7 grandes desafíos de aprendizaje automático para su empresa
¿Sus modelos predictivos que utilizan el aprendizaje automático predicen resultados obvios?
¿Los resultados de los modelos predictivos no se convierten en decisiones y acciones concretas en la empresa?
¿No puede trabajar con datos afectados por cambios de comportamiento en el contexto de COVID-19?
Estas son situaciones problemáticas para los responsables de la toma de decisiones y los científicos de datos, y muestran lo difícil que es aplicar correctamente el aprendizaje automático a su empresa.
La buena noticia es que es posible prevenir y evitar estos escenarios. ¿Cómo?
Resolver los distintos retos que implican la implementación de un proyecto de Analytics avanzado.
El potencial para aplicar el aprendizaje automático en los negocios es muy grande. Es la base de los procesos de Analytics, que proporcionarán información valiosa para la toma de decisiones y la mejora de la estrategia.
¡Aprenda más sobre Machine Learning, conozca los principales desafíos de su implementación y comprenda ahora cómo superarlos!
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan.
Con técnicas como árboles de decisión, modelos de regresión y clasificación, generación de clusters y redes neuronales, entre otras, el Machine Learning permite generar conocimiento a partir de experiencias y datos.
¿Hasta dónde puede llegar con la analítica avanzada?
Al ejecutar un proyecto de análisis avanzado, la empresa tiene:
Datos de diferentes fuentes para trabajar, que formarán parte del conjunto de datos comerciales con otros elementos.
Machine Learning en acción, habilitando la tecnología utilizada para analizar estos datos y «entrenarlos» para hacerlo cada vez mejor
Entregas: conocimientos, información y nuevos datos que respaldarán la toma de decisiones, la implementación de acciones y la medición de los resultados comerciales.
Para que todo esto suceda son necesarias etapas de planificación y ejecución, conocimiento especializado y atención a los obstáculos y desafíos que se deben prevenir y controlar.
¿Cómo obtener resultados con Machine Learning?
Incluso con esfuerzo e inversión, los resultados de un proyecto de análisis avanzado son confusos o están por debajo de las expectativas; no conectan con los problemas reales y manejables de la empresa, ni ayudan a resolverlos. Vea lo que es esencial para alinear un proyecto de aprendizaje automático con el negocio:
Ajustar las expectativas entre gerentes y analistas de datos
El directivo espera obtener conocimientos que le ayuden a decidir: qué acciones debe realizar y cuáles serán los efectos que obtendrá. Por otro lado, el enfoque del analista de datos es encontrar las variables y sus pesos que se identifican con los problemas predichos. Estos dos mundos deben estar en sintonía para que el proyecto realmente logre resultados.
Utilice un enfoque integral que comprenda el negocio
Más que cumplir los objetivos comerciales, es necesario identificar la metodología específica de cada negocio. Solo así es posible cubrir completamente la realidad de la empresa, construir los componentes analíticos más adecuados, cubrir los casos de uso necesarios (y detectar otros) y definir las formas de medir los resultados ideales.
Elija técnicas para garantizar la aplicabilidad y la medición
Dos errores técnicos frecuentes se refieren a los entregables del proyecto y la viabilidad de las métricas. ¡El aprendizaje automático por sí solo no genera entregas que apunten a acciones directas! El proyecto debe generar conocimientos que la empresa pueda utilizar: las cifras y las estadísticas deben convertirse en recomendaciones prácticas. Además, es fundamental poder medir con precisión cada acción y sus factores, para entender su impacto.
¿Cuáles son los 7 desafíos principales en la implementación del aprendizaje automático?
¿Se pueden aplicar realmente los entregables?
¿Hasta qué punto es realmente posible convertir los análisis en acciones que resuelvan problemas?
La aplicabilidad de los entregables de un modelo predictivo está vinculada a cómo se construye y evoluciona. El cuidado en el inicio marca la diferencia para alinear los modelos y análisis a la realidad de cada empresa.
Y más: con las entregas aplicables, y la empresa también debe estar preparada para realizar los movimientos necesarios. No tiene sentido tener análisis precisos a mano: ¡por sí solos no promoverán cambios!
¿Los análisis responden sobre los principales problemas «conocidos» por la empresa?
