5.3 Aprendizaje en Inteligencia Artificial

 Casos de uso de aprendizaje automático

En los sectores verticales, se están implementando correctamente las tecnologías y técnicas de aprendizaje automático, que ofrecen a las organizaciones resultados tangibles y reales.

Servicios financieros

En los servicios financieros, por ejemplo, los bancos usan modelos predictivos de aprendizaje automático que tienen en cuenta una enorme gama de medidas interrelacionadas, para comprender y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Los modelos predictivos del ML también pueden develar y limitar la exposición al riesgo. Los bancos pueden identificar las amenazas cibernéticas, seguir y documentar comportamientos fraudulentos de clientes y predecir mejor el riesgo para productos nuevos. Los principales casos de uso del ML en banca incluyen la detección y la reducción del fraude, servicios de asesor financiero personal y puntuación de crédito y análisis de préstamos.

Fabricación

En el sector industrial, las empresas adoptaron la automatización y ahora es parte integral tanto de los equipos como de los procesos. Usan la creación de modeleo de ML para reorganizar y optimizar la producción de manera que tenga respuesta ante la demanda actual y sea consciente del cambio futuro. El resultado final es un proceso de fabricación que resulta a la vez ágil y resiliente. Los tres principales casos de uso de ML identificados en el sector industrial son las mejoras del rendimiento, el análisis de la causa raíz y la gestión del inventario y la cadena de suministro.

¿Por qué las empresas usan MLOps?

Para progresar de la experimentación de aprendizaje automático a la puesta en marcha, las empresas necesitan contar con procesos de ML Ops sólidos. ML Ops no solo ofrece a la organización una ventaja competitiva, también posibilita que desarrolle otros casos de uso de aprendizaje automático. Esto genera ventajas adicionales, como la creación de talentos más sólidos a través del aumento de habilidades y un entorno más colaborador, además de mayor rentabilidad, mejores experiencias del cliente y mayores ganancias.