Especialistas en aprendizaje automático: ¿Cómo pueden ayudar a las pequeñas empresas?

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"¿Las máquinas pueden pensar?"                                                                 - Alan Turing

El aprendizaje automático, una rama de la informática, se centra en el desarrollo de algoritmos que puedan "aprender" de los datos o adaptarse a ellos y hacer predicciones. Como propietario de una pequeña empresa, que no tiene productos digitales o tiene una presencia mínima en la web, es posible que no le interesen demasiado los avances realizados en el campo del aprendizaje automático. Sin embargo, recientemente las empresas no digitales, grandes y pequeñas también, están utilizando el enfoque del aprendizaje automático para avanzar en sus negocios.

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, desde las digitales, como el desarrollo de videojuegos, hasta las funciones relacionadas con los negocios, como el marketing. Algoritmos de aprendizaje automático no tiene por qué limitarse a las grandes empresas o a las empresas basadas en la web, como Amazon. ¿Cómo puede un pequeño empresario beneficiarse de la consulta a especialistas en aprendizaje automático? Aquí comentamos las tres principales posibilidades:

Análisis predictivo:  Cada día hay más datos disponibles a medida que integramos la tecnología en nuestras vidas; por ejemplo, datos procedentes del uso de dispositivos portátiles o del uso de las redes sociales. Con un enfoque de aprendizaje automático, estos datos pueden proporcionar potentes predicciones, que pueden ayudar a las empresas a planificar en consecuencia. El análisis predictivo no se limita a los datos disponibles en fuentes externas. Los propietarios de pequeñas empresas pueden utilizar sus datos internos y el enfoque de aprendizaje automático para hacer previsiones de ventas y, además, identificar a los clientes que pueden estar en riesgo.

Comprender las relaciones sutiles entre las variables: Los big data son dinámicos, es decir, cambian con frecuencia a lo largo del tiempo. Los métodos tradicionales de cálculo tardarán más tiempo en descubrir cómo un factor puede estar relacionado con otro. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aclarar rápidamente las relaciones de interés. Por ejemplo, Airbnb , una empresa que ofrece listados de casas de vacaciones, apartamentos, etc., estaba interesada en ofrecer un consejo sobre los precios a los propietarios de los alquileres (también conocidos como anfitriones). A partir de los datos de sus listados de alquiler, Airbnb desarrolló un paquete de aprendizaje automático llamado Aerosolve para entender la relación entre los listados de alquiler y los precios que tienen. Los anfitriones de Airbnb se benefician ahora del consejo sobre precios que ofrece el algoritmo de aprendizaje automático de Airbnb.

Desarrollar nuevas aplicaciones: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aportar nuevas e interesantes soluciones a preguntas que antes no tenían respuesta. Clarifi, una empresa emergente que utiliza algoritmos de aprendizaje automático como la "técnica de aprendizaje profundo", ha desarrollado un servicio de software que permite a los ordenadores entender los vídeos. Este servicio puede hacer avanzar las capacidades empresariales, por ejemplo, para anunciar un determinado producto en un momento dado.

Aunque aquí sólo hablamos de tres áreas, las posibilidades son infinitas. El aprendizaje automático es un campo que evoluciona y se expande. Su uso ya no se limita a las grandes empresas y los propietarios de pequeñas empresas pueden sin duda beneficiarse de él. Contratación de un especialista en aprendizaje automático puede ser la próxima decisión empresarial inteligente que tome.


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Sobre el autor

Aditi es una experta en el campo de las interacciones mente-cuerpo. Tras completar un doctorado en Fisiología Humana por la Universidad de Oregón, su investigación se centró en los cambios fisiológicos asociados al embotamiento emocional y al estrés. Además de la ciencia, le interesan la escritura de alimentos, el arte y la historia del arte.

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