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Los equipos de analítica estudian casos de uso de aprendizaje automático para impulsar el negocio

Usuarios experimentados de herramientas de aprendizaje de máquinas y AI comparten cómo sus organizaciones están utilizando la tecnología para resolver una variedad de problemas de análisis en sus negocios y para los clientes.

Las tecnologías que apoyan el aprendizaje de máquinas, o aprendizaje automático, y otros tipos de aplicaciones de inteligencia artificial (AI) están evolucionando y ganando más y más usuarios, pero muchas empresas apenas han comenzado a rascar la superficie de posibles casos de uso de aprendizaje automatizado.

Especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, el aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a los equipos analíticos a descubrir información valiosa que contiene la clave para desbloquear nuevos beneficios empresariales para empresas en una variedad de mercados.

Por ejemplo, BT Group Plc está tratando de utilizar el software de AI al ejecutarlo contra un lago de datos Hadoop para orientar mejor los anuncios y ofertas especiales a los usuarios de su red móvil y de los servicios de televisión en tiempo real, a través de la toma automatizada de decisiones. "Queremos tratar de ser mejores al promover cosas a los clientes", dijo Jason Perkins, jefe de la visión de negocios y la arquitectura analítica de BT, con sede en Londres.

Más allá de la mercadotecnia personalizada, otros casos comunes de uso de aprendizaje de máquinas incluyen la detección de amenazas de seguridad en la red y los esfuerzos predictivos de mantenimiento de equipos alimentados por datos recopilados a través de internet de las cosas (IoT). En una vena más extravagante, los proyectos recientes han implicado el uso de la inteligencia artificial en los esfuerzos creativos, incluyendo la escritura de canciones y el diseño de moda –iniciativas que destacan la flexibilidad y el poder de procesamiento general de la tecnología de aprendizaje automático.

Esa versatilidad crea una abundancia de oportunidades para adoptar la tecnología en diversos tipos de organizaciones. Aunque no todos los proyectos de AI son exitosos, encontrar las oportunidades para implementaciones de aprendizaje automático que vayan según lo planeado puede ser una experiencia de transformación para las empresas desde el punto de vista del negocio.

Para catalogar algunas de las formas en que las empresas están utilizando el aprendizaje automático, les preguntamos a los asistentes del Spark Summit East 2017 en Boston y de la Cumbre de Liderazgo de TDWI en Las Vegas sobre el papel primordial que ven para el aprendizaje automatizado, y para AI en general, en sus organizaciones. Sus respuestas, presentadas textualmente a continuación, demuestran los variados casos de uso de aprendizaje de máquina que las empresas están adoptando cada vez más.

Alfred Essa, vicepresidente de investigación y ciencia de datos de la editorial McGraw-Hill Education: "Piense en dónde tiene un libro de texto digital; estamos comprendiendo cómo lo está leyendo y proporcionándole retroalimentación. En lugar de resaltar el texto, ponemos de relieve las cosas a las que hay que prestar atención".

Saket Mengle, principal responsable de datos del proveedor de servicios de análisis de marketing DataXu: "Las personas que gestionan las campañas publicitarias tienen muchas opciones para ordenarlas. Podemos mostrarles cómo la inteligencia artificial puede asignar sus presupuestos de una manera más matemática".

Anu Miller, científico de datos sénior del proveedor de tecnología de redes Cisco: "Vemos muchos casos de uso desde el punto de vista de IoT y el cuidado del cliente. Con el tiempo, proyectamos que habrá una mayor necesidad de [tales capacidades], por lo que estamos tratando de adelantarnos a la curva".

Ben Okudolo, director de TI de la agencia gubernamental canadiense Export Development Canada: "Todavía tenemos que freír algunos peces antes de llegar a ese punto. Estamos en las primeras etapas de construir nuestra gran plataforma de datos".

Korin Reid, científico sénior de datos en el proveedor de software y servicios médicos Change Healthcare: "Hay mucho que podemos hacer en términos de reducir la incertidumbre del ciclo de ingresos, y mucha oportunidad en términos de salud de la población. Con los grandes activos de datos que tenemos, es una especie de ‘el cielo es el límite’."

El editor ejecutivo sénior Craig Stedman y el escritor de noticias sénior Jack Vaughan también contribuyeron para este artículo.

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