Una guía para el desarrollo del aprendizaje automático a seguir en 2024

¿Qué te viene a la mente cuando lees sobre Machine Learning? El desarrollo del aprendizaje automático es tan simple como una máquina que se centra en el aprendizaje.

¿Pero la definición se limita a esta pequeña descripción?

El avance tecnológico en la industria digital aprovecha los algoritmos AI/ML. Y estas tendencias y tecnologías trajeron nuevas ventajas para las industrias comerciales en diferentes sectores.

Según los informes, el tamaño del mercado del aprendizaje automático proyecta alrededor de 31,36 mil millones de dólares para las plataformas globales para 2028. Por lo tanto, estas estadísticas apuntan al alto uso de tácticas de aprendizaje automático de varias maneras.

Por lo tanto, si también desea encontrar tendencias emergentes de desarrollo de aprendizaje automático para incluirlas en su negocio, sumérjase en este blog para explorar más.

Descripción general del desarrollo del aprendizaje automático en el mercado digital

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son tecnologías predominantes en los sectores empresariales. Sin embargo, el aprendizaje automático es una parte de la IA que permite a las máquinas aprender de sus datos anteriores. Por lo tanto, no es necesario tomar decisiones sin comandos adicionales. Los algoritmos de ML van mucho más allá de las predicciones. Según los informes, el mercado global de desarrollo del aprendizaje automático crecerá a una tasa compuesta anual del 38,8% a 209,91 mil millones de dólares para 2029.

También existen varios algoritmos que respaldan el proceso de toma de decisiones inteligente. Entonces, no para las organizaciones empresariales, el Machine Learning también es esencial para los empleados. A medida que notamos un aumento en los profesionales de ML, la integración facilita todo para el equipo de gestión.

La importancia del desarrollo del aprendizaje automático

Según un dicho famoso hoy en día, "Los datos son dinero", se han convertido en una herramienta poderosa durante años. Al principio, la asistencia en papel era una tendencia, pero ahora es el momento de marcar. Por lo tanto, el cambio de las viejas prácticas a las nuevas no fue un proceso enorme.

Las últimas decisiones basadas en datos ofrecen a las empresas lo máximo desde ingresos hasta ganancias y decisiones a los inversores. El aprendizaje automático es la clave para desbloquear las capacidades futuras de una empresa comercial. También les permite mantenerse por delante de los competidores en el mercado digital actual.

Beneficios de la integración del aprendizaje automático

1. Personalización

Cada empresa debe tener su identidad de mercado única para ayudar a los usuarios a conectarse con ellos en cualquier momento. Aquí puede utilizar la tecnología ML para comenzar a conectarse con sus clientes. Como tecnología centrada en el futuro, ML proporciona recomendaciones de usuario personalizadas para hacer crecer su negocio en diferentes aspectos.

2. Previsión

El aprendizaje automático es la mejor tecnología para obtener pronósticos perfectos sobre cualquier cosa que utilice una empresa. Le ayuda a obtener información sobre los próximos eventos para predecir tendencias de desarrollo futuras. Y la anticipación ayuda a mantenerse a la cabeza de la competencia del mercado digital. La previsión incluso permite combatir los riesgos empresariales.

3. Automatización

Hay momentos en los que las tareas comerciales repetitivas se vuelven frenéticas para los humanos. Por lo tanto, para optimizar la velocidad y el rendimiento de los procesos de negocio, el aprendizaje automático es la mejor opción, ya que se centra en tareas complejas en un tiempo limitado. Además, a través del ML, puede lograr el procesamiento de conjuntos de datos para obtener resultados precisos a alta velocidad.

Casos de uso de desarrollo de aprendizaje automático

Un usuario online se enfrenta al aprendizaje automático de una forma u otra. Los ejemplos más comunes incluyen recomendaciones de productos o contenidos. Ya sea que explore el motor de búsqueda de Google o busque un video en YouTube, sepa que los algoritmos de aprendizaje automático lo están ayudando a elegir.

Otro ejemplo son los asistentes virtuales como Siri de Apple, Alexa de Amazon o el Asistente de Google. Se basan en el reconocimiento automático de voz (ASR) y el reconocimiento de voz por computadora para traducir palabras humanas a un formato escrito. Ahora, también puedes ver varios chatbots en sitios web que te permiten navegar mejor y responder las consultas de los clientes.

