrollarse en una empresa y cómo varias empresas están aprovechando el aprendizaje automático para crecer.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo implementarlo en una empresa?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de aprender de los datos para hacer predicciones y tomar decisiones. La capacidad de transformar datos en decisiones fundamentadas ha convertido el aprendizaje automático en una herramienta vital para el mundo empresarial, y muchas empresas lo utilizan para obtener información, automatizar procesos y tomar mejores decisiones.

El aprendizaje automático se compone esencialmente de varios algoritmos que pueden entrenarse utilizando datos para mejorar su eficacia en la realización de tareas específicas. Los algoritmos suelen entrenarse con tres métodos: aprendizaje supervisado (en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados), aprendizaje no supervisado (en el que el algoritmo se entrena con datos no etiquetados) y aprendizaje por refuerzo (en el que el algoritmo aprende recibiendo información sobre sus acciones).

La aplicación del aprendizaje automático en las empresas requiere una planificación cuidadosa, análisis de datos y experiencia para aprovechar plenamente su potencial y lograr los resultados deseados. A este respecto, a continuación se presenta un flujo de trabajo típico para el aprendizaje automático y las consideraciones clave a tener en cuenta en cada paso del flujo de trabajo:

  • Definición del objetivo: Los objetivos de emplear el aprendizaje automático en una empresa deben definirse claramente en primer lugar. Esto implica una decisión estratégica, ya que requiere alinear los objetivos de las iniciativas de aprendizaje automático con la estrategia empresarial general. También es importante decidir los resultados deseados en esta fase.
  • Recogida y preprocesamiento de datos: Una vez definidos los objetivos, el siguiente paso consiste en analizar los datos disponibles para determinar su relevancia en la consecución de los objetivos fijados. La tarea puede requerir la recopilación e integración de datos de otras fuentes para cumplir los objetivos. En este sentido, es necesario establecer un proceso y un mecanismo eficaces de recopilación de datos. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático aprenden a partir de los datos, la calidad y la disponibilidad de los datos desempeñan un papel fundamental en el éxito de un sistema de aprendizaje automático. En este sentido, es muy importante garantizar la disponibilidad, precisión y coherencia de los datos. Por lo tanto, el preprocesamiento de los datos es crucial para mejorar su calidad. Esto suele incluir tareas como la limpieza de datos, el tratamiento de valores perdidos, el tratamiento del desequilibrio de datos, la selección y extracción de características, etc.
  • Selección de algoritmos: El aprendizaje automático se compone de varios algoritmos, cada uno con diferentes capacidades y características para resolver problemas. La elección de un algoritmo suele depender del tipo de problema, el tamaño y la complejidad de los datos, los recursos disponibles y algunas otras consideraciones, como el requisito de interpretabilidad. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen ser de tipo “caja negra”, lo que los hace poco fiables para aplicaciones críticas para la seguridad, como la asistencia sanitaria. Por tanto, la interpretabilidad podría ser un factor importante a la hora de seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático.
  • Entrenamiento del algoritmo: Tras la selección, el algoritmo se entrena utilizando los datos recopilados. A este respecto, es crucial traducir correctamente los objetivos requeridos en una formulación matemática (conocida como función objetivo o de coste). La función objetivo sirve de principio rector para el entrenamiento del algoritmo, permitiéndole ajustar iterativamente sus parámetros y mejorar su rendimiento en función del objetivo o meta deseados. El proceso de entrenamiento también implica encontrar los hiperparámetros adecuados (es decir, las opciones de diseño definidas por el ser humano) para el algoritmo, lo que normalmente se consigue mediante ensayo y error.
  • Prueba del algoritmo: Una vez entrenado el algoritmo, se comprueba su rendimiento con datos nuevos que no se han visto. Esto da una idea de la precisión del modelo y de si es adecuado o no para el despliegue. En este sentido, es muy importante seleccionar cuidadosamente un conjunto de datos de prueba que pueda reflejar realmente el rendimiento del algoritmo en el mundo real. Los sesgos presentes en los datos de entrenamiento también pueden llevar al algoritmo de aprendizaje automático a tomar decisiones injustas o discriminatorias. En este sentido, es muy importante probar y garantizar la imparcialidad y transparencia del sistema de aprendizaje automático.
  • Despliegue del algoritmo: Si el modelo funciona bien en los datos de prueba, se despliega en el mundo real para hacer predicciones o tomar decisiones. En este sentido, es importante tener en cuenta la escalabilidad del algoritmo (es decir, su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos) y la eficiencia (es decir, su capacidad para actuar en tiempo real con predicciones rápidas y sensibles). También es importante tener en cuenta que un sistema de aprendizaje automático requiere una supervisión continua para comprobar los cambios en los patrones de datos, y un mantenimiento para adaptarse a los patrones cambiantes. Los entornos reales en los que se despliegan los sistemas de aprendizaje automático son dinámicos y evolucionan continuamente, como las preferencias de los usuarios. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje automático deben supervisarse y adaptarse continuamente para reflejar estos cambios.

