Aprendizaje automático: el nuevo campo de pruebas para la ventaja competitiva

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16 de marzo de 2017





En alianza con Nube de Google

Una encuesta reciente realizada por MIT Technology Review Custom y Google Cloud revela que, si bien la mayoría de las empresas luchan por aplicar el aprendizaje automático, otras trabajan arduamente para desarrollar estrategias para la tecnología y ya están obteniendo un ROI genuino.



Resumen ejecutivo

Una encuesta reciente realizada por MIT Technology Review Custom y Google Cloud revela que, si bien la mayoría de las empresas luchan por aplicar el aprendizaje automático, otras trabajan arduamente para desarrollar estrategias para la tecnología y ya están obteniendo un ROI genuino.

Aprendizaje automático: el nuevo campo de pruebas para la ventaja competitiva

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El enfoque del mundo de los negocios en el aprendizaje automático (ML) puede parecer un desarrollo de la noche a la mañana, pero el rumor en torno a esta tecnología ha ido en constante crecimiento desde los primeros días de los grandes datos.

ML está comenzando a aprovechar el potencial creado por big data y análisis al convertir datos sin procesar en herramientas útiles y predictivas para los negocios. Los líderes empresariales con mentalidad innovadora están adoptando ML como la próxima gran novedad y ya han elaborado estrategias e iniciativas de ML que prometen beneficios reales y retorno de la inversión (ROI).



La encuesta buscó revelar dónde se encuentran las organizaciones en términos de adopción de estrategias de ML. Los encuestados incluyeron estrategas de ML actuales, representantes de empresas que planean ejecutar iniciativas de ML en los próximos meses o años, y aquellos que no tienen planes de ML para el futuro previsible.

Varios temas clave surgieron del análisis de los resultados de la encuesta:

  • ML está sucediendo ahora. La mayoría de los encuestados (60 por ciento) ya han implementado estrategias de ML y casi un tercio se considera en una etapa madura con sus iniciativas.
  • ML proporciona una ventaja de mercado. Según los encuestados, un beneficio clave de ML es la capacidad de obtener una ventaja competitiva, y el 26 por ciento de los implementadores actuales de ML sintieron que ya habían logrado ese objetivo.
  • Las organizaciones están invirtiendo en ML. Entre los implementadores actuales de ML, alrededor del 26 por ciento informó que más del 15 por ciento de sus presupuestos de TI se dedicaron a iniciativas de ML.
  • Los primeros usuarios se están dando cuenta de los mayores beneficios potenciales de ML. El principal beneficio esperado entre los implementadores y planificadores de ML es la capacidad de ampliar los esfuerzos de análisis de datos y aumentar los conocimientos de datos. Alrededor del 45 por ciento de los encuestados reportan éxito en el cumplimiento de esa meta. Además, más de la mitad de los usuarios en etapa temprana y en etapa madura dicen que sus esfuerzos de ML han resultado en un retorno de la inversión (ROI) demostrable.
  • Los implementadores de ML están llevando a cabo una amplia gama de proyectos. Los proyectos más comunes entre los implementadores actuales de ML son reconocimiento, clasificación y etiquetado de imágenes (47 por ciento); análisis de emociones/comportamiento (47 por ciento); clasificación y minería de textos (47 por ciento); y procesamiento de lenguaje natural, o NLP (45 por ciento).

La velocidad con la que los encuestados pueden demostrar el ROI con sus iniciativas de ML también es notable, lo que, como se mencionó anteriormente, no fue el caso con el análisis de big data. Dentro del grupo de la etapa inicial, más de la mitad informa que está comenzando a ver un ROI demostrable, y dentro del grupo de la etapa madura, más de la mitad ha demostrado un ROI.



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