Segur que et sona el concepte de '‘Machine Learning‘'. Aquesta tecnologia està totalment vinculada amb la intel·ligència artificial i actualment està molt de moda. Tot i això, no tothom coneix els avantatges que suposa integrar Machine Learning a l'empresa.
Si vols saber com pot ajudar-te a la teva rutina professional segueix llegint!
A Zemsània som especialistes en serveis i solucions TIC & Digital i us oferim assistència personalitzada.
El terme Machine Learning fa referència a laprenentatge automàtic de les màquines. Les eines que compten amb aquesta característica desenvolupen solucions per evolucionar i aprendre de les dades amb què treballen. D'aquesta manera, s'automatitzen molts processos sense necessitar intervenció humana. Bàsicament, aquesta solució automatitza la generació de models analítics per a lestudi de dades.
Avantatges d'aplicar Machine Learning a l'empresa
Si vols ser un dels professionals que treballen amb Machine Learning a l'empresa has de conèixer els avantatges que aporta aquesta tecnologia:
- Millor servei al client. El Machine Learning permet analitzar les preferències dels clients per oferir productes personalitzats de manera automàtica. D'aquesta manera, la percepció que tenen de l'empresa millora i potencia la fidelització.
- Disminució d'errors. L'aprenentatge automàtic dels sistemes de gestió aplicats a l'organització ajuda a fer que els errors comesos no es repeteixin. Com més temps porti integrat al sistema, més sòlid serà.
- Accions preventives. Pel que fa al punt anterior, les eines d'aprenentatge automàtic permeten prevenir errors. La IA descarta per si mateixa les accions més arriscades i les que poden posar en risc el desenvolupament del nostre producte o servei.
- Ciberseguretat. Aquesta tecnologia permet que les màquines estiguin al dia pel que fa a ciberatacs. Tenint en compte que la majoria de codi maliciós (malwares) utilitzen codi similar, l'aprenentatge automàtic pot evitar fàcilment que els atacs es repeteixin.
- Detecció de fraus. La Intel·ligència Artificial pot detectar fàcilment quines transaccions són legítimes i quines no si assignem un patró a aquests moviments monetaris.
- Automatització de processos. L'automatització de rutines o tasques mecàniques que no aporten valor afegit és un element recurrent en els llistats de beneficis relacionats amb la Intel·ligència Artificial. Gràcies al Machine Learning, la màquina sabrà quins processos ha de tractar i, amb el temps, els perfeccionarà i fins i tot ampliarà la quantitat de tasques a fer.
Els nord-americans són els que fa més temps que apliquen Machine Learning a l'empresa. Segons el MIT, el 50% de les organitzacions dels Estats Units utilitza aquesta tecnologia per facilitar lanàlisi de dades i obtenir més i millors insights. El 46% es mostra interessat pels avantatges competitius que aporta Machine Learning, un 45% assegura que vol potenciar la velocitat d'obtenció de dades gràcies a aquesta eina i el 44% vol impulsar l'R+D per oferir productes i serveis innovadors.
Tipus de Machine Learning
Trobem tres tipus de Machine Learning en funció del nivell de supervisió que requereixen:
- Supervised Learning. Tal com diu el seu nom, es tracta d'intel·ligències artificials que necessiten un cert control humà. En aquests casos, el Data Scientist estableix quin tipus de dades s'han de relacionar amb certs elements concrets perquè la màquina pugui fer la resta del treball. El professional ha d'encarregar-se d'introduir els inputs i outputs perquè la tecnologia pugui trobar patrons a la informació.
- Unsupervised Learning. En aquests casos, les dades no s'etiqueten prèviament i la IA té molta més autonomia. És la màquina qui ha de trobar la relació i l'estructura de la informació. S'obté una densitat d'informació més gran, però la mostra és molt més àmplia, per la qual cosa posteriorment serà el Data Scientist el que s'encarregarà de filtrar-la.
- Reinforcement Learning. Aquest sistema és molt diferent dels dos anteriors. Bàsicament, funciona amb un sistema de “recompenses”. Quan la màquina encerta amb les seves operacions se li dóna un estímul positiu i si falla, se'n dóna un de negatiu. Així, per assaig i error, la màquina genera patrons i aprèn per si mateixa quina és la millor manera de fer segons les necessitats de l'organització.
Després de veure els avantatges d'aquesta eina, podem dir que la inversió que suposa comptar amb Machine Learning a l'empresa pot ser extremadament rendible. Això sí, cal tenir en compte les capacitats i el pressupost de lorganització, ja que es tracta duna tecnologia costosa i complexa.