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El objetivo del machine learning es el de beber de los datos existentes en el sistema para que pueda tomar decisiones y ofrecer recomendaciones en base  a millones de cálculos. El proceso asienta sus bases en tecnologías también disruptivas como la Inteligencia Artificial y el deep learning desde el banco de datos que se le ofrece para lograr el necesario crecimiento.

En el machine learning, la intervención humana es muy pequeña gracias a que los sistemas aprenden, identifican patrones y toman decisiones de manera prácticamente autónoma. Así, las máquinas incrementan la precisión y por tanto, la eficiencia, al tiempo que reducen en un porcentaje altísimo el hecho de que se filtre el error humano.

El machine learning y su importancia

Afortunadamente, hoy en día se dispone de una ingente cantidad de datos a la disposición de las empresas, de la posibilidad de almacenar datos de manera asequible, al igual que sucede con las capacidades de procesamiento. Esto convierte el machine learning en una realidad. Cada vez más, las industrias se afanan en desarrollar modelos mayores y mejores con la capacidad de analizar datos más complejos y que ofrecen resultados más precisos y veloces. En definitiva, el machine learning está posibilitando que se distingan oportunidades más beneficiosas y posibles riesgos, con mayor tino y rapidez.

Las industrias cuyos resultados dependen de un exitoso análisis de enormes cantidades de datos, se han volcado en el machine learning como la herramienta ideal para la creación de modelos, de la elaboración de estrategias y de la planificación en las empresas.

Algunas industrias que apuestan por el machine learning

Fabricación

El machine learning ha pasado a ser clave para la extensa industria manufacturera. Las aplicaciones de machine learning en la fabricación tienen como objetivo lograr el objetivo de mejorar las operaciones desde la conceptualización hasta la entrega final, reducir significativamente las tasas de error, mejorar el mantenimiento predictivo y aumentar la rotación de inventario.

Asimismo, el machine learning ayuda a las empresas a mejorar las soluciones logísticas que incluyen la gestión de activos, cadena de suministro y inventario. También juega un papel clave en la mejora de la eficacia general del equipo al medir la disponibilidad, el rendimiento y la calidad del equipo de fabricación.

La industria automotriz

En la industria automotriz se han tomado medidas para diferenciarse al aprovechar las capacidades del machine learning y el análisis de big data para mejorar las operaciones, el marketing y la experiencia del cliente antes, durante y después de la compra. El análisis predictivo permite a los fabricantes monitorizar y compartir información vital sobre posibles errores en vehículos o piezas con los concesionarios, lo que reduce los costos de mantenimiento del cliente. Y al identificar tendencias y patrones a partir de grandes conjuntos de datos sobre propiedad de vehículos, las redes de distribuidores se pueden optimizar por ubicación para un inventario de piezas preciso, y en tiempo real, y una mejor atención al cliente.

Grafico machine learning

Transporte

La rentabilidad de la industria del transporte descansa primordialmente en la precisión y la eficiencia. De la misma manera, la capacidad de predecir y poner solución a los potenciales problemas son clave también. Por eso, las funciones de modelización y análisis de datos del machine learning han encajado tan bien en  las empresas de los sectores de transporte público, de transporte de mercancías y de la mensajería. El machine learning utiliza algoritmos para encontrar factores que inciden realmente en el éxito de una cadena de suministro, lo que hace que el machine learning sea un componente crítico.

Dentro de la logística, el machine learning facilita la capacidad de los programadores para optimizar la selección de transportistas, las rutas y los procesos de control de calidad, lo que supone ahorro de costes e incremento de la eficiencia. Su capacidad para analizar miles de puntos de datos simultáneamente y aplicar algoritmos más rápidamente que cualquier ser humano permite que se solucionen problemas que las personas aún no han podido identificar ni remotamente.

Farmacéutica

La idea que subyace detrás del machine learning en la industria farmacéutica no es la de reemplazar al médico, sino que se centra en mejorar su experiencia médica. Los programas de Inteligencia Artificial recogen todo el conocimiento que tiene un médico y lo escala a los niveles más altos. El machine learning aprende esos datos y los pone en práctica para beneficio de los productos y, por ende, de la industria.

Industria del combustible

Tanto el machine learning como la Inteligencia Artificial se ocupan de encontrar nuevas fuentes de energía y de analizar depósitos minerales en el suelo, predecir posibles errores en los sensores de una refinería y optimizar la distribución de petróleo para aumentar la eficiencia y reducir los costes. Y, sobre todo, el machine learning está posibilitando que una industria tan peligrosa como esta sea cada vez más segura.

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