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Comparativa Microsoft Copilot Pro vs Microsoft 365 Copilot: ¿Cuál es la mejor opción?

Posted on by Mariola Mariola

Comparativa Microsoft Copilot Pro vs Microsoft 365 Copilot: Guía para elegir lo mejor para tu empresa

En el entorno empresarial actual, la productividad y la colaboración son esenciales para el éxito. Aprovechando esta oportunidad, Microsoft ha desarrollado dos versiones de su herramienta de inteligencia artificial Copilot: Microsoft Copilot Pro y Microsoft 365 Copilot, diseñadas para mejorar estas áreas, adaptándose a las diferentes necesidades organizacionales.

Pero, ¿Cómo saber cuál de estas versiones es la más adecuada para tu organización?

En este post hacemos una comparativa entre Copilot Pro y Microsoft 365 Copilot, para explicarte las características y los beneficios de cada una de ellas para que elijas aquella que mejor se adapta a tu empresa.

Microsoft Copilot: Una herramienta de IA generativa

Empecemos por saber qué es la inteligencia artificial generativa y qué aporta Copilot en este ámbito.

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes o código, mediante el aprendizaje de patrones en grandes conjuntos de datos. Utiliza modelos como redes neuronales (ej. GPT) para generar resultados coherentes y contextualizados, imitando la creatividad humana.

Microsoft Copilot, impulsado por modelos como GPT-4, DALL-E 3 y tecnologías de Modelos de Lenguaje Extenso (LLM), se ha consolidado como una herramienta multifuncional para potenciar la productividad y colaboración en entornos empresariales y personales. Esta herramienta de Inteligencia Artificial Generativa permite a los usuarios realizar tareas como transformar textos en gráficos con Excel, crear documentos, analizar datos empresariales o generar imágenes personalizadas a partir de prompts. Está disponible de forma gratuita tanto en navegadores, como en dispositivos móviles, pero las versiones de suscripción ofrecen mayor capacidad y mejor integración con aplicaciones empresariales. Actualmente, se distribuye en tres versiones clave:

  • Microsoft Copilot Chat. Esta versión está disponible sin coste adicional con Microsoft 365 y se enfoca en la interacción conversacional, facilitando consultas técnicas, resolviendo problemas o generando código mediante diálogos contextualizados.
  • Microsoft Copilot Pro. Orientado a potenciar la productividad individual, esta versión premium ofrece funciones de vanguardia como la creación instantánea de imágenes con DALL-E 3, acceso prioritario a modelos actualizados y soporte especializado para proyectos creativos. Ideal para profesionales y creativos que buscan elevar su desempeño personal.
  • Microsoft 365 Copilot. Diseñado para el entorno empresarial, este servicio de suscripción (de pago) se integra de forma nativa en aplicaciones clave como Word, Excel y Teams, automatizando tareas esenciales como la redacción de documentos, el análisis de datos en tiempo real y la generación de resúmenes de reuniones. Su enfoque colaborativo la hace ideal para impulsa tanto el trabajo en equipo como la la productividad individual de cada uno de sus miembros.

Veamos a continuación en mayor detalle qué aportan cada una de las dos versiones de suscripción.

Microsoft Copilot Pro

La amplia gama de aplicaciones y funciones que ofrece la herramienta la convierte en la mejor opción para usuarios individuales o pequeños equipos, ya que, les permite mejorar la productividad personal y el ahorro de tiempo en tareas a un coste mensual de 22 € por usuario. Además, la asistencia personalizada a través de sugerencias adaptadas a las necesidades específicas de cada perfil la hace una herramienta versátil a las casuísticas de cada usuario.

Principales características

A continuación, recogemos algunas de sus características más destacadas:

  • Integración con aplicaciones de Microsoft 365: Microsoft Copilot Pro se integra perfectamente con Word, Excel, PowerPoint, Outlook y OneNote (solo en cuentas Microsoft 365 personal o familiar), ofreciendo asistencia inteligente para tareas específicas en cada aplicación. Esto permite la generación de contenidos, creación de gráficos y detección de tendencias o apoyo en la creación y traducción de textos.
  • Accesibilidad sin barreras: No necesita de suscripción al paquete Microsoft 365, por lo que a la hora de instalarlo no incurre en gastos adicionales, ni en la necesidad de configuración y mantenimiento de una infraestructura tecnológica (IT).
  • Mejora del rendimiento: Microsoft Copilot Pro se apoya en GPT-4, lo que permite una mejora de la precisión y comprensión de textos y acceso a información actualizada en tiempo real.
  • Acceso continuo a actualizaciones: Sin necesidad de una suscripción, los usuarios pueden seguir recibiendo mejoras y actualizaciones del software, garantizando que siempre tengan acceso a las últimas funcionalidades y mejoras.

Escenario de aplicación

Microsoft Copilot Pro es una solución ideal para aquellos usuarios individuales y pequeños equipos que buscan una herramienta integral y accesible que potencie su productividad personal y facilite su trabajo diario, ya que:

  • Garantiza una notable mejora en la eficiencia y calidad de las tareas personales realizadas.
  • Ofrece un soporte continuo sin costes ocultos ni suscripciones adicionales.

Por contra, esta versión no ofrece capacidades colaborativas para fomentar el trabajo en equipo ni integración profunda con datos corporativos. Por lo que si tu equipo es pequeño y cada persona trabaja de manera individual con Microsoft 365 Personal/Familiar, Copilot Pro puede ser útil. Pero si buscas potenciar la colaboración en entornos empresariales, lo mejor sería considerar Microsoft 365 Copilot.

