2022: si los datos son el petróleo, machine learning es el motor

Conoce por qué el machine learning es el motor de los negocios, usando los datos como combustible y qué se espera para el 2022 en esta materia.


Powerdata Machine LearningEl aprendizaje automático (o machine learning, ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que potencia a los datos y los negocios y cada vez resulta más accesible para las personas que no son especialistas. Los algoritmos de ML utilizan datos históricos como insumo de entrada para anticipar nuevos valores de salida y de esta forma permitir que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados. 

El machine learning es importante porque brinda a las empresas una visión de las tendencias en el comportamiento del cliente y los patrones operativos comerciales, además de respaldar el desarrollo de nuevos productos. De hecho hoy se convirtió en un diferenciador competitivo significativo para muchas empresas.

 

El mercado global de ML crecerá de U$S 15,5 mil millones en 2021, a U$S 152 mil millones en 2028, con una tasa de crecimiento anual compuesta de casi 39% en el período de pronóstico.

(Fuente: Fortune Business Insights)

 

Una encuesta mundial realizada entre profesionales de datos mostró que la adopción de métodos de aprendizaje automático en las organizaciones es del 45%, aunque las tasas varían mucho de país en país. La adopción también varía según el tamaño de la empresa: las más grandes tienen tasas más altas (61%) que las medianas (45%) y pequeñas (33%).

 

Según el informe “las organizaciones están aprovechando el poder de los métodos de aprendizaje automático para ayudarles a extraer información de mejor calidad, aumentar la productividad, reducir los costos y obtener más valor de sus datos”. 

 

La mayor accesibilidad actual del aprendizaje automático tiene mucho que ver con el crecimiento de la ciencia de datos. Este último es  el campo de estudio y de aplicación práctica que le da sustento al ML y que además permitió su emergencia. De hecho como dice Forbes “si los datos son el petróleo de la era de la información y el ML es el motor, entonces la ciencia de datos es el equivalente a las leyes de la física que provocan la combustión y el movimiento de los pistones”. 

 

 

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PowerData Datos automatizados

 

 

Democratización de datos

 

Hasta hace diez años la ciencia de datos se consideraba una asignatura de nicho, que atravesaba la estadística, matemáticas e informática y que se impartía en un puñado de universidades. Hoy en día, en cambio, su importancia para el mundo de los negocios y el comercio está bien establecida. 

 

Con su desarrollo cada vez mayor, esta disciplina favorece la paulatina democratización del acceso a los datos, logrando una cultura empresarial basada en datos. En consecuencia se logra un mayor aprovechamiento de la información logrando una visión 360 del negocio que habilita la toma de decisiones inteligentes, cosa que veremos impactar en distintas tendencias que se verán en 2022.

 

 

Aprendizaje automático automatizado

 

Una de estas tendencias que será clave el año entrante es la del aprendizaje automático automatizado, habitualmente abreviado como autoML. Los desarrolladores de soluciones de autoML tienen como objetivo “crear herramientas y plataformas que cualquier persona pueda utilizar para generar sus propias aplicaciones de ML”.

 

En particular el autoML está dirigido a personas cuya experiencia y conocimientos especializados los colocan en una posición ideal para desarrollar soluciones a los problemas más urgentes en sus campos particulares, pero que a menudo carecen del conocimiento de codificación necesario para aplicar la IA a esos problemas.

 

Powerdata Machine Learning

 

La experiencia indica que hasta aquí una gran parte del tiempo de un científico de datos debe dedicarse a la limpieza y preparación de datos, que son tareas necesarias pero que no aportan valor real al negocio. Por ejemplo un estudio reciente encontró que los científicos de datos dedican aproximadamente el 45% de su tiempo a tareas de preparación de datos, incluida la carga y limpieza de los mismos. De alguna forma el autoML viene a solucionar este problema, al propiciar una gestión de datos automatizada. En su forma más básica implica automatizar esas tareas, pero también significa -cada vez más- construir modelos y crear algoritmos y redes neuronales. 

 

 

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El objetivo de autoML es que muy pronto cualquier persona con un problema que deba resolver o una idea que quiera probar, pueda aplicar el aprendizaje automático a través de interfaces simples y fáciles de usar. Es decir que cada vez más las personas sin conocimientos específicos de ML podrán aprovechar los algoritmos y  los avances del aprendizaje automático para desarrollar soluciones que resuelvan problemáticas de negocio, sin tener que preocuparse por comprender su funcionamiento interno. 

 

En 2022 se espera que se den pasos importantes para que usar machine learning sea algo cotidiano y así permitir que cada vez más usuarios ligados a la parte comercial de las empresas puedan tomar decisiones inteligentes basadas en datos y obtener una visión de 360 grados del negocio.

PowerData Datos automatizados

¿Está tu empresa tomando decisiones basadas en datos, apalancándose en las últimas tecnologías? Si no es así, quizás el 2022 sea el año de hacerlo realidad.

 

 

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