Resuelva los desafíos más comunes de su empresa con el machine learning

El machine learning (ML) ha dejado de ser una moda pasajera para convertirse en un importante impulsor de valor para muchas organizaciones. Más de dos tercios de las empresas que han adoptado plenamente la inteligencia artificial (IA) afirman que la tecnología ha creado una mejor experiencia para el cliente, y más de la mitad dicen que ha mejorado la toma de decisiones, ha aumentado la productividad y ha permitido la innovación a la vez que ha conseguido reducir costes.

Ya no cabe duda de que el ML es una pieza fundamental de la transformación de las empresas; sin embargo, a muchas organizaciones les cuesta entender dónde deben implementar esta tecnología para generar el mayor impacto posible. Para elegir el caso de uso más adecuado para el ML, es necesario tener en cuenta varios factores.

primer lugar, debe encontrar el mejor equilibrio posible entre valor para el negocio y velocidad. Es probable que una prueba de concepto creada por un científico de datos aislado no genere demasiado interés por el ML en una organización. En cambio, si lo que desea es atraer el compromiso y la financiación necesarios, debe mostrar cómo el ML puede abordar los problemas prácticos a los que se enfrenta su organización actualmente.

Además, le convendrá dar con una solución que se pueda implementar en un plazo de 6 a 8 meses para aprovechar el impulso que ha generado, sobre todo si se trata de su primera incursión en el mundo del ML.

En segundo lugar, es preciso encontrar un caso de uso con el que pueda aprovechar los datos que ya posee. Un buen argumento comercial sin datos generará frustración en los científicos de datos.

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7 casos de uso destacados de machine learning

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