{"id":14444,"date":"2024-03-12T12:33:56","date_gmt":"2024-03-12T12:33:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=14444"},"modified":"2024-03-12T13:17:02","modified_gmt":"2024-03-12T13:17:02","slug":"ia-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/ia-empresas","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo aprovechan las empresas la IA para crecer?"},"content":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico se ha convertido en una tecnolog\u00eda vital para el mundo empresarial. Este art\u00edculo explora c\u00f3mo este concepto puede desarrollarse en una empresa y c\u00f3mo varias empresas est\u00e1n aprovechando el aprendizaje autom\u00e1tico para crecer.<\/p>\n<h2><span id=\"que_es_el_aprendizaje_automatico_y_como_implementarlo_en_una_empresa\">\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico y c\u00f3mo implementarlo en una empresa?<\/span><\/h2>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico es una rama de la <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/inteligencia-artificial-ai\">inteligencia artificial<\/a> que se ocupa de aprender de los datos para hacer predicciones y tomar decisiones. La capacidad de transformar datos en decisiones fundamentadas ha convertido el aprendizaje autom\u00e1tico en una herramienta vital para el mundo empresarial, y muchas empresas lo utilizan para obtener informaci\u00f3n, automatizar procesos y tomar mejores decisiones.<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico se compone esencialmente de varios algoritmos que pueden entrenarse utilizando datos para mejorar su eficacia en la realizaci\u00f3n de tareas espec\u00edficas. Los algoritmos suelen entrenarse con tres m\u00e9todos: <strong>aprendizaje supervisado (<\/strong>en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados), <strong>aprendizaje no supervisado<\/strong> (en el que el algoritmo se entrena con datos no etiquetados) y <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/aprendizaje-por-refuerzo\"><strong>aprendizaje por refuerzo<\/strong><\/a> (en el que el algoritmo aprende recibiendo informaci\u00f3n sobre sus acciones).<\/p>\n<p>La aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en las empresas requiere una planificaci\u00f3n cuidadosa, an\u00e1lisis de datos y experiencia para aprovechar plenamente su potencial y lograr los resultados deseados. A este respecto, a continuaci\u00f3n se presenta un flujo de trabajo t\u00edpico para el aprendizaje autom\u00e1tico y las consideraciones clave a tener en cuenta en cada paso del flujo de trabajo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Definici\u00f3n del objetivo<\/strong>: Los objetivos de emplear el aprendizaje autom\u00e1tico en una empresa deben definirse claramente en primer lugar. Esto implica una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica, ya que requiere alinear los objetivos de las iniciativas de aprendizaje autom\u00e1tico con la estrategia empresarial general. Tambi\u00e9n es importante decidir los resultados deseados en esta fase.<\/li>\n<li><strong>Recogida y preprocesamiento de datos<\/strong>: Una vez definidos los objetivos, el siguiente paso consiste en analizar los datos disponibles para determinar su relevancia en la consecuci\u00f3n de los objetivos fijados. La tarea puede requerir la recopilaci\u00f3n e integraci\u00f3n de datos de otras fuentes para cumplir los objetivos. En este sentido, es necesario establecer un proceso y un mecanismo eficaces de recopilaci\u00f3n de datos. Dado que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden a partir de los datos, la calidad y la disponibilidad de los datos desempe\u00f1an un papel fundamental en el \u00e9xito de un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico. En este sentido, es muy importante garantizar la disponibilidad, precisi\u00f3n y coherencia de los datos. Por lo tanto, el preprocesamiento de los datos es crucial para mejorar su calidad. Esto suele incluir tareas como la limpieza de datos, el tratamiento de valores perdidos, el tratamiento del desequilibrio de datos, la selecci\u00f3n y extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas, etc.<\/li>\n<li><strong>Selecci\u00f3n de algoritmos<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico se compone de varios algoritmos, cada uno con diferentes capacidades y caracter\u00edsticas para resolver problemas. La elecci\u00f3n de un algoritmo suele depender del tipo de problema, el tama\u00f1o y la complejidad de los datos, los recursos disponibles y algunas otras consideraciones, como el requisito de interpretabilidad. Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico suelen ser de tipo &#8220;caja negra&#8221;, lo que los hace poco fiables para aplicaciones cr\u00edticas para la seguridad, como la asistencia sanitaria. Por tanto, la interpretabilidad podr\u00eda ser un factor importante a la hora de seleccionar un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<li><strong>Entrenamiento del algoritmo<\/strong>: Tras la selecci\u00f3n, el algoritmo se entrena utilizando los datos recopilados. A este respecto, es crucial traducir correctamente los objetivos requeridos en una formulaci\u00f3n matem\u00e1tica (conocida como funci\u00f3n objetivo o de coste). La funci\u00f3n objetivo sirve de principio rector para el entrenamiento del algoritmo, permiti\u00e9ndole ajustar iterativamente sus par\u00e1metros y mejorar su rendimiento en funci\u00f3n del objetivo o meta deseados. El proceso de entrenamiento tambi\u00e9n implica encontrar los hiperpar\u00e1metros adecuados (es decir, las opciones de dise\u00f1o definidas por el ser humano) para el algoritmo, lo que normalmente se consigue mediante ensayo y error.<\/li>\n<li><strong>Prueba del algoritmo<\/strong>: Una vez entrenado el algoritmo, se comprueba su rendimiento con datos nuevos que no se han visto. Esto da una idea de la precisi\u00f3n del modelo y de si es adecuado o no para el despliegue. En este sentido, es muy importante seleccionar cuidadosamente un conjunto de datos de prueba que pueda reflejar realmente el rendimiento del algoritmo en el mundo real. Los sesgos presentes en los datos de entrenamiento tambi\u00e9n pueden llevar al algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico a tomar decisiones injustas o discriminatorias. En este sentido, es muy importante probar y garantizar la imparcialidad y transparencia del sistema de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<li><strong>Despliegue del algoritmo<\/strong>: Si el modelo funciona bien en los datos de prueba, se despliega en el mundo real para hacer predicciones o tomar decisiones. En este sentido, es importante tener en cuenta la escalabilidad del algoritmo (es decir, su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos) y la eficiencia (es decir, su capacidad para actuar en tiempo real con predicciones r\u00e1pidas y sensibles). Tambi\u00e9n es importante tener en cuenta que un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico requiere una supervisi\u00f3n continua para comprobar los cambios en los patrones de datos, y un mantenimiento para adaptarse a los patrones cambiantes. Los entornos reales en los que se despliegan los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico son din\u00e1micos y evolucionan continuamente, como las preferencias de los usuarios. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico deben supervisarse y adaptarse continuamente para reflejar estos cambios.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"casos_de_uso_del_aprendizaje_automatico_en_las_empresas\">Casos de uso del aprendizaje autom\u00e1tico en las empresas<\/span><\/h2>\n<p>Las empresas est\u00e1n aprovechando el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la eficiencia, reducir costes y lograr el crecimiento. Algunos ejemplos de casos de uso del aprendizaje autom\u00e1tico en diferentes industrias son los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li>La industria <strong>minorista<\/strong> est\u00e1 utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los datos de los clientes, como sus patrones de compra, para proporcionar experiencias personalizadas y recomendaciones de productos a los clientes objetivo. Las empresas han informado de que proporcionar informaci\u00f3n personalizada ha mejorado la satisfacci\u00f3n y la fidelidad de los clientes, lo que se traduce en una mejora de sus ingresos comerciales.<\/li>\n<li>La industria <strong>manufacturera<\/strong> est\u00e1 utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los datos de producci\u00f3n procedentes de sensores y otras fuentes con el fin de identificar los factores que afectan a la eficiencia de la producci\u00f3n, como el tiempo de inactividad de los equipos. La informaci\u00f3n se utiliza entonces para mejorar el proceso de producci\u00f3n, lo que se traduce en una reducci\u00f3n de costes y una mejora de la rentabilidad.