Una culturaImpulsado por datos, es decir, con una gestión basada en la orientación de datos, garantiza ventaja competitiva, rapidez en las decisiones y revisiones de estrategias previamente definidas. De esta forma, elaprendizaje automático – subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos, identificando patrones y realizando predicciones sin depender de reglas preprogramadas – es una de las herramientas que contribuye a todo el proceso.
Douglas Costa, CTO del Grupo Deal, consultoría de servicios de tecnología, afirma que el aprendizaje automático se ha vuelto indispensable para las empresas. Las proyecciones refuerzan su tesis: laGartnerapuntó que el 75% de las empresas invertirán de alguna manera en machine learning en 2025.
Los algoritmos de machine learning evolucionan a medida que se exponen a más información. Hoy, ya se utiliza ampliamente en sectores como el comercio electrónico, finanzas, en la detección de fraudes, además de optimizar cadenas de producción y mostrar recomendaciones personalizadas en diversas actividades, puntuación Douglas. También explica que el aprendizaje automático procesa datos a gran escala y alta velocidad, generandoperspectivasantes imposibles de alcanzar manualmente. "Al utilizar los datos", las empresas pueden aumentar la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación, comenta
Para enfatizar la importancia del aprendizaje automático, el especialista destaca 4 ventajas del uso en las empresas
- Automatiza procesos al reducir tareas repetitivas y manuales: “Se gana tiempo para que el equipo pueda concentrarse en actividades más estratégicas y que requieren esfuerzos intelectuales”, evalúa a Douglas.
- Predicciones precisas: los datos del machine learning anticipan tendencias de mercado, demandas futuras y comportamientos de los consumidores.
- Decisiones basadas en información: “se vuelve factible convertir datos brutos enperspectivasaccionables, que fundamentan decisiones más eficaces y ágiles.
- Experiencia personalizada: con el machine learning es posible ofrecer un viaje del cliente más relevante e individualizado.
El ejecutivo hace una salvedad: “Los modelos son tan buenos como la información con la que se alimentan, sin embargo, la información incompleta o sesgada puede llevar a resultados imprecisos o perjudiciales. Por eso es necesario el cuidado en el enfoque para garantizar la integridad y la seguridad, con soluciones que validan la calidad de la información y protegen los sistemas contra amenazas digitales, concluyó el CTO.
