Tome decisiones más inteligentes y rápidas a partir de conjuntos de datos que crecen continuamente
Muchos problemas empresariales pueden ser increíblemente complejos e involucran el análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y diversos. Las organizaciones suelen enfrentarse a preguntas como:"¿TI puede desarrollar una aplicación que detecte correo no deseado para que las publicaciones basura no interfieran en los foros web de las comunidades de nuestra empresa?"
Dar respuesta a esas cuestiones complicadas y actuar en relación con ellas, con uso intensivo de datos, podría exceder la capacidad de la inteligencia empresarial tradicional y los sistemas de análisis basados en reglas. Estos enfoques podrían no ser lo suficientemente prospectivos o flexibles en entornos empresariales dinámicos inundados por big data de la nube, los medios sociales y los dispositivos móviles inteligentes, así como de Internet de las cosas (IoT). Para comprender mejor y resolver los desafíos, que cambian rápidamente e implican enormes cantidades de datos, las empresas de cada industria, desde el sector sanitario hasta bancos, transporte y manufactura, educación, comercio minorista y más, están actualizando sus capacidades analíticas con el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático, un subconjunto de inteligencia artificial (AI), utiliza algoritmos de software especializados que “aprenden” de manera iterativa y se adaptan a medida que los programas filtran enormes cantidades de datos. Estos ejemplos permiten que la organización descubra y actúe en relación con patrones, perspectivas y tendencias. Y eso produce mejores resultados a lo largo del tiempo, sin intervención humana. Estos beneficios están convirtiendo al aprendizaje automático en algo cada vez más popular todos los días. Las computadoras que aprenden impulsan una gran cantidad de aplicaciones del mundo real: análisis de datos de IoT, monitoreo de servidores informáticos, publicidad focalizada, reconocimiento de imágenes, programación de rutas, secuenciamiento genético, juegos, vehículos autónomos, exploración energética, reconocimiento facial y mucho más.
El aprendizaje automático produce perspectivas orientadas por datos y decisiones complejas que se pueden llevar a la práctica a partir de grandes conjuntos de datos de manera mucho más rápida y confiable que el análisis humano, la inteligencia empresarial tradicional u otros enfoques de inteligencia artificial. El aprendizaje automático impulsa grandes eficacias en las operaciones empresariales, mejora la seguridad y dispara la innovación posibilitada por datos con nuevos productos y servicios ajustados en función de los comportamiento de los consumidores.