Más Información Sobre Software de aprendizaje automático
¿Qué es el Software de Aprendizaje Automático?
Los algoritmos de aprendizaje automático hacen predicciones o toman decisiones basadas en datos. Estos algoritmos de aprendizaje pueden integrarse dentro de aplicaciones para proporcionar características automatizadas de inteligencia artificial (IA). Es necesaria una conexión a una fuente de datos para que el algoritmo aprenda y se adapte con el tiempo. Existen muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático que realizan una variedad de tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en algoritmos de aprendizaje automático más específicos, como el aprendizaje de reglas de asociación, redes bayesianas, agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de soporte vectorial, entre otros.
Estos algoritmos pueden desarrollarse con aprendizaje supervisado o no supervisado. El aprendizaje supervisado consiste en entrenar un algoritmo para determinar un patrón de inferencia alimentándolo con datos consistentes para producir una salida general repetida. El entrenamiento humano es necesario para este tipo de aprendizaje. Los algoritmos no supervisados alcanzan una salida de manera independiente y son una característica de los algoritmos de aprendizaje profundo. El aprendizaje por refuerzo es la forma final de aprendizaje automático, que consiste en algoritmos que entienden cómo reaccionar según su situación o entorno.
Los usuarios finales de aplicaciones inteligentes pueden no ser conscientes de que una herramienta de software cotidiana está utilizando un algoritmo de aprendizaje automático para proporcionar algún tipo de automatización. Además, las soluciones de aprendizaje automático para empresas pueden venir en un modelo de aprendizaje automático como servicio (MLaaS).
¿Qué Tipos de Software de Aprendizaje Automático Existen?
Existen tres tipos principales de software de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Estos se refieren al tipo de algoritmo sobre el cual se construye la aplicación. El tipo de aprendizaje automático generalmente no afecta el producto final que los clientes usarán. Por ejemplo, si un asistente virtual se construye utilizando aprendizaje supervisado o no supervisado importa poco a las empresas que lo emplean para tratar con clientes. A las empresas les importa más el impacto potencial que el despliegue de un asistente virtual bien hecho traerá a su modelo de negocio.
Aprendizaje supervisado
Este modelo de aprendizaje automático se refiere a la idea de entrenar la máquina o modelo con un conjunto de datos específico hasta que pueda realizar las tareas deseadas, como identificar una imagen de un cierto tipo. El maestro tiene control total sobre lo que el modelo o máquina aprende porque son ellos quienes introducen la información. Esto significa que el maestro puede dirigir el modelo exactamente en la dirección del resultado deseado.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado se refiere al algoritmo o modelo que se envía con la misión de buscar a través de conjuntos de datos para encontrar estructuras o patrones por sí mismo. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado no puede etiquetar esos patrones o estructuras descubiertos. Lo máximo que pueden hacer es distinguir patrones y estructuras según las diferencias percibidas.
Aprendizaje por refuerzo
Con este tipo de aprendizaje automático, el modelo aprende interactuando con su entorno y dando respuestas basadas en lo que encuentra. El modelo gana puntos por proporcionar respuestas correctas y pierde puntos por dar respuestas incorrectas. A través de este método de incentivación, el modelo se entrena a sí mismo. El modelo de aprendizaje por refuerzo aprenderá a través de sus interacciones y finalmente se mejorará a sí mismo.
Aprendizaje profundo
Los algoritmos de aprendizaje profundo, un subconjunto de algoritmos de aprendizaje automático, son aquellos que utilizan específicamente software de redes neuronales artificiales, que son modelos basados en las redes neuronales del cerebro humano que reaccionan y se adaptan a la información, aprendiendo a tomar decisiones basadas en esa información.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Aprendizaje Automático?
Las características principales dentro del software de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a mejorar sus aplicaciones, permitiéndoles transformar sus datos y derivar conocimientos de ellos de las siguientes maneras:
Datos: La conexión a fuentes de datos de terceros es clave para el éxito de una aplicación de aprendizaje automático. Para funcionar y aprender correctamente, el algoritmo debe ser alimentado con grandes cantidades de datos. Una vez que el algoritmo ha digerido estos datos y aprendido las respuestas correctas a las consultas típicamente formuladas, puede proporcionar a los usuarios un conjunto de respuestas cada vez más preciso.
