El mercado del Machine Learning o aprendizaje automático superará los 500.000 millones de dólares a cierre de 2023.

las empresas utilizan y gestionan una cantidad de datos mucho mayor que antes y, de hecho, la mayoría de estas los usan ya como base para sus estrategias y toma de decisiones. Por ello, tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning o aprendizaje automático cobran cada vez más protagonismo en prácticamente todas sus áreas, gracias a su capacidad para construir modelos analíticos y resolver problemas de forma autónoma. De hecho, según un estudio de IDC, se espera que esta rama de la Inteligencia Artificial supere los 500.000 millones de dólares en ingresos a cierre de 2023.

En un contexto así, en el que la presencia de las nuevas tecnologías en las empresas crece exponencialmente, estas mismas corren también el riesgo de  cometer una serie de errores a la hora de implementarlos y que pueden evitarse. En este sentido, knowmad mood, consultora tecnológica líder en servicios de transformación digital, destaca cuáles son algunos de los más comunes a los que hay que atender para implementar una estrategia de Machine Learning con éxito:

1. Infraestructura, ingesta y preprocesamiento de datos. Antes de comenzar a implementar soluciones de Machine Learning en la empresa es necesario disponer de una infraestructura de almacenamiento de datos ordenada y estandarizada, de forma de que, conforme vayan llegando nuevos datos, estos se vayan incorporando al conjunto de datos de entrenamiento de forma automática y con la menor interacción humana posible. El primer paso antes de diseñar una solución basada en aprendizaje automático es partir de una arquitectura de datos sólida. Igualmente, es importante realizar un preprocesamiento adecuado de los datos para que puedan ser alimentados correctamente a los algoritmos. Esto implica manejar algunos factores como los valores atípicos, codificar las variables categóricas, gestionar los datos que puedan faltar o normalizar los datos, por nombrar algunos. Es fundamental eliminar todos esos errores para evitar entrenar los modelos con datos que no reflejen la realidad, y así evitar errores en el modelo.
2. Volumen de datos y selección de variables: El Machine Learning requiere, generalmente, de grandes volúmenes de datos para entrenar y validar los modelos. Sin embargo, no son pocas las veces que las empresas carecen de una cantidad de datos suficiente, o incluso estos no son representativos o están desbalanceados. También es importante tener en cuenta que no todas las variables disponibles pueden ser importantes para inferir la variable objetivo, y que no por incluir un número elevado de variables el modelo va a tener un mejor rendimiento, por lo que es importante realizar una buena selección de variables empleando diversos métodos estadísticos y de análisis de datos.
3. Consideración del modelo e interpretación de métricas. No solo es imprescindible escoger bien los datos para que el modelo infiera correctamente, sino que también lo será seleccionar el algoritmo adecuado para resolver el problema que se quiere solucionar. Existen multitud de algoritmos diferentes, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades, y en cada caso habrá que escoger el que sea el más apropiado para el objetivo de la empresa. Es importante, además, evaluar correctamente el funcionamiento del modelo, seleccionando correctamente la metodología de evaluación, prestando atención a las métricas adecuadas según el tipo de problema a resolver, y saber comparar diferentes experimentos para minimizar el fallo. En caso contrario, nos arriesgamos a no identificar un modelo sobreajustado a los datos con los que ha sido entrenados, y con un mal rendimiento en producción.
4. Mantenimiento del modelo. El conjunto de datos empleado para construir los modelos puede cambiar con el paso del tiempo, y las características de sus variables pueden verse modificadas. Es por ello por lo que los modelos de machine learning, una vez puestos en funcionamiento, requieren de monitorización y mantenimiento. Esto nos va a permitir identificar, a través de las métricas definidas, cuando el modelo se va degradando y requiere de un entrenamiento.
5. Colaboración durante el proceso: en el proceso de implementación de cualquier aplicación basada en el Machine Learning es fundamental una colaboración efectiva entre los diferentes equipos que participan en él, ya sean científicos de datos, ingenieros, expertos en dominios específicos o personal de TI. Así, una falta de colaboración y comunicación entre estos equipos de profesionales puede obstaculizar el desarrollo correcto de una solución basada en Machine Learning.

“En un contexto digitalizado donde la cultura basada en datos prima cada vez más en empresas de cualquier tamaño o envergadura, nos encontramos frente al reto de cómo gestionarlos para que contribuyan a un aumento de la productividad y reducir los costes. Por ello, a la hora de implementar tecnologías dirigidas como el Machine Learning, es fundamental no perder de vista qué errores son aquellos que pueden privarnos de hacerlo con éxito. Lo ideal, en todo caso, siempre será apoyarse en profesionales expertos en la materia, que ayuden a la empresa durante este proceso con soluciones especializadas y a medida de sus propias necesidades.” Dice José Luis Rodríguez Andreu, AI Consultant en knowmad mood.