Machine Learning

Aprendizaje automático

La tecnología de aprendizaje automático (machine learning) permite que sistemas informáticos realicen tareas que aprenden de datos masivos a través de sofisticados algoritmos. El 62% de las empresas y líderes tecnológicos a nivel mundial, están implementando el aprendizaje automático a sus procesos. Además, gracias a la evolución de los hardware, ya sea en la nube u on premise, el almacenamiento resulta cada vez más económico y, por ende, la implementación de nuevas tecnologías. Mejora de eficiencia operacional, incremento del valor del ciclo de vida del cliente o la mitigación de riesgos son los principales beneficios del machine learning o aprendizaje automático aplicable a todos los sectores.

Retos comunes

Un reciente estudio de Forrester, ha podido profundizar en las dificultades o retos a los que se enfrentan varias compañías multinacionales de los siguientes sectores: CPG, Energía, Servicios profesionales y Productos de lujo. Dichas empresas compartían una serie de desafíos:

  1. Sobrecarga de procesos recurrentes. Las empresas coincidían en la dificultad de establecer y gestionar sus objetivos a largo plazo por el hecho de sentirse socavados por las tareas del día a día. La automatización de procesos y flujos de trabajo permitiría a las organizaciones un mayor enfoque en la estrategia, y una mejor gestión de la eficiencia en todos los departamentos.
  1. Mala accesibilidad y calidad de los datos. Antes de implantar soluciones como machine learning, las empresas no disponían de datos fiables o datos de origen, que imposibilitan la accesibilidad y fiabilidad.
  2. Innovación aislada. Además, también se comete el error de llevar a cabo la innovación por unidades de negocio, de forma independiente.

 

El 62% de las empresas y líderes tecnológicos a nivel mundial, están implementando el aprendizaje automático a sus procesos.

 

¿Qué beneficios obtienen las empresas?

  • Automatización de tareas repetitivas. Las organizaciones confirmaron que tareas como, la gestión de facturas se convirtió de forma exponencial, en procesos más ágiles ahorrando a las empresas horas trabajadas al año.
  • Más eficiencia. Mas seguridad empresarial. El aprendizaje automático ha permitido, la agrupación y procesamiento de datos de terceros en tiempo real.
  • Innovación interorganizacional. Machine learning ayuda a la colaboración entre departamentos con un objetivo en común: la innovación. Ya no es únicamente una tarea de departamento de IT, se convierte en un beneficio que empodera a todos los empleados de cada departamento. Se rompe así la brecha de unos datos aislados por unidad de negocio o por la dificultad de trabajar con varios repositorios.

Machine Learning se nutre de datos, de forma automática, lo que hace necesario una monitorización de su rendimiento. El continuo cambio en el mercado hace que el rendimiento se vea afectado, por lo que las organizaciones deberán actualizar los datos para poder asegurar la máxima eficiencia del machine learning. El uso del aprendizaje automático ya sea para la automatización de tareas tediosas como para el análisis predictivo, supone claramente un ahorro en tiempos, errores y optimización de la cadena de suministro.

*Fuente: Forrester. “The Total Economic Impact of Machine Learning with SAP”, Diciembre 2019 (SAP.com).

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