Opinión

Claves para hacer crecer el negocio con una estrategia basada en Machine Learning



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El ML es una tecnología en constante evolución, por lo que es importante continuar aprendiendo sobre las nuevas técnicas y modelos disponibles

Artículo publicado el 3 mar 2023

Giovanni Bonaventura

DATA SCIENTIST EN SOLVER IA.



Giovani Bonaventura, Solver IA
Giovani Bonaventura, Solver IA

En un mundo cada vez más digital, donde la información y los datos son valiosos, es importante que las empresas adopten tecnologías avanzadas para mejorar su negocio. Una de las tecnologías más prometedoras en este sentido es el aprendizaje automático o Machine Learning (ML).

El Machine Learning (ML), con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos y aprender de ellos, puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y a maximizar sus resultados. Pero ¿cómo puede una empresa utilizar el ML para hacer crecer su negocio? Algunas de las claves a tener en cuenta.

Identificar problemas y oportunidades

Dado que esta tecnología es bastante versátil, es habitual pensar que un algoritmo de inteligencia artificial puede resolver todos nuestros problemas. Sin embargo, la inteligencia artificial da lo mejor de sí cuando se le encarga resolver problemas concretos. Por lo tanto, es importante identificar qué problemas y oportunidades existen en el negocio. Esto permitirá desarrollar soluciones efectivas y personalizadas para cada uno de ellos.

Disponer de datos de calidad

Una vez identificados los problemas y oportunidades, es necesario recopilar y preparar los datos de forma cuidadosa. Esto puede incluir la recopilación de datos de fuentes internas, como puede ser el histórico de ventas para un caso de predicción de demanda, y la recopilación de datos externos. Estos últimos son datos de distintas fuentes y no son de propiedad de la propria empresa, como puede ser el caso de: meteorología, calendario laboral, indicadores macroeconómicos, etc.

Hacer crecer un negocio con una estrategia basada en ML requiere un enfoque integral y una planificación cuidadosa

Seleccionar el modelo adecuado

No hay modelo de inteligencia artificial que pueda resolverlo todo. No es posible responder a la pregunta, “¿Cuál es el mejor modelo de inteligencia artificial?”, sin conocer el problema a resolver.

Hay una amplia gama de algoritmos de ML disponibles, y cada uno de ellos es adecuado para diferentes tipos de problemas. Por lo tanto, es importante seleccionar el modelo adecuado para cada caso de uso.

Evaluar, optimizar y entender el modelo

Si no sois nuevos en el mundo de la inteligencia artificial seguramente la palabra hiperparámetros os sonará familiar. Son parámetros característicos de cada modelo que influyen sobre el comportamiento de este. La selección y optimización de estos parámetros permite que nuestro modelo trabaje de la forma más parecida a la que nos gustaría y, es importante definir esta última en términos matemáticos con una métrica adecuada para que la optimización sea efectiva.

A pesar de los esfuerzos invertidos en la optimización del modelo lo más probable es que el modelo no sea perfecto, por eso es importante estudiar el error y conocer los límites de nuestros modelos para sacar el máximo provecho para nuestro negocio.

Integrar el ML en la estrategia y la cultura de la empresa

El ML no es una tecnología aislada que intenta reemplazar los recursos empleados en el proceso actual de toma de decisiones, sino que debe ser integrado en la estrategia y la cultura de la empresa.

Esta integración es esencial para se obtenga el máximo valor de la tecnología. Esta última puede incluir la integración de los resultados del modelo en los procesos internos, la capacitación de los empleados en el uso de la IA y la evaluación continua de los modelos.

Continuar mejorando y aprendiendo

El ML es una tecnología en constante evolución, por lo que es importante continuar aprendiendo sobre las nuevas técnicas y modelos disponibles y seguir iterando sobre las soluciones implementadas para que sean siempre más robustas y útiles para nuestros negocios.

En conclusión, hacer crecer un negocio con una estrategia basada en ML requiere un enfoque integral y una planificación cuidadosa. Desde la identificación de problemas y oportunidades hasta la integración del ML en la estrategia y la cultura empresarial, es importante abordar cada paso de forma efectiva para obtener los mejores resultados. Este conjunto de claves ayuda a que las empresas puedan aprovechar al máximo el potencial de la IA para mejorar su desempeño y hacer crecer sus negocios en un mundo cada vez más digital.

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