Quizás sea posible empezar, dar los primeros pasos, antes de lo que piensa.

¿Es su empresa una que se jacta de “tener muchos datos”? Muy bien. ¿Qué hace con ellos?

¿Su empresa casi no recolecta datos? Bien, quizás esta es la oportunidad.

En general es bueno revisar el estado de MLR (Machine Learning Readiness) o PAA (Preparación para el Aprendizaje Automático).

La “preparación para el aprendizaje automático”, PAA, de una organización o de un sistema determina cuánto bien podrán aprovechar las herramientas de aprendizaje automatizado. Hay una serie de factores cruciales que deben tenerse en cuenta para la integración exitosa del aprendizaje automático.

Algunos factores cruciales a tener en cuenta al prepararse para el aprendizaje automático son los siguientes:

El aprendizaje automático funciona mejor cuando se le da acceso a grandes cantidades de datos relevantes.

Pero ¿qué son grandes cantidades de datos?

Las empresas deben evaluar la cantidad, calidad y facilidad de acceso a sus datos. Los datos deben ser recopilados, limpiados y preprocesados antes de ser utilizados, y debe haber una buena gobernanza de datos.

Nota: muchos datos. ¿Cuánto es eso? Para algunos problemas unos cientos, para otros millones. No se deje intimidar.

Los métodos de aprendizaje automático requieren recursos de computación considerables, incluida la potencia del procesador y el espacio de almacenamiento, para funcionar correctamente. Para hacer frente a los desafíos de los procesos de aprendizaje automático, las empresas deben evaluar su actual configuración de TI y hacer los ajustes necesarios a sus departamentos de hardware, software y TI.

Habilidad y Conocimiento: Se necesitan expertos en teoría y práctica para desarrollar e implementar sistemas de aprendizaje automático. Invertir en programas de capacitación o campañas de contratación para establecer un fuerte equipo de científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y expertos en dominio requiere que las organizaciones analicen primero las capacidades de su personal, identifiquen las brechas de habilidades y luego evalúen las necesidades del negocio.

La adopción exitosa del aprendizaje automático requiere el apoyo total del liderazgo de la organización. Una cultura de experimentación, innovación y toma de decisiones basada en datos es algo que todas las organizaciones deben esforzarse por lograr. Esto implica cosas como alentar el trabajo en equipo, desmantelar los muros de la organización y reservar fondos y mano de obra para proyectos de aprendizaje automático.

Las preocupaciones sobre la privacidad, la equidad y la apertura son solo algunos de los problemas éticos y legales que surgen cuando se aplica el aprendizaje automático. Deben establecerse directrices y procedimientos para garantizar la aplicación ética y legal de la tecnología de aprendizaje automático dentro de una organización.

Medir el rendimiento y la influencia de los programas de aprendizaje automático requiere el establecimiento de criterios de evaluación pertinentes. Para garantizar que sus modelos y sistemas de aprendizaje automático producen los resultados deseados, las empresas deben definir claramente sus objetivos, establecer criterios de rendimiento adecuados y realizar un seguimiento y evaluación continuos.

Si las empresas se ocupan de estos problemas, estarán más preparadas para usar el aprendizaje automático, aumentando sus posibilidades de beneficiarse de la mejora de la toma de decisiones, la automatización y la creatividad de la tecnología. Debido a la naturaleza cambiante tanto de la tecnología como de los requisitos empresariales, este es un proceso continuo que requiere de estudio constante, modificación y mejora.

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