En medio de la pandemia de coronavirus, muchas industrias están luchando por sobrevivir. Sin embargo, tanto la industria de tecnología de la información como la tendencia general de transición al trabajo remoto han revelado muchas áreas en las que los enfoques tradicionales para gestionar negocios generan desperdicio innecesario. Afortunadamente, la ciencia de datos y su subdivisión, el aprendizaje automático, demuestran que esta expansión es casi ilimitada.
El aprendizaje automático utiliza algoritmos poderosos para descubrir ideas basadas en datos del mundo real que luego se pueden utilizar para hacer predicciones sobre resultados futuros. A medida que se disponen de nuevos datos, los programas de aprendizaje automático pueden adaptarse automáticamente y producir predicciones actualizadas. Como cualquier herramienta, el aprendizaje automático no es una solución mágica. Sin embargo, hay muchas situaciones en las que esta tecnología puede superar a los algoritmos lineales y estadísticos. A continuación, se presentan cinco de los casos de uso más comunes en los que el aprendizaje automático puede marcar una gran diferencia:
Cuando los ingenieros no pueden codificar reglas para ciertos problemas
Muchas tareas orientadas a los humanos, como reconocer si un correo electrónico es spam, no se pueden resolver utilizando soluciones simples (determinísticas) basadas en reglas. Debido a que muchos factores pueden influir en una respuesta, los ingenieros tendrían que escribir y actualizar constantemente miles de millones de líneas de código. Además, cuando las reglas dependen de demasiados factores y se superponen o necesitan ajustes finos, se vuelve difícil para los humanos codificar reglas precisas. Afortunadamente, los programas de aprendizaje automático no requieren que los usuarios codifiquen patrones reales. Estos programas solo necesitan algoritmos adecuados para extraer patrones automáticamente.
Cuando necesitas escalar una solución a millones de casos
Puede que puedas categorizar manualmente unos pocos cientos de pagos como fraudulentos o no. Sin embargo, esto se vuelve tedioso o imposible cuando se trata de millones de transacciones. A medida que las bases de usuarios crecen, las organizaciones ya no pueden procesar los pagos manualmente: los usuarios finales de hoy en día quieren respuestas sobre su dinero en milisegundos, no en minutos u horas. Las soluciones de aprendizaje automático son efectivas para manejar este tipo de problemas a gran escala con poca o ninguna intervención humana.
Cuando se puede hacer manualmente, pero no es rentable
Existen situaciones en las que los expertos internos podrían procesar muchas solicitudes de manera rápida y precisa, pero a un alto costo. Por ejemplo, imagina que evalúas formularios del departamento de vehículos de motor (DMV) para compras de automóviles dentro y fuera del estado para determinar su validez antes de enviarlos. En esta situación, los procesos comerciales están bien definidos, optimizados y serializados. Puede que solo se necesiten unos minutos para revisar cada formulario minuciosamente. Pero asignar tanto trabajo manual a esta tarea probablemente no sea la mejor manera de utilizar tu presupuesto. En cambio, el aprendizaje automático ofrece precios predecibles y basados en el uso para operaciones completamente escaladas.
Cuando tienes un conjunto de datos masivo sin patrones evidentes
Imagina que has preparado exitosamente un conjunto de datos bien curado y conoces el problema subyacente. Sin embargo, no ves patrones explícitos en los datos, lo que te impide codificar esas validaciones. Además, hay muchos errores humanos, como errores de escritura, campos faltantes y otros errores causados por humanos sin validación. Incluso puedes saber que los datos son de baja calidad y puedes determinar manualmente cada fila afectada. Pero no puedes ver ninguna conexión real entre los registros válidos e inválidos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden resolver este problema. Pueden encontrar conexiones ocultas entre puntos de datos que no son claras para los humanos. Incluso herramientas como los trazadores de interpretación pueden describir cómo los modelos de aprendizaje automático llegan a sus conclusiones.
Cuando vives en un universo en constante cambio (adaptativo)
El mundo y sus problemas siempre están cambiando. Un problema que resolviste ayer puede convertirse fácilmente en algo completamente diferente, lo que hace que tu solución anterior sea ineficiente o incluso inútil. Por ejemplo, si tu organización procesa grabaciones de citas médicas para extraer diagnósticos, información de procedimientos y códigos de facturación, tus reglas podrían tener que evolucionar constantemente. Sin embargo, no puedes realizar actualizaciones en tiempo real las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Mientras tanto, los elementos etiquetados incorrectamente podrían provocar rechazos de seguros, multas enormes y sanciones legales. Una ventaja importante de los métodos de aprendizaje automático es que pueden aprender de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de tu aplicación, desde la primera línea de código escrita hasta el momento en que el modelo finalmente se desactiva. Además, es importante que los sistemas de calidad de producción tengan bucles de retroalimentación para que puedas detectar el momento en que tu modelo ya no resuelve los problemas correctamente.
El aprendizaje automático ofrece soluciones poderosas para una amplia gama de problemas empresariales. Desde problemas complejos que no se pueden resolver con reglas simples, hasta la necesidad de escalar soluciones a gran escala y la capacidad de encontrar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, el aprendizaje automático puede marcar la diferencia en la forma en que las empresas operan y toman decisiones. Si estás buscando formas de optimizar tus operaciones y obtener información valiosa de tus datos, el aprendizaje automático puede ser la respuesta que estás buscando.
