No sólo es cuestión de contar con algoritmos poderosos en el negocio, sino tener claro para qué los quieres. No te subas al tren sólo porque los demás lo están haciendo.
A medida que el machine learning (ML), junto con otras tecnologías exponenciales, se vuelvan la norma dentro de los procesos de las organizaciones, seguro querrás implementarlo en la tuya mantenerte competitivo, pero debes evitar cometer errores.
No sólo se trata de contar con supercomputadoras y poderosos algoritmos, esperando a que funcionen por sí solos. Hacerlo sería caer en una trampa en la que pensarás que deben operar como por parte de magia, cuando en realidad no es así.
Al contrario, requieres de una mentalidad apoyada por la ciencia y la lógica, así como por las matemáticas. Si todo lo dejas a la “suerte”, ni siquiera desarrollarás los conocimientos y habilidades necesarias sobre el funcionamiento del aprendizaje automático.
¿Cuáles son los errores que debes evitar cometer al implementar machine learning? Tenerlos en mente te ayudará a desarrollar la estrategia adecuada a la hora de querer apoyarte en las analíticas para llevar los procesos de la organización al siguiente nivel.
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Creer saber dónde aplicar el ML
No siempre se seleccionan los mejores procesos para iniciar un proyecto de automatización. Aunado a esto, como director de tu empresa —y dependiendo de su tamaño— quizá no estás 100 % al tanto de cómo se da el flujo de trabajo diario y tampoco cuentas con información a la mano para tomar una decisión.
Por lo anterior, requieres incorporar inteligencia en los procesos con el objetivo de definir con claridad donde aplicar la automatización e integrar soluciones de machine learning, así como el valor que aportarán y los ahorros que le generarán a tu negocio. Recuerda: lo importante es basarte en datos duros, no en opiniones o comentarios tendenciosos.
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No sumar a científicos de datos
Las organizaciones enfrentan el reto de no contar con el talento capacitado para el manejo y análisis de datos. A pesar de esto, deben integrar a expertos en ciencias computacionales y matemáticas; tomando en cuenta la escasez, puede resultar costoso, pero al final será redituable.
¿Qué puedes hacer? Comienza por crear un centro de analíticas al que puedan sumarse colaboradores actuales y que muestran aptitudes relacionadas con la ciencia de datos. No escatimes en invertir para desarrollar a este talento, así no tendrás que estresarte por buscar afuera lo que tal vez ya se encuentra en el interior de la organización.
De igual manera haz convenios con universidades para que estudiantes con elevado potencial en la materia participen como practicantes. Genera un pool de talento al que te sea fácil de recurrir cuando lo requieras.
Considera que las supercomputadoras de machine learning procesan grandes cantidades de información y toman decisiones, buenas o malas, pero no justificarán cómo lo hicieron. Así que pon manos a la obra para integrar al talento adecuado en esta tarea. Seguro querrás respuestas rápidas a fin de responder con agilidad.
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Carecer de una infraestructura adecuada
Resulta retador gestionar los medios e instalaciones que giran en torno a diversas actividades relacionadas con el aprendizaje profundo. Inclusive los sistemas de administración de bases de datos pueden fallar si son sobrecargados de datos, dada la cantidad de información que manejan las empresas.
A fin de prevenir complicaciones, es importante integrar soluciones de almacenamiento de datos flexible, capaz de adaptarse a medida que en tu empresa consigan nuevos avances tecnológicos. Suma poder computacional reflejado en ordenadores que les permitan a los científicos preparar y modelar bases de datos para que puedan encontrar la mejor solución en el menor tiempo posible.
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Asumir que el modelo de ML funcionará a la primera
Pensar que las máquinas son “demasiado inteligentes” y funcionarán bien desde el inicio es un error garrafal. Entre más pronto comprendas esto, será más fácil que entiendas que lo importante es implementar, fallar e intentar de nuevo con rapidez sin perder el tiempo.
Está bien que quieras contar con un modelo base que opere de forma correcta, pero ten en mente la importancia de mejorarlo de manera constante y actualizarlo con el fin de que siempre se mantenga en óptimas condiciones y funcione acorde a las necesidades del negocio. Sólo no olvides que no debes esperar hasta el último momento para validar resultados, además de generarte costos, pierdes competitividad.
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Depender mucho de la automatización
El Robotic Process Automation (RPA), es decir el uso de software para realizar actividades repetitivas cada vez es más frecuente. No obstante, es importante aclarar la diferencia entre el RPA y el machine learning. Mientras que los primeros se enfocan en tareas repetitivas, el ML se dedica a procesar y comprender datos tanto estructurados como no estructurados.
Lo anterior implica que el RPA, ya sea en forma de programas informáticos o máquinas, requiere del aprendizaje automático para generar inteligencia de datos que ayuden a las personas involucradas a mejorar su proceso de toma de decisiones.
Si estás cerca de implementar machine learning en tu empresa, toma en cuenta estos errores comunes y evítalos a toda costa. Recuerda tener claro cuál es el objetivo de hacerlo y crea la estrategia indicada según las necesidades del negocio.
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