Tecnología

¿Qué áreas de mi empresa necesitan aprender y aplicar Machine Learning?

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Staff BEDU

Machine Learning (ML) es una de las ramas de la Inteligencia Artificial (IA) que parte de la programación y el proceso que ayuda a tomar decisiones con base en la predicción.

Algunas técnicas dentro del aprendizaje automático son:

  • Árboles de decisión
  • Modelos de regresión
  • Modelos de clasificación
  • Técnicas para generar clústeres

En el contexto de la estrategia y los negocios, el aprendizaje automático está estrechamente relacionado con el procesamiento y análisis avanzado y dinámica de datos para apoyo constante al proceso de decisión.

Grandes empresas ya ejecutan estrategias de ML desde hace varios años, como Netflix (con su algoritmo para recomendaciones de contenido) y Amazon (con logística de envíos), Weather Channel (predicción del clima), entre otras.

¿Dónde puedo aplicar Machine Learning en mi negocio?

No importas que tu empresa no sea del tamaño de las anteriores, también puede beneficiarse de esta herramienta tecnológica.

ML se utiliza para definir y aplicar estrategias, predecir acciones futuras y optimizar y automatizar procesos en áreas tan diversas como:

  • Marketing
  • Operaciones
  • Recursos Humanos
  • Finanzas
  • Gestión de envíos
  • Medicina
  • Automotriz
  • Atención al cliente
  • Transporte

Aplicaciones del Machine Learning

En medicina es común apoyarse de esta AI para decidir si un paciente es candidato a una cirugía o no. En el giro comercial, utilizar herramientas de Machine Learning puede ser útil para saber cuándo es una buena temporada para bajar y subir precios. Otros ejemplos son motores de búsqueda, reconocimiento del habla, del lenguaje o robótica, así como:

  • Detección de rostro. Para desbloquear nuestro smartphone y apps.
  • Anti-spam. Mediante el uso de tags.
  • Antivirus. Detecta malware.
  • Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.
  • Forecast. Predicción de clima y tráfico.
  • Comprensión de textos. Autocorrector en el teclado.
  • Vehículos autónomos y robots.
  • Análisis de imágenes HD.
  • Análisis del comportamiento de consumo. Identificación de clientes potenciales.
  • Detección de fraudes.
  • Predicción de rutas y tráfico vial.

La importancia de ML viene de los resultados que obtenemos de ella: predicciones valiosas para tomar mejores decisiones y planificar las acciones de negocio con base a la experiencia.

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