5 beneficios para las empresas que utilizan el aprendizaje automático automatizado

Existen numerosos beneficios potenciales si está pensando en utilizar el aprendizaje automático automatizado (AutoML) para su empresa. Muchos líderes también consideran que AutoML es una opción para derribar barreras que, de otro modo, dificultarían o imposibilitarían la implementación del aprendizaje automático.

1. Puede reducir los marcos de tiempo

Una de las razones por las que las personas encuentran tan atractivas las plataformas y herramientas de AutoML es que eliminan algunos de los pasos que consumen más tiempo. Por ejemplo, puede omitir etiquetando sus datos y construyendo un modelo predictivo porque AutoML lo hará por usted.

Esto le permite pasar más tiempo utilizando el aprendizaje automático para resolver problemas comerciales en lugar de quedar atrapado en la logística. Eso puede ser especialmente útil si está interesado pero solo tiene un equipo pequeño u otras limitaciones de recursos. Un beneficio relacionado es que el menor tiempo necesario para desarrollar modelos de aprendizaje automático le permite crear más de lo planeado previamente.

Aun así, es bueno tener una idea clara de lo que inicialmente despertó su interés en el aprendizaje automático. ¿Qué desafíos comerciales desea resolver usándolo? ¿Cómo podría ayudarlo a mejorar las operaciones y obtener información?

«El aprendizaje automático automatizado puede ahorrar mucho tiempo, lo que le permite omitir muchos pasos de creación de modelos»

2. No requiere una gran experiencia técnica

La gente también está entusiasmada con el potencial de AutoML porque permite a las empresas utilizar el aprendizaje automático sin necesidad de contratar primero a científicos de datos. Una encuesta de 2022 destacó algunos de los impactos de la persistente escasez de talento dentro del sector de la ciencia de datos.

En el estudio, el 64% de los encuestados calificó el necesidad de reclutar y capacitar el talento técnico como su principal preocupación. Otro 56 % de los encuestados cree que el talento y la plantilla insuficientes son algunos de los principales problemas que restringen la adopción de la ciencia de datos a nivel empresarial.

Muchos AutoML son opciones de código bajo y sin código, que abren posibilidades para usuarios sin antecedentes técnicos sólidos. No sorprende que algunas personas digan que AutoML podría cambiar las reglas del juego porque democratiza el aprendizaje automático. La plataforma de científicos de datos virtuales AutoML de Profet AI permite a las personas construya modelos predictivos con solo información básica conocimiento de aprendizaje automático.

3. Minimiza el esfuerzo manual y aumenta la confianza

La codificación manual de modelos de aprendizaje automático es un desafío, incluso para las personas más concienzudas. Hacer esto a mano aumenta la posibilidad de errores y los empleados corren el riesgo de no cumplir con los plazos de sus proyectos de aprendizaje automático o de no detectar problemas de funcionalidad.

AutoML no elimina el potencial de error, pero reduce la amenaza al liberar a las personas de tareas orientadas a los detalles que podrían conducir a errores costosos. Llevar la automatización a la creación de modelos de aprendizaje automático también puede fomentar la confianza en el resultado.

La tecnología ayuda a las personas automatizar muchos de sus controles, haciendo que las empresas sean más resistentes. Por ejemplo, muchos bancos utilizan el aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas. Ese mecanismo de control protege a los consumidores y sus instituciones bancarias. Sin embargo, las personas tendrán más confianza en el uso del aprendizaje automático si creen que es confiable y está libre de errores. AutoML aumenta las posibilidades de que los modelos tengan esas características.

“Los representantes comerciales de hoy están muy preocupados por los desafíos de reclutar talento en ciencia de datos. AutoML puede aliviar algunos de ellos al hacer que la producción de modelos sea más manejable”.

4. Acelera la relación tiempo-valor

Es comprensible que los líderes de la empresa quieran saber cuánto tiempo les llevará a sus inversiones en aprendizaje automático dar sus frutos de manera significativa. No existe una respuesta universal, pero las personas que usan AutoML pueden anticipar que acelerará el tiempo requerido para ver el valor medible.

Una de las razones es que aporta más estandarización al proceso de creación de modelos. Una vez que las personas descubren qué funciona, pueden replicarlo en otros proyectos. Muchas personas que construyen modelos de aprendizaje automático a menudo necesitan ayuda para determinar cuándo son lo suficientemente precisos para pasar a la fase de producción. Las herramientas de AutoML pueden manejar ese paso, eliminando algunas de las conjeturas que de otro modo podrían sofocar la implementación.

Los ejecutivos a menudo se resisten a invertir en nuevas tecnologías porque les preocupa esperar años para ver los resultados. Sin embargo, AutoML ayuda a las personas a adoptar el aprendizaje automático sin todos los aspectos que pueden causar cuellos de botella en los proyectos.

5. Mejora los flujos de trabajo

Antes de que estuviera disponible el aprendizaje automático automatizado, los científicos de datos podían tardar horas en construir sus modelos. Ahora ellos solo necesito 15 minutos para obtener resultados comparables. No siempre es factible que una sola persona dedique horas a una sola tarea, incluso si es tan importante como construir un modelo de aprendizaje automático.

Además de la mejora general de la productividad para el desarrollo, los flujos de trabajo más eficientes asociados con AutoML permiten que personas de más áreas del negocio se involucren y brinden comentarios sobre la creación y el uso del modelo.

En lugar de que el aprendizaje automático sea una preocupación de un solo departamento o equipo, todos pueden desempeñar un papel vital en la forma en que la tecnología afecta a una organización. Obtener retroalimentación de otros permite evitar obstáculos y construir modelos que tienen más probabilidades de lograr los resultados esperados.

“AutoML evita tener que codificar manualmente los modelos de aprendizaje automático, lo que puede hacerlos más confiables y aumentar la confianza de las personas en ellos”.

Eso no significa que todos los modelos de AutoML funcionarán perfectamente en el primer intento. Sin embargo, los elementos automatizados del proceso de creación de modelos ayudan a las personas a dedicar más tiempo y otros recursos a las ideas generales que más importan.

¿Está listo para usar el aprendizaje automático automatizado?

Es posible que AutoML no sea una solución que su empresa implemente de inmediato, y está bien. Sin embargo, estos cinco beneficios muestran por qué más empresas lo utilizan y obtienen excelentes resultados.

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