{"id":124298,"date":"2021-08-11T14:16:52","date_gmt":"2021-08-11T18:16:52","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/?p=124298"},"modified":"2023-11-09T10:57:04","modified_gmt":"2023-11-09T15:57:04","slug":"5-lecciones-de-los-fast-learners-para-aprovechar-al-maximo-el-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/2021\/08\/5-lecciones-de-los-fast-learners-para-aprovechar-al-maximo-el-machine-learning\/","title":{"rendered":"5 lecciones de los Fast Learners para aprovechar Machine Learning al m\u00e1ximo"},"content":{"rendered":"
En una investigaci\u00f3n realizada por Economist Intelligence Unit (EIU) y 麻豆原创, se encontraron 5 rasgos clave que son importantes para que las organizaciones tengan \u00e9xito al incorporar una estrategia de aprendizaje autom\u00e1tico. <\/em><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n El Machine Learning (ML)<\/a> no es s\u00f3lo una tecnolog\u00eda: es fundamental para las estrategias comerciales que han llevado al valor creciente de las organizaciones que lo incorporan a sus modelos operativos: piense en Amazon, Uber y Airbnb.<\/p>\n <\/p>\n Los Fast Learners<\/em> est\u00e1n viendo una amplia gama de beneficios del ML, lo que indica que se est\u00e1n enfocando en sus posibilidades de transformaci\u00f3n tanto en el front y back office, en los ingresos y en los centros de costos. Por ejemplo:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Los Fast Learners<\/em> no ven el aprendizaje autom\u00e1tico como una implementaci\u00f3n de tecnolog\u00eda cl\u00e1sica, una que se enfoca en ganancias de eficiencia incrementales. Lo ven como una forma de diferenciarse. El 31% de los aprendices r\u00e1pidos dicen que el aprendizaje autom\u00e1tico ha beneficiado la innovaci\u00f3n de los procesos comerciales o el modelo comercial.<\/p>\n <\/p>\n Cli\ufb00 Justice, director de innovaci\u00f3n y soluciones empresariales de KPMG, una empresa de consultor\u00eda, cree que el potencial del aprendizaje autom\u00e1tico en la innovaci\u00f3n de modelos de negocios es enorme: \u201cLa inteligencia artificial<\/a> y el aprendizaje autom\u00e1tico impactan el modelo de negocio de una manera mucho m\u00e1s significativa que\u2026 cualquiera de las irrupciones que hemos visto en nuestra vida\u201d.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n El 48% de los Fast Learners<\/em> mencionan una mayor rentabilidad como el principal beneficio que han obtenido del aprendizaje autom\u00e1tico. Tambi\u00e9n se han dado cuenta de que el ML puede tener un impacto positivo en las nuevas fuentes de ingresos.<\/p>\n <\/p>\n Por ejemplo, Intel est\u00e1 utilizando ML y an\u00e1lisis predictivo para identificar sus oportunidades de ingresos con mayor precisi\u00f3n. Ha creado una nueva plataforma de ventas basada en ML que \u201cayuda a los vendedores a interpretar lo que est\u00e1 sucediendo en el mercado y enfocar mejor las ofertas de ventas a los clientes\u201d, dice Aziz Safa, director de datos de Intel. “Esto ha generado nuevas oportunidades de ingresos importantes y ha aumentado nuestra tasa de \u00e9xito en los objetivos de crecimiento de los ingresos”.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Seg\u00fan la encuesta, el 58% de los Fast Learners<\/em> dicen que gastan m\u00e1s de la mitad de su presupuesto en procesos comerciales a nivel local, en comparaci\u00f3n con el 39% de otros usuarios de ML. Esto implica que los Fast Learners<\/em> tienen una ventaja sobre los dem\u00e1s a la hora de mantener sus procesos m\u00e1s estrat\u00e9gicos cerca de casa.<\/p>\n <\/p>\n Stanton Jones, director y analista principal de ISG, una empresa de asesor\u00eda tecnol\u00f3gica, respalda la opini\u00f3n de que el aprendizaje autom\u00e1tico ser\u00e1 un importante impulsor de las decisiones de subcontrataci\u00f3n, sin importar cu\u00e1n gradualmente se desarrolle. “Estas tecnolog\u00edas tendr\u00e1n un impacto profundo en la forma en que las organizaciones deciden qu\u00e9 subcontratar y a qui\u00e9n subcontratar”. Las organizaciones elegir\u00e1n cada vez m\u00e1s un modelo de h\u00e1galo usted mismo para construir su propia capacidad interna de ML, agrega, lo que reducir\u00e1 la necesidad de acuerdos de subcontrataci\u00f3n a largo plazo.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n El enfoque amplio de los Fast Learners<\/em> podr\u00eda ayudar a explicar por qu\u00e9 el 41% dice que su uso se traduce en niveles m\u00e1s altos de satisfacci\u00f3n del cliente. Los Fast Learners<\/em> han hecho m\u00e1s que otras organizaciones para integrar el uso de ML en funciones clave de desarrollo de productos y de cara al cliente, como centros de contacto, marketing, procesamiento y an\u00e1lisis de datos e I+D. En cada una de estas funciones, la integraci\u00f3n de ML en los procesos de negocio<\/a> es considerablemente m\u00e1s avanzada que la del resto.<\/p>\n <\/p>\n Facebook<\/a>\u00a0\/\u00a0Twitter<\/a>\u00a0\/\u00a0LinkedIn<\/a>\u00a0\/\u00a0Instagram<\/a><\/p>\n <\/p>\n \u00a9 2021 麻豆原创 SE. 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<\/p>\n1)\u00a0 Nivel C, prioridad estrat\u00e9gica<\/strong><\/h2>\n
\n
2) Mayor diferenciaci\u00f3n competitiva<\/strong><\/h2>\n
3) Nuevos ingresos y rentabilidad<\/strong><\/h2>\n
4) Procesos clave cerca de casa<\/strong><\/h2>\n
5) Estrategia para toda la empresa<\/strong><\/h2>\n
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