EnglishDesde las publicaciones en redes sociales hasta las transacciones financieras y los registros médicos, el mundo a nuestro alrededor se vuelve más centrado en datos con cada día que pasa. Esta tendencia probablemente se acelerará a medida que continuamos produciendo y almacenando más datos. Sin embargo, muchas empresas aún no han considerado cómo pueden aprovecharlos al máximo.
Para la mayoría, los términos inteligencia artificia o machine learning se asocian con tecnologías como Amazon Polly, Watson de IBM o DeepMind de Google, gestionadas por equipos de ingenieros y científicos de datos con altos costos. Pero, en realidad, machine learning también puede ser implementado en pequeñas y medianas empresas (PYMEs) para ayudar a tomar decisiones basadas en datos y, por ende, mejorar las operaciones comerciales en general.
La firma de investigación Fortune Business Insights ha pronosticado que el mercado global de machine learning crecerá de 21.17 mil millones de dólares en 2022 a 209.91 mil millones de dólares para 2029. A pesar de que tal desarrollo rápido tiene el potencial de transformar la economía global, la mayoría de los negocios, especialmente los de tamaño pequeño y mediano, pasan más tiempo discutiendo el tema, probablemente en LinkedIn, que aprovechando su poder transformador.
En el siguiente artículo, abordaremos los desafíos más comunes que enfrentan las PYMEs al intentar desarrollar e implementar soluciones de machine learning, ofreciendo un enfoque alternativo a estos problemas.
¿Qué es machine learning?
De manera general, machine learning es una rama dentro de la ciencia de la computación y la inteligencia artificial que utiliza datos y algoritmos avanzados para imitar la forma en que los humanos aprenden, con el fin de predecir resultados sin estar específicamente programados para ello.
Desafíos de las PYMEs con machine learning
En la mayoría de los casos, la implementación de tecnologías basadas en machine learning requiere de considerable poder financiero, experiencia técnica e infraestructura de TI fiable.
¿Cómo empezar sin un equipo adecuado de científicos de datos altamente capacitados? ¿Tu organización cuenta con el hardware y software necesario? ¿Cómo se recopilarán los datos? ¿Están tus datos ya estructurados? Es importante recordar que los algoritmos de machine learning necesitan grandes cantidades de datos de alta calidad para aprender y realizar predicciones precisas.
Todos estos desafíos pueden ser disuasorios para una empresa con recursos financieros y humanos limitados. Pero lo más importante es la cuestión del retorno de la inversión. Según investigaciones de Deloitte, el 83% de los adoptantes de IA ya han logrado beneficios económicos sustanciales (30%) o moderados (53%) de sus proyectos de IA.
A pesar de ello, prevalece la percepción de que implementar machine learning es costoso y lleva mucho tiempo, y dado que en muchos casos no hay garantía de éxito, las PYMEs a menudo dudan en invertir en ello.
Cómo evaluar una idea
En Exo, somos muy conscientes de las dificultades que conlleva iniciar un proyecto de machine learning, pero también reconocemos que es esencial para mejorar la posición de tu negocio en el mercado y obtener ventajas competitivas en el futuro. Entonces, ¿cómo puedes formar parte de ese 83% de organizaciones satisfechas?
La cantidad de proyectos implementados no garantiza necesariamente un buen resultado. Es posible completar 10 proyectos y aún así no ver retorno de la inversión.
Para aumentar tus posibilidades de éxito, sugerimos comenzar con un PoC. PoC significa Prueba de Concepto, y básicamente implica construir un prototipo para probar la viabilidad de una solución de machine learning antes de que realmente se implemente.
El papel de un PoC en el desarrollo de una solución de machine learning
Ahora que sabes qué es un PoC, exploremos por qué es una excelente manera de evaluar una idea potencial y qué te permite hacer.
Definir tu problema
Un PoC te ayudará a comprender cuál es el objetivo principal de tu solución deseada y los resultados que buscas.
Identificar tu público objetivo
¿Quién será el usuario de esta solución potencial? ¿Cuáles son sus principales desafíos y puntos de dolor? Determinar tu público objetivo es fundamental en esta etapa.
Desarrollar una hipótesis
Aquí esbozamos los beneficios potenciales y las limitaciones de la idea. ¿Cuáles son las suposiciones que estás haciendo sobre el producto o servicio y cómo planeas probarlas?
Construir un prototipo
Construyes un prototipo funcional del producto o servicio que imaginas para que pueda ser utilizado para probar la hipótesis. En la mayoría de los casos, es una versión simplificada del producto final que puede usarse para ilustrar las características y funcionalidades principales.
Probar tu prototipo
Prueba el prototipo para ver cómo funciona y cómo interactúan los usuarios con él. Recopila retroalimentación de todas las partes interesadas relevantes para identificar las fortalezas y debilidades de la idea.
Analizar los resultados
Evalúa los resultados de las pruebas para determinar si la prueba de concepto es viable. ¿Cumple con los objetivos y están los resultados en línea con las expectativas? ¿Qué mejoras se necesitan para hacer más exitosa la idea?
Tomar tu decisión
Con los resultados de las pruebas, podrás decidir si avanzar con la idea o no. Si el PoC es exitoso, entonces puedes proceder a desarrollar un producto o servicio a gran escala. Si no es así, quizás necesites pivotar o descartar la idea por completo.