¿Hasta qué punto es realmente posible convertir los análisis en acciones que resuelvan problemas?
A partir de los datos, el proceso analítico debe poder probar (¡o negar!) Las creencias de la organización sobre los hechos empresariales, para generar un análisis que se convierta en nuevo conocimiento. ¡El modelado predictivo no funciona con suposiciones!
Y las empresas deben estar preparadas para enfrentarse a la forma en que ven sus problemas. El análisis fundamentado amplía, y a menudo transforma, la percepción de los gerentes y tomadores de decisiones, poniendo los elementos en primer plano y definiendo el impacto real de los factores en los resultados comerciales.
¿Son los problemas estructurales o cíclicos?
¿Hasta qué punto es realmente posible convertir los análisis en acciones que resuelvan problemas?
Identificar con precisión la naturaleza de las situaciones comerciales comprobadas con hechos y datos es crucial para la calidad del análisis en sí, ¡y también para la efectividad de las acciones resultantes de ellos!
Es de gran valor comprobar si los problemas tratados con los modelos de Machine Learning son nuevos, antiguos, esporádicos, endémicos, tienen una frecuencia definida y si afectan o no a los principales indicadores del negocio.
¿La situación empresarial es «exclusiva» de la empresa?
Este es el momento de no mirar “solo al ombligo mismo”: ¿El tema de negocio trabajado solo ocurre en la empresa objetivo para el desarrollo del modelo? ¿O se repite en otros?
Lidiar con un «problema propio» o tratar con un «problema crónico» son situaciones que pueden requerir caminos muy diferentes. Y un factor importante: ¡el profundo conocimiento del mercado incorporado a su proyecto tiene un impacto decisivo en el alcance y la calidad de los modelos predictivos desarrollados!
¿Los resultados de los modelos predictivos se alinean con el comercial y la estrategia?
Los resultados de los modelos predictivos no deberían requerir que la empresa cree estrategias comerciales “desde cero”. Cuando esto sucede, existe un gran riesgo de que se convierta en una teoría, o en proyectos técnicamente bien desarrollados pero que no tienen ningún efecto en el negocio debido a su imposibilidad de implementación.
¿Sabe la empresa qué la acerca o aleja de sus objetivos?
Los entregables de Machine Learning deben ir más allá del aprendizaje para evitar una situación no deseada, por ejemplo, el abandono de clientes y el aumento de quejas. Deben complementarse con datos derivados del proceso analítico para informar a la empresa si las acciones tomadas en cada situación están siendo efectivas.
Es lo principal: es fundamental incorporar factores relacionados no solo con acciones correctivas o preventivas, ¡sino también aquellos relacionados con acciones que impulsan el negocio hacia sus objetivos comerciales!
¿Los datos son completos y de calidad para generar valor para el análisis?
Aquí hablamos del proceso de Generación de Conocimiento con Machine Learning. Además de que la empresa disponga de datos de calidad, es fundamental desarrollar un perfil adecuado de los datos, para poder trabajar también con situaciones atípicas.
A partir de ahí, es posible seleccionar la técnica de modelado que mejor se adapte al problema y los datos disponibles, incluida la prueba de diferentes algoritmos para encontrar el que tenga el mejor nivel predictivo.
¿Necesitas apoyo para superar los desafíos?
Podemos ayudar.
¿Cómo superar los desafíos?
La metodología es la respuesta.
Un enfoque metodológico realmente eficaz en un proyecto de análisis avanzado hace todo el diferencia para controlar y superar las dificultades. Comprenda el proceso para construir el modelo predictivo:
Identificação de situações de negócio e conversão delas em uma hipótese
Conocer los hechos y los problemas, e identificar los factores relacionados con ellos, y luego ubicar las situaciones comerciales en contextos que puedan analizarse: tal hecho en tal escenario conduce a la situación X … Entonces tenemos las variables » de la situación: los datos tal como son y están relacionados con el tema a abordar
Validação da hipótese e de seus fatores
Calcule las variables derivadas y el punto de inflexión, validando (¡o no!) La hipótesis con todas las combinaciones de factores involucrados.
Los resultados generan nuevas variables, previamente desapercibidas. También le permiten segmentar a los clientes de la empresa con situaciones comunes e identificar las fuerzas que impactan el equilibrio y el cambio en la situación X.