Casos de uso del aprendizaje automático en las empresas

Las empresas están aprovechando el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia, reducir costes y lograr el crecimiento. Algunos ejemplos de casos de uso del aprendizaje automático en diferentes industrias son los siguientes:

  • La industria minorista está utilizando el aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes, como sus patrones de compra, para proporcionar experiencias personalizadas y recomendaciones de productos a los clientes objetivo. Las empresas han informado de que proporcionar información personalizada ha mejorado la satisfacción y la fidelidad de los clientes, lo que se traduce en una mejora de sus ingresos comerciales.
  • La industria manufacturera está utilizando el aprendizaje automático para analizar los datos de producción procedentes de sensores y otras fuentes con el fin de identificar los factores que afectan a la eficiencia de la producción, como el tiempo de inactividad de los equipos. La información se utiliza entonces para mejorar el proceso de producción, lo que se traduce en una reducción de costes y una mejora de la rentabilidad.
  • La industria del transporte está utilizando el aprendizaje automático para analizar patrones de tráfico, datos meteorológicos y otros factores para la optimización de rutas con el fin de minimizar el tiempo y el coste de los viajes. Las empresas de transporte también utilizan el aprendizaje automático para predecir averías inesperadas y generar alarmas de mantenimiento. Además, la tecnología de conducción autónoma depende en gran medida del aprendizaje automático para funcionar de forma autónoma. Con este fin, el aprendizaje automático se utiliza para analizar datos de diversos sensores, cámaras y sistemas de radar en tiempo real para ayudar a los vehículos a tomar decisiones de navegación.
  • El sector financiero utiliza el aprendizaje automático para analizar patrones y anomalías en los datos financieros con el fin de detectar transacciones fraudulentas y ofrecer consejos financieros personalizados, como planes de inversión y de amortización de deudas. Además, el aprendizaje automático se utiliza en las finanzas para la calificación crediticia de los clientes y la gestión de riesgos. Para ello, se analizan varios datos, como los ingresos del cliente, su empleo, su historial crediticio, sus activos financieros, su ratio deuda-ingresos, etc.
  • El sector sanitario utiliza el aprendizaje automático para analizar imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, con el fin de identificar anomalías y diagnosticar enfermedades. Las empresas farmacéuticas también utilizan el aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos de estructuras moleculares y predecir compuestos que podrían ser eficaces para el tratamiento de una enfermedad concreta. Así, el aprendizaje automático está permitiendo a las empresas agilizar el proceso de descubrimiento de fármacos, lo que se traduce en una entrega más rápida de nuevos tratamientos al mercado.

Futuro del aprendizaje automático en las empresas

A medida que el aprendizaje automático sigue evolucionando a un ritmo rápido, las nuevas herramientas y tecnologías están creando interesantes oportunidades para que las empresas incorporen esta tecnología a sus procesos. Algunos de los avances recientes son los siguientes:

  • Con el desarrollo de herramientas automatizadas de aprendizaje automático (AutoML), se ha vuelto conveniente para las empresas construir e implementar el aprendizaje automático.
  • Los avances del aprendizaje automático generativo (o IA generativa) están abriendo nuevos casos de uso para muchas empresas, como la generación de contenidos y la creación artística.
  • Con la continua aparición de la IA explicable, es probable que los modelos de aprendizaje automático sean más fiables en el futuro, lo que a su vez impulsará sus aplicaciones en el mundo real, especialmente en dominios críticos para la seguridad.
  • Los avances en la computación en el dispositivo, también conocida como edge computing, han permitido al aprendizaje automático procesar y analizar datos en tiempo real, reduciendo así la latencia y mejorando la eficiencia.
  • Se espera que la colaboración hombre-máquina, en la que las máquinas ayudan a los humanos en la toma de decisiones, desempeñe un papel vital en ámbitos empresariales como el diagnóstico sanitario y la atención al cliente.
  • El desarrollo del aprendizaje federado permite entrenar modelos de aprendizaje automático en fuentes de datos descentralizadas sin transferir los datos a una ubicación central, preservando así la privacidad y la seguridad de los datos.
  • La llegada del aprendizaje automático fundado y del aprendizaje por transferencia ha permitido a las empresas con regímenes de datos bajos entrenar eficazmente algoritmos de aprendizaje automático.

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Dr. Tehseen Zia
Profesor titular asociado, Universidad COMSATS de Islamabad (CUI)

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.