Seis conceptos erróneos principales sobre el aprendizaje automático

VISTA DEL BLOG: El aprendizaje automático creció en popularidad a fines de la década de 2000, cuando Google y otros demostraron la importancia de los datos y cómo el aprendizaje automático podía ponerlos en práctica.

Con el crecimiento explosivo de datos que siguió, se hizo evidente que las formas tradicionales de utilizarlos ya no funcionaban. Algo tenía que cambiar. Esto llevó a la noción de «big data» y cómo los datos se pueden convertir en oro.

En los últimos años, el aprendizaje automático ha desempeñado un papel más importante en la industria hipotecaria, donde se utiliza para una amplia gama de necesidades comerciales, como predecir compras, incumplimientos, clics o casi cualquier otra cosa. Aunque sabemos mucho sobre cómo el aprendizaje automático puede ayudar a la industria hipotecaria, existen numerosos conceptos erróneos sobre el aprendizaje automático que deben abordarse.

  1. El aprendizaje automático puede hacer todo lo que una persona puede hacer

Este es posiblemente el concepto erróneo más común sobre el aprendizaje automático. Si bien el aprendizaje automático es muy avanzado, tiene problemas con ciertos juicios. Hay matices que un algoritmo simplemente no puede captar.


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El aprendizaje automático también tiene dificultades para involucrar a los clientes en un nivel avanzado. Muchas personas temen sus capacidades porque creen que reemplazará por completo los trabajos de las personas, pero esto simplemente no es cierto. El aprendizaje automático debe brindar ayuda y apoyo a los empleados, no reemplazarlos.

Finalmente, el aprendizaje automático no es visualmente creativo, al menos no en la forma en que lo es un humano. Si bien puede manejar grandes cantidades de datos, no puede lidiar con complejidades que no estén codificadas en él. Este es otro matiz que esta tecnología aún tiene que captar.

  1. El aprendizaje automático siempre te ayudará a tener éxito

Lo mismo ocurre con cualquier tecnología: el hecho de que la implemente no significa que verá instantáneamente su efecto en sus resultados finales. Necesita las herramientas adecuadas, las aplicaciones adecuadas y las personas adecuadas. Al aplicar el aprendizaje automático, es necesario que tanto los técnicos como los empresarios trabajen juntos. Las personas con mentalidad empresarial comprenden los problemas estratégicos que deben resolverse y pueden informar las aplicaciones adecuadas. Las personas con mentalidad técnica pueden identificar las herramientas adecuadas para el trabajo.

Además, el aprendizaje automático no siempre es la solución que necesita para cada problema. A veces, una simple regla comercial es todo lo que se necesita.

  1. Los algoritmos grandes son mejores

Más grande no siempre es mejor. Con el aprendizaje automático, debe comenzar poco a poco y volverse sofisticado más tarde a través de un proceso de prueba y aprendizaje. Los algoritmos más simples son más fáciles de implementar y garantizan que se pueda ejecutar rápidamente para crear valor y eficiencia. Primero debes gatear y luego caminar antes de poder correr.

Al comenzar, es posible que no tenga el tiempo o las herramientas para ejecutar algoritmos grandes y complicados. Es mejor estar atento al premio, que es ayudar al cliente y ejecutar bien iniciativas estratégicamente importantes. El aprendizaje automático es simplemente un medio para ese fin, no un fin en sí mismo.

  1. Solo las empresas de Fortune 500 pueden permitirse el aprendizaje automático

Hay oportunidades en todas partes. Si no tiene un equipo de ciencia de big data, existen servicios de análisis e infraestructura que puede aprovechar. Con la amplia disponibilidad de la computación en la nube, es más fácil para las organizaciones conectarse y jugar con las herramientas de aprendizaje automático y pagar solo por lo que necesitan.

  1. Debe poseer todo para hacer aprendizaje automático

No es necesario que posea toda la tecnología y la infraestructura ni que emplee al equipo que impulsa su aprendizaje automático. Es completamente normal tener equipos externos o proveedores que administren su infraestructura por usted. Esto hace que sus opciones para el aprendizaje automático sean increíblemente flexibles.

  1. El aprendizaje automático causará una revolución

El aprendizaje automático es increíblemente innovador, especialmente para el mercado y la sociedad en general, pero no cambiará por completo su negocio o la gestión de clientes. El aprendizaje automático hará mejoras progresivas e iterativas, lo ayudará a comprender a los clientes y tomará medidas significativas hacia ellos. Estos pequeños cambios y conocimientos son los que ayudarán a mejorar su negocio.

El aprendizaje automático puede ser una gran herramienta para las iniciativas comerciales, ya que puede poner toda su información a trabajar para usted. Solo tenga en cuenta que, como toda tecnología, existen fortalezas y oportunidades. Una vez que superemos los conceptos erróneos de lo que es y no es el aprendizaje automático, podrá aplicarse en todo su potencial.

Alex Reda es gerente senior de ciencia de datos en Enact (anteriormente Genworth Mortgage Insurance), donde lidera un equipo que ayuda a los líderes y profesionales de negocios a aprovechar la toma de decisiones basada en datos a través del aprendizaje automático y métodos de análisis avanzados.