Gerar as tabelas de controle
RESOLVE: DESAFIOS 2,3 e 6
Aquí está claro si los entregables del proyecto realmente responden a problemas conocidos y si los problemas son estructurales o cíclicos. También se identifican situaciones de negocio que acercan o alejan a la empresa de sus objetivos.
Incluir resultados de hipótesis como variables
RESUELVE: RETOS 1 y 5
Vaya más allá de las variables «crudas» iniciales: las variables derivadas también entran en el aprendizaje automático.
Este paso acerca el proceso a la realidad empresarial. Por tanto, permite verificar si la empresa es capaz de convertir las entregas del modelo predictivo en acciones, y si existe alineación comercial y estratégica con los análisis predictivos.
Incorporar hipótesis probadas por la industria
RESUELVE: DESAFÍO 4
Aplicar el conocimiento que ya existe sobre comportamientos, situaciones de negocio, impactos históricos, etc., para mejorar el modelo.
Esto aporta al proyecto un legado de conocimiento bien fundado, que mejora su eficacia y amplía la mirada más allá de la propia empresa. Aquí, la elección del socio para el proyecto es crucial.
Tatic Alice: metodología y rendimiento para afrontar los retos del Machine Learning
¿Cómo puede ayudar Alice?
Tatic Alice tiene todo para que su negocio obtenga lo mejor de los datos y respalde la toma de decisiones. ¡Con Alice, Analytics realmente efectivo es parte de su día a día y de sus resultados!
¿Por qué Alice é diferente?
Hay muchas ventajas sobre una solución común de inteligencia artificial.
Alice va mucho más allá de los resultados obvios.
No tiene sentido aplicar un modelo predictivo para llegar a escenarios que ya conoce. Asimismo, no basta con generar una previsión basada únicamente en lo que ya conoce.
Es necesario ir más allá de las variables en bruto y lecturas lineales en el trabajo del aprendizaje automático: crear modelos dinámicos, que agreguen diferentes variables y evolucionen con la realidad de su negocio y las situaciones a las que se enfrenta.
Resultados de modelos predictivos que se convierten en acciones concretas
No basta con generar una previsión. Debe estar conectado con los objetivos comerciales y con lo que la empresa necesita y es capaz de hacer.
Con Alice, los resultados de los modelos predictivos no solo indican un escenario en una situación empresarial. También identifican causas, factores de impacto y su peso en el tema, y son capaces de señalar cursos de acción y sus niveles esperados de efectividad. Un proceso realmente completo y aplicable.
Visión predictiva y prescriptiva incluso en escenarios atípicos
Alice tiene la fluidez y los recursos que requieren los escenarios cambiantes, para que su empresa pueda aprovechar al máximo los datos incluso en contextos diferentes e inesperados.
Los análisis son dinámicos e incorporan, además de nuevos datos, nuevas variables de forma continua, considerando y ponderando los diferentes impactos a lo largo del tiempo – incluso ante datos de comportamiento profundamente afectados, como en el caso de la pandemia COVID-19. Esto permite que cada resultado de los modelos predictivos sea ampliamente confiable para su aplicación en la toma de decisiones.
- Cientos de hipótesis o situaciones empresariales ya probadas en otras implementaciones en diferentes sectores
- Metodología que incluye un conjunto de datos enriquecido, que combina variables sin procesar, variables comerciales y variables generadas cuando se prueban hipótesis
- Los procesos de aprendizaje automático logran la predicción en situaciones comerciales reales: el estratega puede definir acciones altamente alineadas con la situación identificada para el modelo
- Alice genera Análisis Prescriptivos: más que predicciones, información precisa sobre por qué suceden las cosas, qué situaciones de negocios están causando el problema, qué acciones se deben tomar, además de predecir su costo y calcular su posible efectividad.
PARA IMPLEMENTAR APRENDIZAJE MÁQUINA EN SU NEGOCIO, HAGA LA ELECCIÓN CORRECTA.
Tatic Alice tiene todos los recursos para superar los desafíos. Tecnología, metodología y un equipo de expertos realmente involucrado con tu empresa: ¡todo para que el análisis de datos sea realmente efectivo es parte de tu día a día y de tus resultados!
