Como o aprendizado de máquina ajuda as empresas a aumentar a escalabilidade e melhorar as operações

Cómo el aprendizaje automático ayuda a las empresas a aumentar la escalabilidad y mejorar las operaciones

Aprendizaje automático y negocios Para seguir siendo competitivas, las empresas deben aprender y utilizar nuevas tecnologías lo más rápido posible. Una tecnología…

Imagem em destaque

Investigaciones recientes informan que más del 70% de los encuestados afirmaron que el aprendizaje automático era importante o crítico para sus operaciones comerciales. Esto indica que su competencia probablemente ya esté implementando el aprendizaje automático y probablemente usted también necesitará hacerlo.

Pero disfrutemos de los descansos por un momento. Antes de apresurarnos a implementar nuevas tecnologías, es prudente saber primero qué es el aprendizaje automático y cómo ayuda a una empresa a alcanzar sus objetivos. Respondamos estas preguntas. Primero, definamos exactamente qué es el aprendizaje automático y cómo se puede utilizar para aumentar la escalabilidad y mejorar las operaciones.

¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?

La capacidad de una máquina para tomar decisiones y/o realizar alguna(s) tarea(s) basándose en el aprendizaje o conocimiento adquirido sin ninguna intervención apreciable por parte de un ser humano .

Bien, ¿qué significa esto en la práctica? Para responder a esta pregunta, necesitamos definir algunos otros términos en relación con el aprendizaje automático:

  • Procesamiento de datos. El proceso de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones subyacentes y/o relaciones matemáticas, que normalmente requiere una potencia computacional sustancial.
  • Redes neuronales. Modelos matemáticos basados ​​en la topología del cerebro humano (especialmente neuronas, sinapsis y su conectividad), frecuentemente utilizados para procesar y/o analizar datos con el fin de descubrir o formar clasificaciones.
  • Aprendizaje profundo. Un subconjunto o tipo de aprendizaje automático en el que se utilizan redes neuronales para realizar minería de datos en grandes conjuntos de datos no estructurados o de estructura desconocida. En muchos casos para aprendizaje y/o clasificación.
  • Datos no estructurados. Los datos no estructurados son información que no tiene un modelo de datos predefinido. O estos datos no están organizados de una manera predefinida. Puede tener una estructura interna, pero no está estructurada por modelos predefinidos.
  • AI. La capacidad teórica o real de una computadora (o máquina) para mostrar, visualizar o realizar actividades que normalmente realizan o requieren inteligencia humana.
  • Autónomo. Capaz de realizar una función o acción sin control humano. Hay varios niveles de autonomía; como semiautónomo (parcialmente controlado por un humano) y completamente autónomo (sin control humano directo), bajo el cual cae la mayor parte del aprendizaje automático.

Ahora volvamos a la cuestión de la practicidad del aprendizaje automático para las empresas. Con base en las definiciones anteriores, podemos definir el aprendizaje automático para empresas como:

El uso de una técnica de IA ; como las redes neuronales para aplicar el aprendizaje profundo a una actividad o problema empresarial con el objetivo de descubrir formas de mejorar o mejorar las operaciones .

Veamos cómo se puede hacer esto.

Cómo el aprendizaje automático ayuda a las empresas a crecer y prosperar

El aprendizaje automático se puede utilizar para ayudar en dos áreas que requieren mayor atención: crecimiento y operaciones. Así como implementar una nueva estrategia o proceso requiere que el desarrollo de su software sea ágil , también lo requiere el uso del aprendizaje automático.

Aprendizaje automático para hacer crecer su negocio

📈 Adquisición de clientes

El aprendizaje automático se puede utilizar para analizar datos y tendencias de la industria, identificar y luego dirigirse a clientes potenciales con estrategias de marketing enfocadas y relevantes.

📈 La lealtad del cliente

Al analizar los hábitos y preferencias de los clientes, se pueden diseñar y adaptar técnicas e interacciones para acentuar por qué regresan y abordar por qué se van.

Mejorando las operaciones con aprendizaje automático

📈 Procesamiento de datos internos

Al monitorear y evaluar los procesos internos, las operaciones y las redes, se pueden identificar áreas de enfoque para mejorar la eficiencia y luego implementar métodos para hacerlo.

📈 Usabilidad y acceso

El aprendizaje automático se puede utilizar para implementar herramientas de interacción, como chatbots, para mejorar la interfaz y las interacciones con los clientes, mejorar la seguridad de los datos y establecer y mantener la confianza del cliente.

La lista anterior es solo una lista parcial de cómo puede aprovechar la tecnología de aprendizaje automático para mejorar las operaciones y la trayectoria de su empresa. Debido a que cada negocio es único, el mejor uso del aprendizaje automático es desarrollar software personalizado que esté enfocado, orientado y satisfaga de manera única sus necesidades.

Ahora conocemos los beneficios del aprendizaje automático. El siguiente paso es la implementación. Si está pensando en aplicar el aprendizaje automático o desea obtener un mejor retorno de la inversión en su implementación actual, entonces necesita la estrategia, las herramientas y los conocimientos adecuados. agilidad en el proceso de desarrollo de software para optimizar su uso.

Conteúdo relacionado

Volver al blog

Deja un comentario

Los comentarios deben ser aprobados antes de publicarse.