La combinación de aprendizaje automático y analítica avanzada proporciona a las organizaciones las herramientas necesarias para convertir la descripción retrospectiva en prospectiva y dar soporte a una toma de decisiones que apunte hacia el futuro. Prácticamente cualquier industria puede beneficiarse de ello para crear modelos predictivos que requieren gestionar enormes cantidades de datos y ajustes regulares.

Las ventajas competitivas son enormes; para empezar, es posible desarrollar máquinas que no dependen de la detección, descripción, intervención o interacción humana, para resolver ciertas decisiones. Y lo hace a un coste menor que otros análisis avanzados.

A pesar de que los negocios de nuestros días están basados en datos y que el 98% de las organizaciones reconoce que su análisis es muy relevante para sus estrategias comerciales, menos del 40% de las cargas de trabajo actuales aprovechan el análisis avanzado o la inteligencia artificial.

Este análisis predictivo permite, por ejemplo, que las organizaciones avancen en la curva de madurez de su inteligencia empresarial (BI), pasando de depender exclusivamente de análisis descriptivos, centrados en el pasado, para dotarse de un soporte a la toma de decisiones, autónomo y con visión de futuro. La tecnología ha existido durante décadas, pero el acierto de los nuevos enfoques y productos disponibles está forzando a las organizaciones a fijarse en ellos.

Para empezar, son soluciones que a menudo operan en tiempo real, agregando una nueva dimensión al BI, ya que se puede trasladar a los empleados “de primera línea” para mejorar su rendimiento diario.

En el aprendizaje automático, los sistemas están “entrenados” para usar algoritmos especializados que analizan, aprenden y realizan predicciones y recomendaciones, a partir de ingentes volúmenes de datos. Los modelos predictivos expuestos a nuevos datos pueden adaptarse, sin intervención humana, aprendiendo de las iteraciones anteriores, lo que permite tomar decisiones y obtener resultados cada vez más fiables.

Con el tiempo, este aprendizaje permite descubrir ideas ocultas, relaciones históricas y tendencias, revelando nuevas oportunidades, al detectar las preferencias de los compradores, posibles mejoras en la cadena de suministro o incluso el descubrimiento de nuevos yacimientos de petróleo. Lo que es más importante, el aprendizaje automático permite a las empresas hacer más con Big Data e incorporar nuevas capacidades como el análisis de IoT.

El aprendizaje automático es una poderosa tecnología de análisis que está disponible en este momento, en diferentes y nuevas soluciones comerciales y de código abierto que está creando un completo ecosistema de desarrolladores. Lo más probable es que su organización ya esté utilizando el enfoque en alguna parte, como para el filtrado de spam, o responder de forma dinámica a los cambios, aprovechando mejor la información disponible.

Su siguiente paso es dar el salto a prácticamente todos los sectores, donde puede encontrar aplicación. De hecho, siempre que dispongamos de grandes cantidades de datos y modelos predictivos que deben ajustarse regularmente, el aprendizaje automático tiene sentido.

Proporcionar recomendaciones para libros, películas, ropa y docenas de otras categorías es un ejemplo típico de aplicación, pero hay muchos más; en comercio minorista, el aprendizaje automático y el etiquetado RFID permiten mejorar la gestión de su inventario, tanto físico como en libros, la disposición del producto en tienda e incuso poder influir en el comportamiento del cliente. Por ejemplo, el sistema podría escanear la tienda física en busca de artículos fuera de lugar, para reubicarlos, o identificar artículos que se están vendiendo bien y moverlos a un lugar más visible en la tienda.

También, cuando el aprendizaje automático se combina con reglas lingüísticas, las empresas pueden escanear las redes sociales para saber qué dicen los clientes sobre su marca y sus productos. Incluso puede encontrar patrones ocultos que indiquen entusiasmo o frustración con un producto en particular.

La tecnología ya está jugando un papel crucial en aplicaciones que involucran sensores y también resulta esencial para los vehículos autónomos, donde los datos de múltiples sensores deben coordinarse en tiempo real para tomar decisiones seguras.

El aprendizaje automático puede también ayudar a procesar millones de datos geográficos para descubrir patrones que permitan predecir con mayor precisión que un sitio concreto es la ubicación correcta para generar energía eólica o solar.

Infinidad de casos de uso que convierten a esta modalidad de análisis en una poderosa alternativa para empresas y sectores completos que, además, ha probado ofrecer resultados muy valiosos para los negocios.