¿Sabríamos utilizar Machine learning en nuestra empresa? ( el caso de INPIRICAL) | Pedro Cervera

¿Sabríamos utilizar Machine learning en nuestra empresa? ( el caso de INPIRICAL)

@PCerveraRuiz

Podríamos definir Machine learning como un disciplina científica ( o un conjunto de técnicas) que gira en torno al estudio y práctica de algoritmos capaces de aprender de los datos.  Quizás algunos me digan que es una bonita etiqueta para disciplinas de modelización que llevan ya décadas con nosotros.

Es cierto en parte y también tiene que ver con la idea original de inteligenci artificial o de la propia definición original de ML que en 1959 recogía la idea de conseguir que las computadoras sean capaces de aprender por sí solas sin ser específicamente programadas para ello.

Bueno, no es cosa de Asimov, Clarke o Sagan (o Verne) , ahora estaríamos hablando de cosas menos románticas y a la vez más prácticas.

Quien trabaje en campos como logística o fabricación sabe ya a qué me refiero. La posibilidad de utilizar miles de datos generados de forma continua y bien analizados ha conducido a mejoras en muchos procesos continuados o a optimización de rutas hace tiempo.

Las gigantescas cantidades de datos que hoy recopilamos y guardamos nos llevan a un entorno de “Big Data” que o bien se hace inconmensurable y poco administrable (conozco empresas que borrarn datos porque no les caben!, absurda pérdida) o bien hacen que podamos crecer y aprender a unos niveles sin parangón hasta hoy.

La novedad hoy es que el análisis de datos masivo, hasta hoy sólo posible con datos internos (si tenemos medios suficientes) es fácilmente exportable al análisis externos de , por ejemplo, competencias, media, mercado, clientes, segmentos, etc

Un bonito ejemplo de juego de análisis es este ejemplo proporcionado por INPIRICAL , de análisis de estado de ánimo de 12 grupos financieros a través de más de 9000 tweets. Un divertimento que genera un diagnóstico claro de la situación espiritual de grupos como fitchratings o hsbc

https://www.linkedin.com/pulse/article/20141116012757-34768479-9k-tweets-re-12-financial-groups-polarity-and-emotion?trk=object-title

No es irrelevante: miren, estos grupos crean mercado, mueven mercado, estiman la calidad crediticia de empresas y bolsas de todo el mundo.

De miles de pequeñas piezas de información se puede establecer un patrón de emoción y de reacción para el próximos trimeste (ejemplo)

Podemos hacer lo mismo con los 150.000 emails anuales de unos de nuestros call centers de atención al cliente o del análisis de los miles de correos electrónicos con nuestros distribuidores,

las empresas que quieran hacerlo, pueden , en cuestión de horas o días….olivados ya las intuiciones y los rumores.

Veo muy posible el uso de estas técnicas para comunicación interna (mails), para política, para medios de comunicación.

Les recomiendo echar una ojeada:  https://inpirical.com/

(hay más , pero a estos los conozco y me gustan)

Pronto no tendrá respaldo en su empresa aquello de “me da en la nariz que…” . Si aún dice eso tiene el riesgo de verse encasillado en la vieja escuela, llena de presidentes y directores que sólo repiten los grandes éxitos de la temporada pasada. Y ocultan los errores, claro.

 

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