Crecimiento y Optimización

Machine Learning: ¿qué es y cómo funciona?

SAP Concur Team |

Algunas tecnologías ingresan a nuestro cotidiano de una manera prácticamente silenciosa; incluso llegan a ser tan útiles que se vuelven esenciales sin que nos percatemos. Tal es el caso del machine learning.

Conocido en español como "aprendizaje de máquina", este concepto tiene un fuerte vínculo con la inteligencia artificial, hecho que lo hace una herramienta cada vez más presente en el ambiente corporativo.

Contando con tantas tecnologías innovadoras hoy en día, ¿cuál es la relevancia del machine learning para las organizaciones?

Este post tiene la intención de aportar más información sobre este tema, y crear modelos que le permitan optimizar sus procesos empresariales, como gastos corporativos o gestión de herramientas. ¡Siga leyendo hasta el final para encontrar abundante contenido acerca del concepto!

¿Qué es el machine learning?

En primer lugar, es importante señalar que Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning no son sinónimos. De hecho, la IA es un concepto amplio que incluye el aprendizaje de máquina como uno de sus recursos. 

Para entenderlo mejor, basta con recordar que, bajo una connotación simplificada, el primer concepto se define como mecanismos computacionales capaces de resolver problemas fundamentándose en el comportamiento humano.

De la misma manera que ocurre con el ser humano, los recursos de IA optimizan el entendimiento y el análisis de estándares a medida que lidian con los datos, es decir, “aprenden” ejecutando y repitiendo tareas de forma sistemática.

Dicho en pocas palabras, gracias al machine learning, las herramientas de inteligencia artificial logran mejorar su desempeño y ser cada vez más eficientes, proporcionando así la posibilidad de agilizar los procesos, optimizar la productividad y añadir más valor al negocio.

Luego de señalar la diferencia entre los dos conceptos, podemos ingresar de lleno al tema de hoy: Machine Learning.

Concepto de machine learning

En efecto, podemos definirlo como un sistema que puede modificar su comportamiento de forma autónoma, teniendo como base su propia experiencia, y prescindiendo prácticamente de la interferencia humana. Es decir, es la capacidad de una computadora para aprender automáticamente de los datos, a fin de mejorar sin ser programadas para ello.

Para lograrlo, utiliza a clasificaciones y reglas lógicas como modelo, generadas por el reconocimiento de estándares en los datos analizados.

De esta manera, es posible decir que el proceso está estrechamente vinculado con su capacidad de identificar parámetros, analizarlos y desencadenar respuestas lógicas más rápidas y precisas, ya sea para mejorar el desempeño de una tarea o para tomar la decisión más acertada ante una determinada circunstancia.

La disciplina científica interfiere positivamente en la dinámica de muchos procesos, por eso, contar con sus soluciones como estas configura un salto en términos de eficiencia y productividad.

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Beneficios del machine learning

Después de presentar el concepto, es hora de informar acerca de sus 4 principales beneficios para las organizaciones modernas, independientemente de su tamaño o rubro.

1. Mejora la toma de decisiones

La información obtenida por medio del machine learning influye en la planificación estratégica de una empresa.

Esto ocurre porque la máquina logra analizar rápidamente un gran volumen de datos, permitiendo así aclarar dudas antes de tomar una determinada decisión. Esta tecnología resulta especialmente útil en áreas como contabilidad, recursos humanos, finanzas, entre otros.

2. Automatización de los procesos

Para mejorar la calidad de los procesos, es imprescindible que la empresa automatice actividades repetitivas y complejas que efectivamente no pertenecen a su core de negocios, como el envío de correos electrónicos para nutrición de leads y los mensajes en aplicaciones de mensajería instantánea con el objetivo de direccionar procesos.

De esta manera, los colaboradores disminuyen su carga laboral y pueden atender mejor las actividades que, en efecto, demandan cuidado y la participación humana.

3. Incremento en la productividad

Mediante el análisis de datos, es posible observar la calidad del trabajo de cada colaborador e identificar incoherencias productivas, errores en la ejecución de los procedimientos y fallas que puedan evitarse, ya sea a través de entrenamientos o de feedbacks.

