No Te Dejes Intimidar Por Machine Learning

Una de las definiciones más tempranas de Machine Learning o aprendizaje automatizado fue publicada en 1959 por Arthur Samuel quien lo expuso como “un área de estudio que le da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas”. Sesenta años después, aún no estamos en la etapa donde las computadoras puedan auto-programarse solas, pero mientras llegamos a eso, podemos disfrutar de la era de aprendizaje supervisado.

La mayoría de las tareas de aprendizaje automatizado utilizan esta técnica que requiere supervisión humana, donde el proceso comienza con un algoritmo que enseña al sistema cómo aprender, a través de un set de datos de entrenamiento que lo enseña de qué aprender. El algoritmo aprende patrones o comportamientos de un set de datos etiquetados, el cual contiene las respuestas correctas por cada uno de los ejemplos de datos. A estas respuestas verdaderas se les llama “realidades sobre el terreno,” las cuales crean una base sólida sobre la cual los algoritmos continúan aprendiendo, bajo supervisión humana.

Afortunadamente, con la democratización de información y los avances tecnológicos globales, desarrolladores y científicos de datos ahora cuentan con una gran cantidad de algoritmos y sets de datos que vienen listos para implementar. McKinsey lo dijo en esta guía con su introducción: “la inteligencia artificial ya no pertenece exclusivamente a los investigadores o compañías digitales natas como Amazon, Google o Netflix”.

Para los ejecutivos o miembros de juntas ejecutivas, la mejor manera de explotar el aprendizaje automatizado a su máximo potencial es viéndolo como una herramienta para crear e implementar una visión estratégica. Sin la estrategia como el punto central, machine learning se convertiría en una herramienta usada para mejorar las operaciones rutinarias de las empresas que lo utilizan, lo cual puede que provea un servicio útil a corto plazo, pero su valor a largo plazo probablemente se limitará a una repetición interminable de aplicaciones, perdiendo una gran oportunidad para innovar e interrumpir el flujo del mercado.

La mejor noticia para las empresas interesadas en explorar el potencial del aprendizaje automatizado para sus organizaciones a futuro es que este proceso no tiene que ser una carga que tengan que enfrentar solos, o un proceso que deban empezar de cero. Este es el momento perfecto para entablar contacto con un ecosistema de expertos que tengan no solo la trayectoria en innovación, sino también el ancho de banda para apoyar a una empresa establecida con una fuerza laboral grande y una lista larga de clientes. Para este cometido, no hay mejor combinación que Lagash con Amazon Web Services.

En Lagash, nos especializamos en diagnosticar los puntos clave donde se puede inyectar la innovación y automatización en una empresa, asegurándonos de no solo agregar tecnología, sino también eliminar procesos innecesarios. Esto aumenta la productividad del equipo y excelencia operacional de la empresa. Una vez este completo ese paso, nuestra alianza con Amazon Web Services nos provee la plataforma perfecta para implementar la tecnología más nueva al alcance de la industria, incluyendo herramientas que Amazon tiene para agilizar el proceso de creación de algoritmos y aprendizaje automatizado. Lo mejor de esto, son los resultados finales: innovación y reducción de costos.

Con todo esto en mente, es fácil ver cómo el aprendizaje automatizado (o por lo menos supervisado) no debe ser algo intimidante, sino más bien una oportunidad de crecimiento y disrupción al mercado.