Evolución del uso del Machine Learning en los negocios

Abstract

Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que hace posible que las máquinas aprendan por sí mismas y puedan realizar tareas de forma autónoma sin tener la necesidad de estar programadas. Cuando hablamos de máquinas, no necesariamente tenemos que referirnos a equipos, en este caso estamos orientando la explicación a modelos de inteligencia artificial.

Sin duda alguna, este es un gran aliado para lograr ventajas competitivas en las empresas, debido a que puede conseguir grandes beneficios si es implementado correctamente. Sin embargo, existen desafíos para que la implementación de Machine Learning se lleve a cabo con éxito en entornos comerciales reales, para afrontar estos desafíos los profesionales necesitan conocer los conceptos y procesos básicos de la implementación.

Por este motivo, el presente trabajo describe posturas de diferentes autores sobre factores que hacen posible que la implementación de Machine Learning se realice con éxito.

Algunos autores señalan que la intervención humana asegura el éxito en la implementación, otro grupo de autores refieren que además de la intervención humana existen factores como la madurez y el análisis del Big Data, a la vez algunos autores señalan que sin el aporte y la percepción humana el Machine Learning sería limitado.

La revisión de los artículos y autores señalados en este trabajo permite realizar la siguiente pregunta: ¿la intervención humana contribuye a la evolución de la implementación del Machine Learning en los negocios?

Estas posturas permitirán describir si la intervención humana influye en la implementación para asegurar el éxito y creación de valor.

Machine Learning is a branch of artificial intelligence that makes it possible for machines to learn by themselves and to perform tasks autonomously without having to be programmed. When we talk about machines, we do not necessarily have to refer to equipment, in this case we are orienting the explanation to artificial intelligence models.

Without a doubt, it is a great ally to achieve competitive advantages in companies, because great benefits can be achieved if it is implemented correctly. However, there are challenges for the implementation of Machine Learning to be carried out successfully in real business environments, to meet these challenges professionals need to know the basic concepts and processes of implementation.

For this reason, this paper describes the positions of different authors on factors that make it possible for the implementation of Machine Learning to be carried out successfully.

Some authors point out that human intervention ensures success in implementation, another group of authors refer that in addition to human intervention there are factors such as maturity and analysis of Big Data, while some authors point out that without the contribution and perception machine learning would be limited.

The review of the articles and authors mentioned in this work allows us to ask the following question: Does human factor contributes the evolution and implementation of Machine Learning in business?

These positions will allow us to describe whether human intervention influences the implementation to ensure success and value creation.