Asimismo, la utilización de la tecnología permite aumentar el flujo de captación y de interpretación de datos, minimizando las actividades manuales inherentes a la obtención de la información.

4. Prevención contra ciberataques

Gracias al machine learning, la detección de las actividades sospechosas es cada vez más rápida, lo que contribuye a la mitigación de los problemas relacionados con invasiones digitales, como robo de la información, rapto de identidad y de los datos corporativos.

En definitiva, se observa que el machine learning es una tecnología en franca evolución que puede cambiar completamente el panorama de los procesos empresariales y la mecánica del tratamiento de los datos.

Aplicaciones del machine learning en las empresas

Hasta aquí hemos hablado de la relevancia de la metodología a nivel corporativo, ahora ahondaremos en algunas formas interesantes de aplicarla en su negocio.

Negociación algorítmica

En el sector financiero, la negociación algorítmica consiste en la utilización de un modelo matemático para monitorear los resultados del comercio y de las noticias en tiempo real, permitiendo así detectar estándares que incidan en el aumento o en la reducción del precio de las acciones.

Además, ante esta perspectiva, el uso del machine learning permite obtener ventajas ante la competencia a lo largo de grandes operaciones comerciales, lo que genera un expresivo aumento en los beneficios.

Robots banker

La implementación de robots consultores ya es una realidad en las instituciones financieras participando activamente de la gestión de carpetas, un servicio online cuya finalidad es administrar el patrimonio usando algoritmos y estadísticas para dirigir, gestionar y optimizar los activos de los clientes.

Asimismo, este tipo de inteligencia es ampliamente adoptado en los procesos relacionados con la recomendación de productos financieros a fin de mejorar la calidad y la eficiencia de las soluciones ofrecidas a los clientes.

Seguridad de datos

A pesar del aumento de la incidencia de malwares en el ámbito empresarial, la mayor parte de los mecanismos de ataque cuenta con un código semejante a sus versiones anteriores. 

Por este motivo, los algoritmos de machine learning logran predecir cuáles archivos consisten en amenazas potenciales, ya que son capaces de detectar patrones y de anomalías que puedan indicar infracciones o inconsistencias de seguridad.

¿Cómo implementar machine learning en su empresa?

Después de conocer las aplicaciones del machine learning en las empresas, es natural preguntarse cómo comenzar a aprovechar su potencial.

Es importante reconocer que la implementación de machine learning requiere una planificación estratégica y un enfoque estructurado para asegurar resultados efectivos.

En ese sentido, le presentamos los pasos esenciales para llevar a cabo un proyecto exitoso de Analytics avanzado con machine learning.

1. Definir objetivos y problemas comerciales

El primer paso para implementar machine learning en su empresa es identificar claramente los problemas que desea resolver o las oportunidades que quiere aprovechar.

Estos objetivos deben estar alineados con las necesidades comerciales y ser medibles para evaluar el éxito del proyecto.

Por ejemplo, puede buscar optimizar la cadena de suministro, mejorar la experiencia del cliente o incrementar la eficiencia operativa.

2. Recolectar y preparar datos de calidad

Luego, es preciso reconocer que el conjunto de datos es la base de cualquier proyecto de machine learning, ya que de ellos se extraen patrones y conocimientos.

Por ello, es crucial recolectar datos de diferentes fuentes (como CRM, ERP, Data Lakes y otros sistemas empresariales) y asegurarse de que sean precisos, completos y relevantes para el problema que se quiere abordar.

La calidad de los datos determinará el rendimiento y la precisión del modelo predictivo.

Para mejorar la precisión del modelo, también es importante enriquecer el conjunto de datos con variables derivadas e hipótesis de negocios. Esto incluye transformar datos en bruto en información más significativa para el modelo, permitiendo que incorpore conocimientos empresariales específicos y aumente su capacidad predictiva.

3. Elegir la técnica y el algoritmo adecuados

Lo que sigue es seleccionar la técnica de aprendizaje automático que mejor se ajuste al problema. Por ejemplo, dependiendo del objetivo, puede optar por machine learning supervisado (cuando tiene datos etiquetados) o no supervisado (cuando no los tiene).

Además, puede considerar el aprendizaje por refuerzo para problemas más complejos. En este modelo, el sistema aprende mediante ensayo y error.

