Cómo implantar con éxito un proyecto de Machine Learning

Business Intelligence

La Transformación Digital supone un profundo cambio en la manera en la que trabajamos y nos aprovechamos de la tecnología. El Machine Learning (en castellano, aprendizaje automático) se ha convertido en una prioridad para muchas empresas: se calcula que la inversión en Machine Learning e Inteligencia Artificial (IA) pasará de los 12.000 millones de dólares en 2017 a más de 57.600 en 2021 (según un estudio de Oracle). Y es que el aprendizaje automático ayuda a tomar decisiones más inteligentes y mejores, con un nivel de seguridad impensable años atrás, además de automatizar cada vez más tareas y procesos de negocio, agilizar estos procesos y aumentar la eficiencia empresarial.

Machine Learning

9 Claves para implantar con éxito el machine learning en tu empresa

El Machine Learning o aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Es una disciplina de la Inteligencia artificial basada en el concepto de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones sin intervención humana (o mínima). Al producirse datos constantemente, las soluciones de machine learning se van adaptando de manera autónoma, y van aprendiendo tanto de la nueva información como de los procesos anteriores.  

La mayoría de empresas que manejan grandes cantidades de datos (Big Data) están reconociendo el valor del machine learning (por ejemplo el industrial, que obtiene información de fuentes tan diversas como el internet de las cosas, sensores, etc.).

Si bien ya obtienen un primer valor añadido gracias a las herramientas analíticas o de Business Intelligence (por ejemplo, Tableau), con las herramientas de aprendizaje automático avanzan todavía más en el aprovechamiento de sus datos para trabajar de manera más eficiente y obtener importantes ventajas competitivas.

Si te interesa obtener el máximo de tus datos empresariales y automatizar procesos como no habías imaginado antes, es el momento de aplicar una estrategia de machine learning en tu organización. Para garantizarte el éxito en este proceso, desde Intelligence Partner te ofrecemos 9 claves para implantar con éxito el machine learning en tu empresa:

  1. El machine learning también supone un cambio cultural. La tecnología asociada al machine learning y los algoritmos evolucionan con gran rapidez, y no es fácil seguirles el ritmo. El principal cambio debe, por tanto, producirse en la cultura de la empresa: ha de fomentarse la colaboración entre las diferentes áreas de negocio y el uso compartido de información para que la implantación del machine learning sea un éxito.
  2. Define un objetivo lo más claro y específico posible. Es importante que los equipos que van afrontar los proyectos de machine learning identifiquen los problemas que desean afrontar, aplicando el máximo grado de concreción: por ejemplo, no es lo mismo tener como objetivo aumentar las ventas online en un determinado porcentaje que especificar que se desea aumentar las ventas online en el porcentaje deseado mediante la monitorización de los visitantes del sitio.
  3. Asegúrate de disponer de datos fiables: la calidad de los datos es esencial para que las herramientas de machine learning puedan desarrollar su trabajo con eficiencia. Si se opta por una modalidad de aprendizaje supervisado, estos datos de origen además deberán estar etiquetados para que el algoritmo aprenda a predecir la etiqueta de salida correcta (en este caso, la empresa deberá haber implementado con anterioridad una estrategia de adquisición y etiquetado de datos sólida y económicamente viable). Si se opta por una modalidad de aprendizaje no supervisado, no será necesario disponer de datos etiquetados pero sí deberán ser fiables al 100%. 
  4. Confía en una plataforma integrada. La inversión más rentable en un primer proyecto de machine learning es la plataforma para llevarlo a cabo. Es altamente recomendable confiar en una cuyas herramientas estén totalmente integradas, como Google Cloud Platform, en lugar de ir construyendo un entorno de aplicaciones de diferentes fabricantes y cuya capacidad de integración está por demostrar. En el caso de Google Cloud Platform, son de gran interés sus herramientas específicas para el desarrollo de proyectos de aprendizaje automático
  5. Empieza el proyecto con un conjunto de datos acotado.  La cantidad de información que atesora una organización no garantiza que todos estos datos sean válidos. Al empezar con un proyecto de Machine Learning es mucho más recomendable centrarse en conjuntos más pequeños de datos ya válidos, ya que el proceso de depuración de los datos del Big Data (es decir, su conversión a Small Data) es muy largo y costoso. 
  6. Busca siempre la simplicidad. En inglés podemos encontrar la expresión “Keep IT simple”. Siempre que sea posible, es mejor buscar la simplicidad en cualquier ámbito de un proyecto de aprendizaje automático que construir complejas y costosas redes neuronales. 
  7. Empieza por proyectos pequeños. Tanto a nivel de retorno de inversión como de adquisición de experiencia, es muy recomendable empezar por proyectos de pequeño tamaño o que aborden puntos muy específicos de los procesos de negocio. De esta manera, se irán ejecutando y perfeccionando hasta que el equipo pueda ir afrontando proyectos de machine learning de mayor tamaño, e irás descubriendo otros puntos que resolver con herramientas de aprendizaje automático. 
  8. Forma equipos multidisciplinares. Si el proyecto sólo es desarrollado por el equipo de Sistemas, la eficiencia del proyecto de machine learning se reduce. Reunir a las diferentes áreas de negocio implicadas en los procesos afectados aporta numerosos matices y añade consideraciones fundamentales para el éxito del proyecto. Estos equipos decidirán la mejor manera de alcanzar el objetivo propuesto mediante:
    1. Algoritmos: útiles para resolver una clase de nuevos problemas.
    2. Marcos: usa marcos como TensorFlow para crear nuevos modelos de machine learning y resolver problemas únicos de su negocio. Los marcos son el punto ideal que le ofrece la mayor flexibilidad.
    3. API: aprovecha las APIs empaquetadas si se asignan directamente a su necesidad sin requerir ninguna modificación.
  9. Visualiza, verifica y controla versiones. Los datos son la parte fundamental de un proyecto de machine learning, y para gestionar este ingente volumen de información es necesario confiar en herramientas como las ofrecidas por Google Cloud Platform, como Google Cloud Dataprep y BigQuery, para visualizar los datos y verificar los resultados en cada fase del proceso. También es importante aplicar un control de versiones, para identificar con claridad los datos sobre los que se actúa y evitar costosos equívocos. 

En Intelligence Partner, como Premier Partner de Google Cloud, disponemos de un importante expertise en Google Cloud Platform y en sus capacidades de Machine Learning.

Si deseas emprender un proyecto de aprendizaje automático en tu organización, contáctanos y explícanos tu caso. Nuestros expertos lo analizarán en profundidad y te ofrecerán una detallada respuesta, 100% adaptada a tus necesidades.

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