Cinco razones clave por las que deberías usar el aprendizaje automático

No es ningún secreto que los datos son la joya de la corona de la mayoría de las principales empresas actuales.

El campo del aprendizaje automático (ML) se originó en medio de la creciente necesidad de procesar datos para convertirlos en conocimiento y fue impulsado por los notables avances informáticos de los últimos treinta años. En pocas palabras, el aprendizaje automático se basa en la inferencia para extraer patrones de datos correlacionados, intentando modelar el proceso que genera una verdad básica determinada.

A medida que aumenta el progreso en este campo, recordemos cinco razones clave por las que deberías usar el aprendizaje automático:

1. Captura relaciones que de otro modo serían descartadas

Los expertos en negocios serían los primeros en decirle que sus décadas de experiencia en el oficio nunca serían superadas por una herramienta automatizada. A decir verdad, algunos conocimientos empíricos son demasiado desestructurados o difusos para codificarlos adecuada y rápidamente en código máquina.

Sin embargo, las capacidades humanas a menudo se ven abrumadas cuando hay que cruzar solo un puñado de variables. Entonces, entran en juego las creencias empresariales y los prejuicios humanos, lo que provoca graves distorsiones en los resultados. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático se basan en intrincadas interacciones entre los datos para crear un modelo veraz de la realidad en cuestión de segundos.

2. El aprendizaje automático potencia la automatización con un esfuerzo relativamente bajo

Sin embargo, es posible que la precisión de los resultados ni siquiera sea el principal argumento de venta de esta tecnología. Además de estructurar el enfoque de un problema, un proceso analítico automatizado o semiautomatizado puede reducir drásticamente el tiempo necesario para generar escenarios novedosos y disminuir o eliminar la intervención humana, liberando recursos que pueden destinarse a actividades de mayor valor agregado.

3. Está ayudando a impulsar la democratización analítica

El aprendizaje automático ya no es solo un tema de moda del que alardear los académicos. Es una tecnología comprobada que ha seguido los caminos trillados como muchos lo han hecho antes, demostrando su solidez en cada paso del camino. Se ha estado filtrando en el mundo empresarial desde el siglo pasado.

Con el respaldo de una gran comunidad, miles de proyectos accesibles en cualquier momento y varias bibliotecas de código abierto, la democratización de las técnicas más avanzadas está a punto de llegar.

4. La implementación a gran escala es el patio trasero de los modelos ML

La garantía de los algoritmos de aprendizaje automático también es su capacidad para prosperar cuando se vierten montones de datos sobre ellos. Los enfoques convencionales, como los estadísticos, ofrecen un rendimiento de escalado deficiente, un hecho que los hace inútiles en el mundo actual de transmisión de datos.

5. Los modelos que aumentan la confianza ahora son alcanzables

No es raro que veamos modelos ML etiquetados como «cajas negras». Esta etiqueta es un tanto engañosa: los modelos son, sin duda, complejos y superan el alcance humano, pero tanto los investigadores como los profesionales han desarrollado una plétora de estrategias para arrojar luz sobre su funcionamiento interno, haciendo que estas cajas negras sean mucho menos opacas y más informativas para quienes toman las decisiones.

Conclusión:

Es de esperar que ya esté claro que las principales mejoras del aprendizaje automático en las métricas analíticas estrictas, como la precisión, y los beneficios procesales, que a menudo se pasan por alto, tienen un impacto combinado que puede ser transformador para las organizaciones. Sin embargo, el progreso en este campo está aumentando.

No permita que las ideas preconcebidas sobre una complejidad inquebrantable, que a menudo son poco amables en el mejor de los casos y totalmente erróneas, en el peor, lo conviertan en un defensor en contra de impulsar su empresa a una nueva marcha.