A menudo, las aplicaciones de aprendizaje automático ofrecen a los desarrolladores conjuntos de datos de muestra para construir sus aplicaciones y entrenar sus algoritmos. Estos conjuntos de datos preconstruidos son cruciales para desarrollar aplicaciones bien entrenadas porque el algoritmo necesita ver una gran cantidad de datos antes de estar listo para tomar decisiones correctas y dar respuestas correctas. Además, algunas soluciones incluirán capacidades de enriquecimiento de datos, como la anotación, categorización y enriquecimiento de conjuntos de datos.
Algoritmos: La característica más importante de cualquier oferta de aprendizaje automático es el algoritmo. Es la base sobre la cual se basa todo lo demás. Las soluciones proporcionan algoritmos preconstruidos o permiten a los desarrolladores construir los suyos propios en la aplicación.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Aprendizaje Automático?
El software de aprendizaje automático es útil en muchos contextos e industrias diferentes. Por ejemplo, las aplicaciones impulsadas por IA suelen utilizar algoritmos de aprendizaje automático en el backend para proporcionar a los usuarios finales respuestas a consultas.
Desarrollo de aplicaciones: El software de aprendizaje automático impulsa el desarrollo de aplicaciones de IA que agilizan procesos, identifican riesgos y mejoran la efectividad.
Eficiencia: Las aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático están en constante mejora debido al reconocimiento de su valor y la necesidad de mantenerse competitivas en las industrias en las que se utilizan. También aumentan la eficiencia de las tareas repetitivas. Un ejemplo destacado de esto se puede ver en eDiscovery, donde el aprendizaje automático ha creado enormes avances en la eficiencia con la que se revisan documentos legales y se identifican los relevantes.
Reducción de riesgos: La reducción de riesgos es uno de los mayores casos de uso en servicios financieros para aplicaciones de aprendizaje automático. Las aplicaciones de IA impulsadas por aprendizaje automático identifican riesgos potenciales y los marcan automáticamente basándose en datos históricos de comportamientos riesgosos pasados. Esto elimina la necesidad de identificación manual de riesgos, que es propensa a errores humanos. La reducción de riesgos impulsada por aprendizaje automático es útil en las industrias de seguros, finanzas y regulación, entre otras.
¿Quién Usa el Software de Aprendizaje Automático?
El software de aprendizaje automático tiene aplicaciones en casi todas las industrias. Algunas de las industrias que se benefician de las aplicaciones de aprendizaje automático incluyen servicios financieros, ciberseguridad, reclutamiento, servicio al cliente, energía e industrias de regulación.
Marketing: Las aplicaciones de marketing impulsadas por aprendizaje automático ayudan a los especialistas en marketing a identificar tendencias de contenido, dar forma a la estrategia de contenido y personalizar el contenido de marketing. Los algoritmos específicos de marketing segmentan las bases de clientes, predicen el comportamiento del cliente basado en comportamientos pasados y demografía del cliente, identifican prospectos de alto potencial, y más.
Finanzas: Las instituciones de servicios financieros están aumentando su uso de aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático para mantenerse competitivas con otras en la industria que están haciendo lo mismo. A través de aplicaciones de automatización de procesos robóticos (RPA), que suelen estar impulsadas por algoritmos de aprendizaje automático, las empresas de servicios financieros están mejorando la eficiencia y efectividad de los departamentos, incluyendo la detección de fraudes, el lavado de dinero y más. Sin embargo, los departamentos en los que estas aplicaciones son más efectivas son aquellos en los que hay una gran cantidad de datos para gestionar y muchas tareas repetitivas que requieren poco pensamiento creativo. Algunos ejemplos pueden incluir la revisión de miles de reclamaciones de seguros e identificar aquellas que tienen un alto potencial de ser fraudulentas. El proceso es similar, y el algoritmo de aprendizaje automático puede digerir los datos para llegar al resultado deseado mucho más rápido.
Ciberseguridad: Los algoritmos de aprendizaje automático se están desplegando en aplicaciones de seguridad para identificar mejor las amenazas y tratarlas automáticamente. La naturaleza adaptativa de ciertos algoritmos específicos de seguridad permite a las aplicaciones abordar amenazas en evolución más fácilmente.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Aprendizaje Automático?
Las alternativas al software de aprendizaje automático que pueden reemplazarlo parcial o completamente incluyen:
Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP): Las empresas centradas en casos de uso basados en el lenguaje (por ejemplo, examinar grandes cantidades de datos de reseñas para comprender mejor el sentimiento de los revisores) también pueden recurrir a soluciones de NLP, como el software de comprensión del lenguaje natural, para soluciones específicamente orientadas a este tipo de datos. Los casos de uso incluyen encontrar conocimientos y relaciones en texto, identificar el idioma del texto y extraer frases clave de un texto.
