Lo que el aprendizaje automático significa para el flujo de trabajo
Comencemos con algunos conocimientos básicos de aprendizaje de máquinas para los propósitos de este artículo. El aprendizaje automático es cualquier uso de la tecnología para discernir patrones entre grandes conjuntos de datos y adaptarlos en consecuencia, es decir, "aprender" a mejorar un proceso o base de conocimientos particular. Vamos a desglosarlo.
¿Por qué el aprendizaje automático?
Las máquinas están constantemente aprendiendo sobre ti, es decir, para dirigir los anuncios hacia ti. Sin embargo, hay un número creciente de aplicaciones empresariales de aprendizaje automático. Los grandes datos son una gran parte de la locura del aprendizaje automático, pero la verdad es que no es nuevo, la tecnología simplemente ha madurado. Con el lanzamiento de herramientas como Amazon SageMaker, ahora cualquiera puede empezar a construir modelos sin ser un científico de datos.
¿Qué es el flujo de trabajo?
Antes de seguir adelante, definamos brevemente el flujo de trabajo. El flujo de trabajo es la orquestación de tareas por parte de múltiples actores para avanzar en la consecución de un objetivo común, a menudo basado en una serie de condiciones. Piense en eso por un segundo. Las tareas pueden ser realizadas por humanos o computadoras. Los actores pueden ser humanos o computadoras. El objetivo puede ser físico y digital. Las condiciones pueden ser ambientales o computacionales. Son muchos puntos de datos.
Aprendizaje automático y flujo de trabajo
Los algoritmos de aprendizaje automático buscan constantemente a través de enormes conjuntos de datos en tiempo real para encontrar patrones y adaptarse. Un gran ejemplo podría ser una fábrica. Una fábrica está llena de flujos de trabajo que involucran a actores humanos y no humanos y datos que provienen de computadoras y de personas. Los algoritmos son objetivos, ya que miran todos los datos y los comparan con el resultado final. Detectan cualquier ineficiencia, humana o no humana, y se auto corrigen automáticamente para mejorar la eficiencia de esa fábrica en el proceso.
El aprendizaje automático puede ayudar a optimizar los flujos de trabajo en todas partes. Por ejemplo, en los departamentos de recursos humanos, las mismas solicitudes se presentan un día sí y otro no. Esto proporciona enormes conjuntos de datos para construir modelos con los que mejorar la eficiencia de RRHH. En muchos casos, el aprendizaje automático no sólo hace que los equipos sean más eficientes, sino que también hace que los sistemas y la interacción de los sistemas y los humanos sean más eficientes. Lo que es más, está mejorando y aprendiendo constantemente, por lo que el aprendizaje automático debería estar en su lista de tecnologías a observar en 2019.
A continuación, vamos a mostrar tres ejemplos de uso del aprendizaje automático para optimizar los procesos empresariales comunes.
