1.36 Machine Learning en las
PYMES.
DCC. Dafne Rosso Pelayo
La inteligencia de negocio en la empresa,
sólo puede lograrse mediante la adopción de medidas para alcanzarla.
Machine Learning bien conocido como Aprendizaje Automatizado en los
últimos años ha incrementado notablemente su presencia en el mundo empresarial
y en los negocios, y se ha convertido en
una técnica inmersa ya en los procesos de negocio de las empresas. Es un hecho
también que en muchas empresas de países como por ejemplo - por citar sólo algunos
de ellos -, nuestro vecino Estados Unidos y otros no tan cercanos como Japón, y
por supuesto países del continente Europeo; Machine
Learning es hoy en día uno de los componentes principales en el soporte de
la operación y dirección de la empresa.
El auge que al día de hoy tiene
el área de Machine Leoni ha impactado
en la demanda de personas que conozcan del tema y puedan generar el tan
apreciado valor que necesitan las empresas para subsistir y/o obtener un mayor
posicionamiento en el mercado. Estas personas a quienes se les da el nombre de
científicos de datos “Data Scientist”,
son de profesión Matemáticos,
Estadísticos y cuentan con especializaciones Maestrías y/o Doctorados de
preferencia, en áreas de Ciencias Computacionales e Inteligencia Artificial en
los cuáles se imparten a profundidad los conocimientos en las técnicas y
algoritmos de: Machine Learning,
estadística, optimización, y simulación.
El grado de especialización de
los científicos de datos es avanzado, lo que hace que este tipo de perfil no sea
común, Forbes en 2014 en su articulo “The Hottest Jobs In IT: Training
Tomorrow's Data Scientists”
http://www.forbes.com/sites/emc/2014/06/26/the-hottest-jobs-in-it-training-tomorrows-data-scientists/, describe este problema ante las crecientes necesidades de
las empresas en estas tecnologías.
En pocos años la palabra “analítica” se ha puesto de moda, de hablar
de minería de datos ahora se habla de analítica predictiva y prescriptiva, de hablar de minería de texto
ahora se habla de analíticos de texto, se hablaba de Big Data y ahora se habla
de analíticos y Big Data, se hablaba de
Inteligencia de Negocio y ahora es Inteligencia de Negocios y Analíticos de Negocio; así mismo las opciones
para capacitarse en estos temas se han incrementado, de sólo existir
especializaciones en Inteligencia Artificial la rama se abre ahora en opciones
especificas para Machine Learning, Maestrías, Diplomados, Cursos, hasta cursos
gratis por internet existen ahora. Claro que el grado de conocimiento entre un
científico de datos que cuenta con doctorado y especializaciones y una persona no cercana al campo estadístico
y que toma un curso por internet difiere enormemente.
Los proveedores de tecnología no están al margen de estas
situaciones y están generando herramientas de usuario final que permitan
introducir este tipo de tecnología en las empresas sin que los usuarios cuenten
con un alto grado de especialización en la materia. Esto por supuesto impacta positivamente al ROI
de las empresas.
Pero, hablando de este tema, ¿en donde están las Pymes?, ¿cual es el
grado de adopción de este tipo de tecnología en las Pymes?, ¿en las empresas
Mexicanas?, ¿en dónde estamos parados?
Afortunadamente para el país
esta ola analítica lo esta alcanzando, ya son varias las empresas (lo pueden
constatar en Link o en conferencias) que han adoptado y están incursionando en
esta tecnología, productos lideres en el mercado como SPSS de IBM y SAS han
logrado abrirse camino en terreno mexicano, (picando piedra diría yo), poco a
poco la aplastante importancia y necesidad de esta tecnología se esta
reconociendo.
Por supuesto que estamos hablando de grandes empresas globales,
bancos, una que otra empresa de gobierno, pero ¿y las Pymes?
Afortunadamente para las
empresas pequeñas y medianas, aparte de éste Blog, existen al día de hoy muchos
otros recursos gratuitos, más de los que existían en 2011 cuando creamos este
Blog. Estos recursos también difieren en el tipo de aplicación y
utilización que se le quiera dar a esta tecnología.
En el siguiente artículo hablaremos de estos recursos tan necesarios
y disponibles para las PYMES.
No hay comentarios:
Publicar un comentario