Q:
¿Cómo puede el aprendizaje automático trabajar desde ineficiencias evidentes para introducir nuevas eficiencias para los negocios?
UN:Una de las aplicaciones potenciales más grandes de los sistemas de aprendizaje automático es la extracción de eficiencias importantes para los procesos y operaciones comerciales. Este campo todavía está en auge a medida que evoluciona el aprendizaje automático, y los proveedores ofrecen a las empresas herramientas más potentes para evaluar escenarios comerciales.
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En general, el aprendizaje automático puede proporcionar eficiencias mediante el examen de un mayor rango de posibilidades y opciones, algunas de las cuales pueden parecer ineficientes en su cara. Un excelente ejemplo es un proceso llamado recocido simulado que involucra algoritmos que producen resultados de la misma manera que los ingenieros enfrían el metal después de la forja. En cierto sentido, el sistema toma los datos y examina estas rutas o resultados ineficientes para determinar si, si se combinan, alteran o manipulan de alguna manera, pueden producir un resultado más eficiente. El recocido simulado es solo una de las muchas formas en que los científicos de datos pueden crear modelos complejos que pueden erradicar opciones más profundas y eficientes.
Una forma de pensar sobre este tipo de capacidad de aprendizaje automático es observar cómo los sistemas de navegación GPS han evolucionado en los últimos años. Las primeras generaciones de sistemas de navegación GPS podrían proporcionar a los usuarios una serie de rutas más eficientes basadas en datos muy básicos, o más bien, datos que ahora nos parecen muy básicos. Los usuarios podían encontrar la ruta más rápida usando autopistas, la ruta más rápida sin peajes, etc. Sin embargo, como aprendieron los automovilistas, el GPS no era óptimamente eficiente, porque no entendía problemas como el trabajo en la carretera, accidentes, etc. Con los nuevos sistemas GPS, estos los resultados están integrados en la máquina, y el GPS proporciona respuestas mucho más eficientes, una vez más, porque el algoritmo está considerando rutas que pueden parecer ineficientes para un sistema más básico. Al aprender, la máquina descubre eficiencias. Se los presenta al usuario y, como resultado, ofrece un servicio mucho más optimizado. Ese es el tipo de cosas que el aprendizaje automático haría para la empresa: liberará eficiencia al descubrir caminos ocultos que son óptimos y eficientes, a pesar de que requieren cierta complejidad analítica. Estos sistemas, que están tan orientados a proporcionar resultados óptimos, no solo se utilizan para la minería digital de inteligencia empresarial; Por ejemplo, un informe de GE muestra cómo el uso de sistemas de aprendizaje automático puede mejorar drásticamente el funcionamiento de las plantas de carbón que proporcionan energía a las comunidades.
