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28 noviembre, 2018
La importancia de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning
La importancia de la Inteligencia Artificial / Machine Learning
28 noviembre, 2018
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¿Cómo implementar la Inteligencia Artificial / Machine Learning en las empresas?

¿Cómo implementar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en las empresas?

¿Cómo implementar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en las empresas?

Si uno quiere perdurar en el tiempo como empresa se debe adaptar a los cambios que vayan surgiendo. Adaptarse y evolucionar son dos cosas que un dueño de empresas debe tener presente siempre. Es algo necesario. En los tiempos que corren se está viendo cómo la Inteligencia Artificial se está implantando en diversas áreas, y las empresas no se queda por fuera. Así que si quieres adaptar a tu compañía a los tiempos que corren, te presento maneras de cómo implementar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en las empresas.

Debes detectar cuál es el problema y saber si es necesaria la Inteligencia Artificial para solucionarlo.

Antes de entrar de lleno al tema se debe saber cuál es la naturaleza de la empresa y saber cuál es el problema/qué es lo que se quiere lograr para encontrar una solución con el Machine Learning (ML) o con alguna otra rama de la Inteligencia Artificial (IA), y además de eso se debe tener claro si en verdad es necesario implementar el ML o si simplemente se podría solucionar con software de otras índoles; es decir si es posible estructurar una serie de reglas o “si esto pasa, ocurre esto otro” para resolver el problema, puede que no sea necesario implementar Machine Learning.

Para ayudarte a saber si tu problema puede requerir esta tecnología, aquí te dejo algunas aplicaciones del Machine Learning:

  • Recomendaciones: el ML aprende del usuario, de sus comportamientos de compra y de sus gustos, para de esa manera recomendarles cosas que sean de su agrado y de esa manera tener más posibilidades de compra. Muchas empresas utilizan esta técnica, como por ejemplo Amazon.
  • Reconocimiento facial: conseguir un reconocimiento facial sin ML es bastante difícil, ya que cada cara diferente y por ende no se podría implementar una serie de reglas para conseguirlo. Si tu empresa necesita esta tecnología, se tendría que utilizar ML.
  • Reconocimiento de Voz: sucede lo mismo que con el reconocimiento facial. Existen muchos tipos de voces y por ende se necesita que la máquina aprenda de ellas.
  • Publicidad: este es un tipo de publicidad que utiliza Google o Facebook por ejemplo, en el que se aprende del usuario para saber cuál publicidad es la que más se apega al usuario, para tener más posibilidades de clic.

Estos son algunas aplicaciones. Si quieres saber más aquí te dejamos una publicación en la que hablamos de las ventajas y beneficios de utilizar la inteligencia artificial y el machine learning para las empresas. Y si quieres saber aún más acerca de las aplicaciones de estas tecnologías en distintas ramas, como por ejemplo en la educación, tenemos para ti ejemplos y aplicaciones del Machine learning en general.

¿Tienes datos nuevos para que sean utilizados para que la máquina aprenda?

Se supone que el modelo, al menos con el aprendizaje supervisado, aprende de datos ya recolectados. Y no sirve de nada tener datos viejos, porque se supone que el mundo es cambiante y por ende las personas también lo son.

Y es que de esto se trata el Machine Learning, que el modelo aprenda de algo para que te ayude con respecto a ese algo. Si tienes muchos datos viejos te recomiendo que hagas limpieza primero antes de colocar a un modelo a que aprenda de ellos.

Esa es es la parte más importante porque de ella va a derivar la ruta que se va a tomar para implementar la IA en tu empresa. Pero antes de sugerirte algunas cosas que podrías hacer, primero vamos a hablar de algunos puntos a considerar.

¿Estos datos están etiquetados para ayudar a la máquina a aprender de ellos?

Con etiquetados me refiero a que si es una foto de una cara, debería estar etiquetado diciendo que es una cara para que la máquina lo asocie. Aunque existe el aprendizaje no supervisado, en el que no hace falta darle datos a la máquina para que aprenda de ellos y por lo tanto no requieren asociarlos con etiquetas, no es recomendable que las empresas hagan el salto al Machine Learning con el aprendizaje no supervisado.

¿Tiene la solución para tu problema alguna cabida para error?

Es decir, si necesitas que el resultado siempre sea perfecto desde el inicio, entonces puede que el Machine Learning no sea para ti, ya que esta tecnología se puede considerar como una habilidad que va creciendo y evolucionando a medida que pasa el tiempo y adquiere experiencia y conocimientos. Hay cabida para error. Y es que de eso se trata el ML, que se equivoque y aprenda de sus errores.

Además, de ser ese el caso, que siempre necesites el resultado indicado y perfecto, te recomiendo incluso que busques otras tecnologías fuera de la Inteligencia Artificial (IA), ya que todas las ramas de esta siempre existe un porcentaje de error. Se ha evolucionado bastante pero aún queda mucho camino por recorrer.

Un ejemplo podría ser una aplicación que se encargue de leer el monto de una cuenta y luego pagar ese monto. Puede existir el error en el caso que lea mal el monto, y se termine pagando más o menos.

¿Quién podría implementar la Inteligencia Artificial a mi empresa?

En caso que no lo pudieses implementar tu mismo, te recomiendo que contactes a una empresa de software para que lo haga por ti. Aquí en Vex Soluciones podríamos evaluar tu caso y darte una solución al respecto, implantando lo mejor que se adapte a tus necesidades: ya sea IA o alguna otra solución más favorable.

Teniendo en cuenta todos esos puntos, ya se podría tener una idea clara de cómo implementar la inteligencia artificial y el machine learning en las empresas.

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