Software de reconocimiento de imágenes: Para visión por computadora o reconocimiento de imágenes, las empresas pueden adoptar software de reconocimiento de imágenes. Con estas herramientas, pueden mejorar sus aplicaciones con características como detección de imágenes, reconocimiento facial, búsqueda de imágenes y más.
Software Relacionado con el Software de Aprendizaje Automático
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de aprendizaje automático incluyen:
Software de chatbots: Las empresas que buscan una solución de IA conversacional lista para usar pueden aprovechar los chatbots. Las herramientas específicamente orientadas a la creación de chatbots ayudan a las empresas a usar chatbots listos para usar, con poca o ninguna experiencia en desarrollo o codificación necesaria.
Software de plataformas de bots: Las empresas que buscan construir su propio chatbot pueden beneficiarse de las plataformas de bots, que son herramientas utilizadas para construir y desplegar chatbots interactivos. Estas plataformas proporcionan herramientas de desarrollo como marcos y conjuntos de herramientas API para la creación de bots personalizables.
Desafíos con el Software de Aprendizaje Automático
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Resistencia a la automatización: Uno de los mayores problemas potenciales con las aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático radica en la eliminación de humanos de los procesos. Esto es particularmente problemático cuando se observan tecnologías emergentes como los coches autónomos. Al eliminar completamente a los humanos del ciclo de desarrollo de productos, se les da a las máquinas el poder de decidir en situaciones de vida o muerte.
Calidad de los datos: Con cualquier implementación de IA, la calidad de los datos es clave. Como tal, las empresas deben desarrollar una estrategia en torno a la preparación de datos, asegurándose de que no haya registros duplicados, campos faltantes o datos desajustados. Una implementación sin este paso crucial puede resultar en salidas defectuosas y predicciones cuestionables.
Seguridad de los datos: Las empresas deben considerar opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos. También deben tener opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Aprendizaje Automático?
El reconocimiento de patrones puede ayudar a las empresas en todas las industrias. Las predicciones efectivas y eficientes pueden ayudar a estas empresas a tomar decisiones informadas por datos, como la fijación de precios dinámica basada en una variedad de puntos de datos.
Retail: Un sitio de comercio electrónico puede aprovechar una API de aprendizaje automático para crear experiencias ricas y personalizadas para cada usuario.
Finanzas: Un banco puede usar este software para mejorar sus capacidades de seguridad al identificar problemas potenciales, como el fraude, desde el principio.
Entretenimiento: Las organizaciones de medios pueden aprovechar los algoritmos de recomendación para ofrecer a sus clientes contenido relevante y relacionado. Con esta mejora, las empresas pueden seguir capturando la atención de sus espectadores.
Cómo Comprar Software de Aprendizaje Automático
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Aprendizaje Automático
Si una empresa está comenzando y busca comprar su primer software de aprendizaje automático, donde sea que estén en el proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de aprendizaje automático para ellos.
Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de aprendizaje automático.
Comparar Productos de Software de Aprendizaje Automático
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es aconsejable reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Aprendizaje Automático
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
Los precios en la página de precios de una empresa no siempre son fijos (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Aprendizaje Automático?
El software de aprendizaje automático generalmente está disponible en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras generalmente carecerán de características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios, o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, ya sea ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.
Una vez configurados, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se implementan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar conocimientos de sus datos y obtener el máximo provecho del software.
Retorno de la Inversión (ROI)
Las empresas deciden implementar software de aprendizaje automático con el objetivo de obtener algún grado de ROI. Como buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es fundamental entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, lo que a veces está escalonado dependiendo del tamaño de la empresa.
Más usuarios generalmente se traducirán en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre la implementación previa y posterior del software para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para fines internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma.
Tendencias del Software de Aprendizaje Automático
Automatización
La adopción del aprendizaje automático está relacionada con una tendencia más amplia en torno a la automatización. La RPA está impulsando un interés creciente en el espacio de aprendizaje automático porque el aprendizaje automático habilita la RPA. La RPA está ganando popularidad en múltiples verticales, siendo particularmente útil en industrias con mucha entrada de datos, como los servicios financieros, debido a su capacidad para procesar datos y aumentar la eficiencia.
Humano vs. máquina
Con la adopción del aprendizaje automático y la automatización de tareas repetitivas, las empresas pueden desplegar su fuerza laboral humana en proyectos más creativos. Por ejemplo, si un algoritmo de aprendizaje automático muestra automáticamente anuncios personalizados, el equipo de marketing humano puede trabajar en la producción de material creativo.
