La coyuntura tecnológica coloca a la innovación en el centro de la escena social y empresarial. Ante este proceso de avance, a ritmo en muchas ocasiones vertiginoso, surgieron tecnologías que marcan el presente y el futuro, una de las principales es Machine Learning, y su implantación se puede dar tanto en pymes y grandes empresas.

Machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

Si bien en un comienzo fue rápidamente adoptado por grandes empresas, actualmente las pymes también pueden aprovechar su potencial gracias a las herramientas que ofrecen los proveedores tecnológicos. Algunos de sus beneficios son: obtener una gran cantidad de información de la red; identificar patrones entre la marea de datos, para enfocar el análisis de la información en la búsqueda del objetivo concreto de la empresa; automatizar algunos procesos relacionados con la atención al cliente; extraer muchos datos y patrones de compras entre los clientes, para definir predicciones de consumo y decirnos cuál es el mejor momento para subir o bajar precios en base a la demanda; y por último seguridad informática, ya que con el uso de algoritmos inteligentes las Machine Learning van incorporando patrones de comportamiento a sus sistemas, capaces de predecir ataques o identificar posibles infractores.



El auge de esta tendencia es tal que, según un estudio de Research and Markets, el mercado global del Machine Learning seguirá expandiéndose a una tasa de crecimiento anual del 44,1% hasta llegar al año 2022.

Ahora bien ¿Cuáles son los requisitos que debemos tener en cuenta para aplicarlos en una pyme?

Machine Learning, al ser una tecnología y no una herramienta, se puede desplegar en cualquier tipo de Pyme y de acuerdo con las necesidades que se tengan. Los campos de acción de Machine Learning son bastantes, el siguiente gráfico ilustra los principales casos de uso:


Fuente: Statista

Las empresas actualmente generan enormes volúmenes de datos, pero el reto está en cómo pueden analizarlos para generar información que potencie el negocio. El despliegue de Machine Learning requiere de conocimientos avanzados de programación, dado que se tiene que definir el algoritmo y aplicarlo a la data almacenada, sin embargo, es una tarea sumamente difícil contar con el personal adecuado que ejecute estas labores, que entienda la necesidad del negocio y que por ende pueda generar información de valor que le permita a las empresas optimizar su negocio. Es por esto que organizaciones como: Amazon, Azure, Facebook, Uber; han desplegado soluciones de Machine Learning dentro de sus infraestructuras y las tienen a disposición de sus clientes para que puedan hacer uso de está tecnología de una forma rápida y sencilla; disminuyendo así costos de adopción.

Cabe mencionar también que es de suma importancia contar con un servidor que garantice conexión y transporte de grandes volúmenes de datos con alta velocidad, baja latencia y monitoreo que le asegure a la compañía que tendrá asistencia constante en caso de fallas.

Las pymes que más rápido adopten estas tecnologías podrán marcar la diferencia en el mercado y potenciar su negocio.

(*) William David Rodriguez Peña: Arquitecto Regional de Soluciones de IFX Networks