Una vez seleccionada la técnica, es momento de elegir el algoritmo de análisis más adecuado. Algunos ejemplos comunes incluyen árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial (SVM).

La elección debe basarse en la naturaleza de los datos y en los resultados esperados, por lo que es fundamental evaluar cuidadosamente el rendimiento de los algoritmos utilizando métricas como la matriz de confusión, la cual mide la precisión del modelo considerando tanto los aciertos como los errores.

4. Entrenamiento y validación del modelo

Con los datos preparados y el algoritmo seleccionado, se procede al entrenamiento del modelo. Un proceso que implica alimentarlo con datos de entrenamiento para que aprenda y ajuste sus parámetros.

Posteriormente, se realiza la validación utilizando un conjunto de datos diferente para evaluar su precisión y evitar problemas de sobreajuste, o overfitting.

Aquí, es recomendable iterar en el entrenamiento y la validación para mejorar el rendimiento del modelo. Es decir, incluir en el entrenamiento el ajustar los parámetros del algoritmo, probar diferentes técnicas de machine learning o incluso modificar el conjunto de datos para enriquecerlo con nuevas variables.

5. Implementación y monitoreo continuo

Una vez que el modelo ha demostrado ser efectivo, es momento de ponerlo en producción. Sin embargo, el trabajo no termina aquí.

El machine learning es un proceso continuo que requiere monitoreo constante para asegurar que el modelo siga siendo preciso y relevante a medida que cambian los datos y las condiciones comerciales.

Para mantener el rendimiento del modelo, es necesario entrenarlo periódicamente con datos actualizados y ajustar sus parámetros según sea necesario.

Además, es importante medir el impacto comercial de las decisiones tomadas con base en el modelo y realizar mejoras continuas para maximizar el retorno de inversión.

Desafíos comunes en la implementación de machine learning

Conociendo qué es el machine learning y los pasos para incorporarlo en su empresa es una excelente forma de empezar, pero no existe innovación sin resistencia. Por ello, hablemos de los retos que puede encontrarse en el camino de la implementación.

  • Incertidumbre para utilizar los entregables del proceso analítico: Aunque los modelos predictivos pueden ofrecer análisis precisos, convertir estos resultados en acciones concretas es un desafío. Esto requiere un esfuerzo significativo para definir estrategias comerciales que aprovechen las variables identificadas por el modelo.
  • Alineación con las creencias organizacionales: Los resultados analíticos deben poder confirmar o refutar, con base en datos, las creencias existentes en la empresa; sin embargo, las organizaciones deben estar preparadas para enfrentar cambios en sus interpretaciones tradicionales.
  • Identificación de problemas estructurales o cíclicos: Es crucial determinar si los problemas son estructurales (persistentes y fundamentales) o cíclicos (recurrentes y temporales). Esta distinción impacta en la precisión del análisis y en la efectividad de las acciones derivadas de los modelos predictivos.
  • Evitar una visión limitada ('solo el ombligo'): Para una mejor definición de estrategias, es necesario comparar situaciones comerciales internas con las de otras empresas, incluso de diferentes sectores.
  • Alineación comercial y estratégica con los resultados: Los modelos predictivos deben estar alineados con las estrategias comerciales existentes (atracción, retención, monetización); de lo contrario, los resultados pueden quedarse en teoría, sin generar impacto real en el negocio.
  • Conocer las situaciones que acercan o alejan a la empresa de sus objetivos: También, es fundamental identificar no solo las situaciones que se deben evitar (como la pérdida de clientes), sino también aquellas que impulsan el negocio hacia sus objetivos.
  • Desafíos en la generación de conocimiento con machine learning: Aquí se incluyen la gestión de grandes volúmenes de datos, la selección de algoritmos adecuados, la interpretación de resultados complejos y la adaptación constante a cambios en el mercado o en los datos.

El futuro es el machine learning en las empresas

A medida que los algoritmos se vuelven cada vez más sofisticados y accesibles, las organizaciones podrán aprovechar al máximo sus datos para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones estratégicas basadas en información confiable.

Además, la integración con otras tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial generativa y el Internet de las cosas (IoT), ampliará aún más las posibilidades de aplicación en diversos sectores.

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