Abstracto

Machine Learning 2018: Aprendizaje automático: un facilitador de la estrategia empresarial y la innovación - Sylvester Juwe - British Gas

Silvestre Juwe

El cambio automatizado es una aventura que se origina a partir de sólidas convicciones en la economía avanzada por parte de la alta dirección respaldada por un sistema de cambio automatizado. La metodología es considerablemente más difícil de enviar que de crear y puede lograrse cuando el cambio es impulsado por directores ejecutivos fortalecidos por capacidades de desarrollo. Lamentablemente, la mayoría de los proyectos de cambio avanzado han fracasado en el pasado y muchos más fracasarán en el futuro. Estas decepciones se han debido fundamentalmente a que las organizaciones emprendieron un cambio automatizado en lugar de un cambio avanzado a pesar de la falta de capacidades y la falta de preparación de la organización para abordar este cambio. Las nuevas tecnologías de desarrollo automatizado siguen siendo la columna vertebral y la influencia potenciadora de cualquier ejercicio de cambio avanzado. La digitalización de tareas, fuerza laboral, marketing y nuevos planes de acción avanzados será reconocida por la unión de todas las nuevas tecnologías informáticas emergentes a través de nuevos productos/servicios, valor, experiencia del cliente y valores de nivel. En este debate, se ilustrarán la ciencia de datos, la IA, la investigación, los grandes datos, el IOT y sus interrelaciones. También se describirán ejemplos de cómo las actividades computarizadas podrían ayudar a la empresa mejorando la productividad, evitando viajes, reduciendo el tiempo personal improvisado y pasando del mantenimiento sensible al tiempo al mantenimiento basado en condiciones. La IA es inteligencia independiente entendida por computadoras. Esa definición simple de IA es una ruptura significativa con la noción tradicional de computación donde los humanos desarrollan código de aplicación y luego ingresan información para que el código procese de manera determinista y proporcione resultados de acuerdo con las reglas del código. Sin embargo, la IA es capaz de autoadaptar el código y las reglas y algoritmos asociados para lograr un objetivo. Muchos artículos sobre la frecuencia de la IA hacen referencia a mecanismos mecánicos como la robótica. Sin embargo, la IA vive en el software: código, reglas asociadas y especialmente algoritmos. Los mecanismos mecánicos son solo una forma de aplicación de la IA. Y, tal vez, sea conceptualmente más fácil hablar del concepto de IA utilizando ejemplos tangibles que manifiesten el uso cotidiano de la IA. Por ejemplo, el concepto de vehículos autónomos (automóviles, camiones, portacontenedores y aviones) es un ejemplo maravilloso del estado actual de la IA y la dirección en la que se está moviendo. Más adelante en este artículo, proporcionaré ejemplos de IA en procesos comerciales y de negocio a negocio. ¿Por qué la “transformación digital” es un tema tan candente hoy en día? Claramente, la computación móvil, la computación en la nube, el software de aplicaciones empresariales, el software como servicio y la integración de servicios web son facilitadores clave de la transformación digital. Sin embargo, estos facilitadores son comunes en este momento, se comprenden bien y ya se incorporan en la gran mayoría de las estrategias de modernización organizacional y de TI y las iniciativas de solución. En mi opinión, existenTres facilitadores de la transformación digital que aún no son tan comunes, pero que están surgiendo rápidamente y se están incorporando a las estrategias de modernización de TI y de las organizaciones de los innovadores tecnológicos, los primeros usuarios y algunos de la mayoría temprana. Estos facilitadores incluyen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los macrodatos y el análisis predictivo, y la automatización de procesos comerciales. En esta publicación, defino cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático alteran los modelos industriales y las prácticas comerciales tradicionales para brindar un valor comercial y para los clientes excepcional y crear una ventaja competitiva sostenible (existencial) para su organización.

Biografía:

Sylvester Juwe es un líder de inteligencia artificial altamente experimentado y calificado, actualmente gerente sénior de ciencia de datos en British Gas, Reino Unido. Trabajando en niveles estratégicos, lidera el aprovechamiento de sofisticados aprendizajes automáticos y análisis de big data y capacidades para habilitar e impulsar la estrategia comercial, creando así valor comercial. Tiene experiencia en la explotación de una variedad de técnicas avanzadas de minería de datos, inteligencia artificial y análisis para comprender el comportamiento del cliente, obtener información crítica, optimizar las operaciones y resolver problemas comerciales complejos.