¿Conoce el GPT-3 de Open AI? Es una red neuronal entrenada en artículos en inglés y produce respuestas a indicaciones de texto. Algunos usos de ML más específicos de la industria que ayudan a las empresas a tener un mejor desempeño son los siguientes:

1. Comercio electrónico y venta minorista

Machine Learning predice ventas futuras para permitir a las organizaciones empresariales planificar ingresos, suministros y otros factores. La tecnología también maneja grandes cantidades de datos, memoria y restricciones de tiempo computacional.

Los propietarios de empresas pueden utilizar la visión por computadora para personalizar y gestionar el inventario. Machine Learning detecta fraudes e involucra a los consumidores en tiempo real en sistemas de recomendación para personalizar los servicios de publicidad y precios.

2. aprendizaje electrónico

Machine Learning revoluciona la educación al personalizar las experiencias de aprendizaje, mejorar los resultados de los estudiantes y optimizar los recursos educativos. Con el aprendizaje automático, puede analizar cantidades de datos para encontrar tendencias y patrones.

Además, la tecnología permite a los educadores instruir los requisitos de los estudiantes y ofrecer intervenciones específicas para los estudiantes. El aprendizaje automático también puede automatizar tareas administrativas como la programación y la calificación.

3. Atención sanitaria

Machine Learning ayuda a las organizaciones de atención médica a mejorar el tratamiento, el diagnóstico y la experiencia del paciente mediante asistentes visuales, análisis de imágenes médicas y enfermería virtual.

La tecnología de alta tecnología también ayuda a reconocer el sonido y silenciar el habla en el momento de las cirugías. Las empresas productoras de medicamentos utilizan el aprendizaje automático para descubrir fármacos en ensayos de fabricación.

4. Finanzas

Las empresas de servicios financieros utilizan el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos, la banca personalizada, el comercio algorítmico, el servicio al cliente y mucho más.

También ayuda en la defensa de las tarjetas de crédito y en la detección de anomalías para proteger contra el fraude.

5. Seguro

Las compañías de seguros ofrecen opciones a los clientes según sus necesidades y las experiencias de otros usuarios con otros productos de seguros.

Beneficios del Machine Learning en el procesamiento de reclamaciones y suscripción.

6. Cadena de suministro y logística

Los sistemas de aprendizaje automático permiten a las empresas de logística y cadena de suministro mejorar la gestión del tráfico, la productividad, la optimización del almacén y la seguridad de los pasajeros.

La tecnología ML también ofrece servicios como monitoreo del tráfico, asistencia al conductor, pronósticos precisos de retrasos y mantenimiento predictivo.

Beneficios y desafíos de la tecnología de aprendizaje automático

Machine Learning ofrece muchos servicios necesarios para una industria y una empresa.

Y lo que es más.

La tecnología encuentra información esencial de diferentes artículos de forma eficaz y mucho más rápida.

Beneficios

Estos son los principales beneficios para las organizaciones que implementan el aprendizaje automático en sus tareas comerciales.

• Ahorro de tiempo : la búsqueda de documentos con aprendizaje automático le permite buscar respuestas entre miles de textos relacionados con la pregunta.
• Rentable : la tecnología ahorra dinero en equipos de mantenimiento al proporcionar monitoreo predictivo y medidas preventivas.
• Mejor productividad : el aprendizaje automático puede optimizar los procesos comerciales mediante modelos predictivos y pronósticos de la demanda .
• Experiencia de usuario : los chatbots y los asistentes virtuales pueden resolver las solicitudes de los clientes rápidamente.Puede enviar ofertas personalizadas utilizando análisis de datos de clientes.
• Solución moderna para viejos desafíos comerciales : cuando el desarrollo de viejos negocios se vuelve costoso y agitado, el aprendizaje automático está ahí para ir más allá de las limitaciones de los sistemas de programación tradicionales.

Desafíos

A pesar de tantos beneficios, el aprendizaje automático no es perfecto. Éstos son algunos de sus desafíos.

