La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), o machine learning, son dos conceptos que están revolucionando el mundo de los negocios y la sociedad en general. Pero, ¿qué son exactamente y cómo se relacionan entre sí? ¿Qué beneficios puede aportar a la inteligencia empresarial (BI)?
La IA es un término amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana, es decir, que pueden resolver problemas complejos y tomar decisiones sin intervención humana. Por otro lado, El ML es una rama de la IA que se centra en desarrollar sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen, sin necesidad de programación explícita. El ML permite a la IA ir más allá de realizar una tarea singular y adaptarse a situaciones nuevas y cambiantes.
“La tecnología hace posible lo que antes era imposible.”
— Michael Gagliano.
Aprendizaje automático (ML) y sus aplicaciones en el ámbito empresarial.
El ML se basa en algoritmos que analizan grandes cantidades de datos (big data), extraen patrones, tendencias y correlaciones. Estos algoritmos pueden ser supervisados, cuando se les proporciona un conjunto de datos etiquetados con la respuesta correcta, o no supervisados, cuando se les deja explorar los datos por su cuenta. También existen algoritmos semi-supervisados y de aprendizaje por refuerzo, que combinan elementos de ambos tipos.
El ML tiene múltiples aplicaciones en el ámbito de la inteligencia empresarial, o business intelligence (BI), que es el proceso de recopilar, analizar y visualizar datos para obtener información útil para la toma de decisiones. Algunos de ellos son:
- La segmentación de clientes, que consiste en identificar grupos homogéneos de consumidores según sus características, preferencias y comportamientos. El ML puede ayudar a encontrar segmentos más precisos y personalizados, así como a predecir su respuesta a diferentes estrategias de marketing.
- La detección de anomalías, que consiste en detectar eventos o situaciones que se desvían de lo normal o esperado. El ML puede ayudar a identificar fraudes, errores, fallos o amenazas de forma rápida y eficiente, así como a prevenirlos o mitigarlos.
- La optimización de procesos, que consiste en mejorar la eficiencia y la productividad de las operaciones internas o externas de una organización. El ML puede ayudar a automatizar tareas repetitivas o complejas, a reducir costes o desperdicios, a mejorar la calidad o el rendimiento, o a generar nuevas oportunidades de negocio.
- La generación de insights, que consiste en extraer conocimientos valiosos y accionables a partir de los datos. El ML puede ayudar a descubrir relaciones ocultas entre variables, a explicar las causas o los efectos de ciertos fenómenos, o a predecir escenarios futuros o resultados potenciales.
La IA y el ML son los nuevos aliados de la inteligencia empresarial porque permiten aprovechar el poder de los datos para mejorar la información y la toma de decisiones, enriquecer las experiencias de los clientes, transformar los procesos y potenciar los talentos.
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