Desafíos en la adopción del Machine Learning

Machine Learning
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El machine learning se está convirtiendo rápidamente en un componente fundamental de las operaciones empresariales y causa un impacto real, como la mejora de los procesos, el aumento de la eficiencia y la aceleración de la innovación. Los avances en la tecnología del machine learning se combinan con opciones informáticas de alto rendimiento y una gran cantidad de datos con el fin de crear una atmósfera perfecta para transformar las organizaciones de todos los tamaños.

Por lo general, el machine learning es el catalizador que convierte los datos empresariales en predicciones precisas e información procesable, pero, al igual que con muchas tecnologías emergentes, existen desafíos para su adopción, entre los que se incluyen los datos, la complejidad, el coste y la falta de habilidades.

Ambigüedad de los datos

Las empresas pueden enfrentar varios problemas relacionados con los datos.
En primer lugar, muchos desconocen todas las posibles fuentes de datos que podrían contener información oculta. Incluso cuando identifican los datos, existe una falta de datos etiquetados que posibiliten el machine learning. Asimismo, incluso los datos etiquetados pueden representar un problema relacionado con la integridad, ya que suelen contar con sesgos ocultos basados en los etiquetadores humanos. Por último, las empresas suelen tener dificultades para garantizar que se apliquen las políticas de administración y gobernanza de datos adecuadas que permiten que las personas y los procesos correspondientes accedan a los datos, los almacenen y los administren de forma segura.

Complejidad

El flujo de trabajo del machine learning puede ser lento y repetitivo. Por eso, muchas organizaciones y desarrolladores piensan que es complejo y difícil de utilizar. Son muchos los pasos necesarios, desde la preparación de los datos y la elección de los algoritmos hasta la creación, el entrenamiento y la implementación de los modelos, y todos estos procesos se repiten una y otra vez. Es necesario

tomar decisiones sobre la infraestructura: la selección de la informática adecuada para el entrenamiento y la inferencia, y las consideraciones para su implementación en la nube, en las instalaciones y en ubicaciones de borde.

Inhibidores de costes

El entrenamiento e inferencia en machine learning pueden resultar costosos, especialmente porque los modelos requieren que se repitan los procesos para mejorar la precisión de las predicciones. Dado que embarcarse en iniciativas de machine learning es algo nuevo para muchas empresas, estas tampoco cuentan con experiencia o habilidades, y muchas veces tienen que depender de costosos recursos externos para poner en marcha los proyectos.

Falta de habilidades

Incluso cuando las empresas adoptan nuevas tecnologías como el machine learning para impulsar la transformación empresarial, la falta de las habilidades adecuadas suele ser un obstáculo a la hora de comenzar a trabajar. Las iniciativas de machine learning requieren experiencia en esta práctica, lo que incluye las habilidades de los desarrolladores de machine learning, científicos de datos e investigadores para crear algoritmos y diseñar y entrenar modelos de machine learning. Estas habilidades no suelen ser muy abundantes, y muchas empresas no disponen de ellas, por lo que deben capacitar al personal o complementar sus habilidades con consultores y socios.

 

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