Comencemos con algunos conocimientos básicos de aprendizaje automático para los fines de este artículo. El aprendizaje automático es cualquier uso de la tecnología para discernir patrones entre grandes conjuntos de datos y adaptarse en consecuencia, es decir “aprendizaje” para mejorar un proceso o base de conocimientos en particular. Vamos a desglosarlo.
¿por qué el aprendizaje automático?
Las máquinas aprenden constantemente sobre usted, es decir, dirigen anuncios hacia usted. Sin embargo, existe un número cada vez mayor de aplicaciones empresariales del aprendizaje automático. El big data es una gran parte de la moda del aprendizaje automático, pero la verdad es que no es nuevo, la tecnología simplemente ha madurado. Con el lanzamiento de herramientas como Creador de sabiduría de AmazonAhora cualquiera puede empezar a construir modelos sin ser un científico de datos.
¿Qué es Workflow?
Antes de continuar, veamos brevemente: definir flujo de trabajo. El flujo de trabajo es la orquestación de tareas por parte de múltiples actores para promover la consecución de un objetivo común, a menudo basado en una serie de condiciones. Piensa en eso por un segundo. Las tareas pueden ser realizadas por humanos o computadoras. Los actores pueden ser humanos o computadoras. El objetivo puede ser físico y digital. Las condiciones pueden ser ambientales o computacionales. Son muchos puntos de datos.
Aprendizaje automático y flujo de trabajo
Los algoritmos de aprendizaje automático buscan constantemente en grandes conjuntos de datos en tiempo real para encontrar patrones y adaptarse. Un gran ejemplo podría ser una fábrica. Una fábrica está llena de flujos de trabajo que involucran actores humanos y no humanos y datos que provienen de computadoras y personas. Los algoritmos son objetivos, ya que analizan todos los datos y los comparan con el resultado final. Detectan cualquier ineficiencia, humana o no humana, y se autocorrigen automáticamente para mejorar la eficiencia de esa fábrica en el proceso. El aprendizaje automático puede ayudar a optimizar los flujos de trabajo en todas partes. Por ejemplo, en , las mismas solicitudes se envían día tras día. Esto proporciona enormes conjuntos de datos con los que construir modelos para mejorar la eficiencia de RRHH. En muchos casos, el aprendizaje automático no sólo hace que los equipos sean más eficientes, sino que también hace que los sistemas y la interacción entre sistemas y humanos sean más eficientes. Además, está en constante mejora y aprendizaje, por lo que el aprendizaje automático debería estar en tu lista de tecnologías a tener en cuenta en 2019.A continuación en esta serie, mostraremos tres ejemplos del uso del aprendizaje automático para optimizar procesos comerciales comunes.
