Con herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning es posible predecir y crear patrones de información relevantes basados en una gran cantidad de datos almacenados

Claves para implementar un proyecto exitoso en pocos pasos.

Las principales características que tiene el Machine Learning son dos. Por un lado, permite estudiar gran cantidad de datos (Big Data) y, por otro, crear códigos para reconocer patrones (Generalización del Problema). Este concepto resulta interesante para cualquier compañía, pero específicamente significa un gran paso en la transformación digital de las pequeñas y grandes empresas.

Con este sistema se pueden crear métodos para la mejora y optimización de procesos, permitiendo diferenciación de la competencia y la detección de la línea de negocio más exitosa y eficaz en el mercado.

“El análisis de datos sirve para analizar e identificar el target concreto de la empresa por medio de patrones entre la información de sus usuarios o clientes potenciales de forma ágil y segura, además de que la atención al cliente se puede automatizar para dar respuestas más efectivas. A su vez, el Machine Learning tiene un impacto directo en el e-commerce por analizar el comportamiento de los clientes que permiten desarrollar servicios o productos en función de los datos que interpreta para crear una experiencia personalizada”, enfatiza Cristian Santander, CEO de Cognitive Latam, empresa especializada en desarrollos de Inteligencia Artificial y aliado estratégico de Knime, empresa líder a nivel mundial en Machine Learning.

Tanto el BigData como el Machine Learning van siempre de la mano. La información se almacena y clasifica para luego arrojar predicciones de comportamientos, reacciones y tendencias en un mercado objetivo. Algo muy positivo hoy en día es que ya no es necesario contar con grandes servidores para ejecutar estos algoritmos. Se puede hacer desde una computadora de escritorio bien equipada y también hay herramientas disponibles en la Nube.

¿Cómo llevar adelante un proyecto de Inteligencia Artificial y no morir en el intento?
Para lograr este objetivo existe la metodología CRISP-DM. “CRISP-DM, que son las siglas de Cross-Industry Standard Process for Data Mining. Se trata de un método probado para orientar sus trabajos de minería de datos y Data Science que incluye descripciones de las fases normales de un proyecto, las tareas necesarias en cada fase y una explicación de las relaciones entre las tareas”, explica Santander.

Como modelo de proceso ofrece un resumen del ciclo vital de minería de datos. Su modelo es flexible y sus seis fases se pueden personalizar fácilmente.

Fase I. Definición de necesidades del cliente y comprensión del negocio. Se enfoca en la comprensión de los objetivos del proyecto. Luego, este conocimiento de los datos se convierte en la definición de un problema de minería de datos y en un plan preliminar diseñado para alcanzar los resultados planteados.

Fase II. Estudio y comprensión de los datos. Comienza con la colección de datos inicial y continúa con las actividades que permiten familiarizarse con ellos, identificar los problemas de calidad, descubrir conocimiento preliminar sobre los mismos, y/o descubrir subconjuntos interesantes para formar hipótesis en cuanto a la información oculta.

Fase III. Análisis de los datos y selección de características. Esta etapa cubre las actividades necesarias para construir el conjunto final de datos que se utilizarán en las herramientas de modelado, a partir de los datos en bruto iniciales. Las tareas incluyen la selección de tablas, registros y atributos, así como la transformación y la limpieza de datos para las herramientas que modelan.

Fase IV. Modelado. En esta instancia se seleccionan y aplican las técnicas de modelado pertinentes al problema (cuantas más, mejor) y se calibran sus parámetros a valores óptimos.


Fase V. Evaluación y resultados. En esta etapa en el proyecto se han construido uno o varios modelos que parecen alcanzar calidad suficiente desde una perspectiva de análisis de datos. Antes de proceder al despliegue final del modelo, es importante evaluar a fondo y revisar los pasos ejecutados para crearlo y comparar el modelo obtenido con los objetivos de negocio.

Fase VI. Despliegue y puesta en producción. Generalmente la creación del modelo no es el final del proyecto. Dependiendo de los requisitos, la fase de desarrollo puede ser tan simple como la generación de un informe o tan compleja como la realización periódica y quizás automatizada de un proceso de análisis de datos en la organización.

“Con la aplicación de Machine Learning tomar decisiones y predecir datos en base a este modelo es bastante sencillo. La empresa podrá crear aplicaciones y colocar elementos en tablas sin necesidad de programación, por medio de un aprendizaje automático aplicado”, concluye el CEO de la agencia que cuenta, entre sus clientes, con Zürich, Walmart y el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, entre otros.

Acerca de Cognitive
Cognitive Latam es una agencia de marketing digital integral que genera soluciones comerciales a través de la aplicación de la tecnología y del asesoramiento. Está conformada por un un equipo multicultural y con múltiples áreas de expertise, para poder satisfacer las necesidades de cada cada cliente. De origen argentino, tiene operaciones en otros países de la región como Estados Unidos, México y Chile.

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