<\/li>\n<li>La industria del <strong>transporte<\/strong> est\u00e1 utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar patrones de tr\u00e1fico, datos meteorol\u00f3gicos y otros factores para la optimizaci\u00f3n de rutas con el fin de minimizar el tiempo y el coste de los viajes. Las empresas de transporte tambi\u00e9n utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para predecir aver\u00edas inesperadas y generar alarmas de mantenimiento. Adem\u00e1s, la tecnolog\u00eda de conducci\u00f3n aut\u00f3noma depende en gran medida del aprendizaje autom\u00e1tico para funcionar de forma aut\u00f3noma. Con este fin, el aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza para analizar datos de diversos sensores, c\u00e1maras y sistemas de radar en tiempo real para ayudar a los veh\u00edculos a tomar decisiones de navegaci\u00f3n.<\/li>\n<li>El sector <strong>financiero<\/strong> utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar patrones y anomal\u00edas en los datos financieros con el fin de detectar transacciones fraudulentas y ofrecer consejos financieros personalizados, como planes de inversi\u00f3n y de amortizaci\u00f3n de deudas. Adem\u00e1s, el aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza en las finanzas para la calificaci\u00f3n crediticia de los clientes y la gesti\u00f3n de riesgos. Para ello, se analizan varios datos, como los ingresos del cliente, su empleo, su historial crediticio, sus activos financieros, su ratio deuda-ingresos, etc.<\/li>\n<li>El sector <strong>sanitario<\/strong> utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas, como radiograf\u00edas, tomograf\u00edas computarizadas y resonancias magn\u00e9ticas, con el fin de identificar anomal\u00edas y diagnosticar enfermedades. Las empresas farmac\u00e9uticas tambi\u00e9n utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar grandes conjuntos de datos de estructuras moleculares y predecir compuestos que podr\u00edan ser eficaces para el tratamiento de una enfermedad concreta. As\u00ed, el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 permitiendo a las empresas agilizar el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos, lo que se traduce en una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de nuevos tratamientos al mercado.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"futuro_del_aprendizaje_automatico_en_las_empresas\">Futuro del aprendizaje autom\u00e1tico en las empresas<\/span><\/h2>\n<p>A medida que el aprendizaje autom\u00e1tico sigue evolucionando a un ritmo r\u00e1pido, las nuevas herramientas y tecnolog\u00edas est\u00e1n creando interesantes oportunidades para que las empresas incorporen esta tecnolog\u00eda a sus procesos. Algunos de los avances recientes son los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li>Con el desarrollo de <strong>herramientas automatizadas<\/strong> de aprendizaje autom\u00e1tico (AutoML), se ha vuelto conveniente para las empresas construir e implementar el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<li>Los avances del <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> generativo (o IA generativa) est\u00e1n abriendo nuevos casos de uso para muchas empresas, como la generaci\u00f3n de contenidos y la creaci\u00f3n art\u00edstica.<\/li>\n<li>Con la continua aparici\u00f3n de la IA explicable, es probable que los modelos de <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> sean m\u00e1s fiables en el futuro, lo que a su vez impulsar\u00e1 sus aplicaciones en el mundo real, especialmente en dominios cr\u00edticos para la seguridad.<\/li>\n<li>Los avances en la <strong>computaci\u00f3n<\/strong> en el dispositivo, tambi\u00e9n conocida como edge computing, han permitido al aprendizaje autom\u00e1tico procesar y analizar datos en tiempo real, reduciendo as\u00ed la latencia y mejorando la eficiencia.<\/li>\n<li>Se espera que la colaboraci\u00f3n <strong>hombre-m\u00e1quina<\/strong>, en la que las m\u00e1quinas ayudan a los humanos en la toma de decisiones, desempe\u00f1e un papel vital en \u00e1mbitos empresariales como el diagn\u00f3stico sanitario y la atenci\u00f3n al cliente.<\/li>\n<li>El desarrollo del<a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/aprendizaje-federado\"> <strong>aprendizaje<\/strong> federado<\/a> permite entrenar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en fuentes de datos descentralizadas sin transferir los datos a una ubicaci\u00f3n central, preservando as\u00ed la privacidad y la seguridad de los datos.<\/li>\n<li>La llegada del aprendizaje <strong>autom\u00e1tico<\/strong> fundado y del aprendizaje por transferencia ha permitido a las empresas con reg\u00edmenes de datos bajos entrenar eficazmente algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico se ha convertido en una tecnolog\u00eda vital para el mundo empresarial. 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