• Privacidad : la alta complejidad de los algoritmos de aprendizaje automático es el problema principal del sector de la IA.Se requiere una gran cantidad de datos para entrenar y mejorar los algoritmos, lo que supone un riesgo para la privacidad. Además, los clientes están preocupados por la seguridad de sus datos.
• Sesgo de aprendizaje automático : si los algoritmos de aprendizaje automático entrenados en conjuntos de datos excluyen poblaciones o contienen errores, pueden producir modelos mundiales inexactos o discriminatorios.Por ejemplo, la herramienta de contratación de inteligencia artificial de Amazon tiene un sesgo no deseado debido a un preprocesamiento deficiente de los datos.
• Alineación : Algunos expertos web temen que la tecnología de inteligencia artificial destruya a toda la humanidad. Y lo peor es que ni siquiera podemos verlo venir hasta que es demasiado tarde. Mucha gente ha pedido frenar el desarrollo de la IA.

Tendencias del aprendizaje automático a seguir en 2024

Según Grand View Research o GVR, el tamaño del mercado global de inteligencia artificial se expandirá a 1,8 billones de dólares en 2030.

Estas son las principales tendencias que puede esperar en los próximos años del aprendizaje automático .

#Tendencia 1- Inteligencia Artificial Agentica

Los últimos modelos requieren reacciones de la intervención humana. Pero hay un cambio de modelos reactivos a modelos proactivos. Por lo tanto, los agentes avanzados de IA actúan en consecuencia para establecer objetivos sin interferencias.

Por ejemplo, sistemas de seguimiento para detectar señales sospechosas de un incendio forestal o agentes financieros que gestionan carteras de inversión en tiempo real dinámico.

#Tendencia 2: Aprendizaje automático de código abierto

La democratización de la Inteligencia Artificial continúa con el auge de los modelos de código abierto. Una fuente de datos de Github encontró una ola en el compromiso de los creadores con proyectos productivos de IA.

La IA de código abierto reduce los costos y fomenta la claridad, pero persisten las preocupaciones sobre el uso indebido.

#Tendencia 3- Aprendizaje automático multimodal

La IA nueva y actual es perfecta para realizar trabajos como escribir texto, optimizar inventario y jugar. Pero en los próximos años esto está cambiando.

GPT-4 de OpenAI procesa texto, sonido e imágenes, imitando las capacidades sensoriales humanas y próximamente aparecerán otros modelos.

#Tendencia 4- IA en las sombras

Shadow AI, también se conoce como el uso no autorizado de AI dentro de las organizaciones empresariales. A medida que el aprendizaje automático se vuelve más accesible para los usuarios, la IA en la sombra se vuelve amenazadora. Los expertos en tecnología ahora están preocupados por las violaciones de la privacidad de los datos. Las empresas ahora introducirán políticas de tecnología de inteligencia artificial para protegerse a sí mismas y a sus clientes.

#Tendencia 5: Ética y riesgos de seguridad del aprendizaje automático

El aprendizaje automático incluye muchas preocupaciones éticas. Algunos de ellos son deepfakes, ransomware y ataques de phishing. Y, en 2024 y en los próximos años, veremos más preocupaciones similares por el avance tecnológico.

#Tendencia 6: El requisito del aprendizaje automático

El talento en inteligencia artificial y aprendizaje automático seguirá aumentando en 2024. Los puestos más requeridos son

• MLOps
• Programación de aprendizaje automático
• Ciencia de los datos
• Análisis de los datos
• Operaciones

#Tendencia 7- Modelo generativo empresarial personalizado

Dado que grandes herramientas como ChatGPT dominan la atención de los consumidores, las empresas comerciales se inclinan por modelos personalizados. Estos modelos están diseñados para nichos esenciales como la atención médica y las finanzas y brindan privacidad y eficiencia.

Las últimas líneas

El aprendizaje automático todavía se considera una tecnología emergente. Las organizaciones empresariales pueden aprovechar varias oportunidades para implementar el aprendizaje automático para mantenerse por delante de la competencia.

La tecnología suele ser más barata de lo que cree. Entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo desde cero requiere mucho trabajo. Pero hoy en día existen soluciones empaquetadas de Inteligencia Artificial que requieren menos tiempo de desarrollo. Le permite pasar a la etapa 5 del proceso de desarrollo de ML.

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