Microsof Copilot Pro

Público objetivo:

  • Usuarios individuales o equipos pequeños que buscan mejorar la productividad personal sin necesidad de integración profunda con datos corporativos.

Pros:

  • Precio accesible: 22 €/usuario/mes (sin necesidad de suscripción Microsoft 365 Empresarial).
  • Acceso prioritario a GPT-4 y Dall-E 3: Rendimiento rápido incluso en horas pico.
  • Integración con Office 365 (Word, Excel, PowerPoint, Outlook): Ideal para tareas personales no colaborativas (redacción, análisis básico, presentaciones).
  • Flexibilidad: Funciona con Microsoft 365 Personal o Familiar.

Contras:

  • No está diseñado para la colaboración en equipo: Está enfocado al uso individual. No está optimizado para flujos colaborativos o proyectos transversales.
  • Sin acceso a datos corporativos: No se integra con Microsoft Graph (SharePoint, Teams, repositorios empresariales).
  • Gestión limitada: No dispone de herramientas de administración centralizada (ej: políticas de seguridad o auditorías) y no hay control de uso o licencias desde un panel de administración, lo que puede ser un problema para las empresas.

Microsoft 365 Copilot

Diseñado para entornos empresariales colaborativos, Microsoft 365 Copilot cuesta 28,10 € por usuario al mes (con una suscripción anual) o 29.51 € el usuario mensualmente (manteniendo el compromiso anual) e incluye todas las funciones de Microsoft Copilot Pro.

Microsoft 365 Copilot está pensado para satisfacer las demandas complejas de las empresas modernas, proporcionando herramientas avanzadas que optimizan la eficiencia y seguridad.

Principales características

  1. Conexión avanzada con aplicaciones empresariales: Microsoft 365 Copilot se integra con las principales aplicaciones de la suite de productividad de Microsoft, potenciando sus funcionalidades mediante IA generativa. Entre las herramientas clave con las que funciona Copilot destacan:
    • Word: Ayuda a redactar, editar y resumir documentos, proponiendo contenido coherente con el contexto.
    • Excel: Asiste en el análisis de datos, creación de fórmulas complejas o generación de gráficos a partir de instrucciones en lenguaje natural.
    • PowerPoint: Diseña presentaciones automáticamente, sugiere diseños y genera textos para diapositivas.
    • Outlook: Optimiza la gestión de correos, redactando respuestas, resumiendo hilos o priorizando mensajes.
    • Teams: Sintetiza reuniones, extrae acuerdos clave y genera minutos de conversaciones en tiempo real.
    • OneNote: Organiza notas, crea listas estructuradas o resume información almacenada.
    • Loop: Facilita la colaboración en documentos dinámicos, sincronizando contenido entre aplicaciones.
  1. Integración con Microsoft Graph: Facilitando la integración de datos empresariales, como correos electrónicos y documentos, lo que permite generar contenido relevante y contextualizado. Microsoft Graph actúa como una plataforma unificada que conecta todos los datos y servicios de Microsoft, mejorando la coherencia y accesibilidad de la información en la empresa.
  1. Gestión de datos: Herramientas avanzadas de administración y personalización, incluyendo métricas de uso y opciones de configuración específicas para cada organización. Estas herramientas garantizan la seguridad y privacidad de los datos, además de permitir un control granular sobre el acceso y uso de la información.
  1. Soporte y actualizaciones continuas: Acceso a soporte técnico dedicado y actualizaciones regulares, asegurando que las organizaciones siempre tengan acceso a las últimas funciones y mejoras de seguridad. Esto ayuda a mantener la infraestructura tecnológica actualizada y protegida contra posibles amenazas.

Escenario de aplicación

La integración de Microsoft 365 Copilot con aplicaciones esenciales para la empresa como Teams, Outlook, Word, Excel, PowerPoint, Loop y Forms, facilita una colaboración más profunda y eficiente. Estas integraciones mejoran la comunicación y el trabajo en equipo, asegurando que todos los miembros de la organización estén alineados y puedan colaborar en tiempo real.

Además, funciona con SharePoint (gestión de contenidos) y Viva Engage (comunicación interna), entre otras. Esta integración permite, por ejemplo, transformar un informe de Excel en una presentación de PowerPoint con solo un comando, o generar un resumen ejecutivo en Word a partir de datos dispersos. Al operar de forma transversal en el ecosistema Microsoft 365, Copilot unifica flujos de trabajo, promoviendo eficiencia y colaboración, aunque siempre como asistente sujeto a supervisión humana.

Por lo tanto, en caso de que seas una gran empresa en busca de una mejora en eficiencia operativa, seguridad de datos y colaboración interna, Microsoft 365 Copilot será tu mejor opción para satisfacer las necesidades de tu compañía.

Microsoft 365 Copilot

Público objetivo:

  • Empresas que requieren una solución integral, integrada con sus datos y procesos internos.

Pros:

  • Integración con datos empresariales: Accede a información almacenada en Microsoft 365 (Teams, SharePoint, OneDrive, Outlook) mediante Microsoft Graph.
  • Automatización avanzada: Crea flujos de trabajo entre aplicaciones (ej: resúmenes automáticos de reuniones de Teams en documentos de Word).
  • Gestión centralizada: Control de permisos, cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA) y monitoreo de uso.
  • Escalabilidad: Diseñado para toda la organización, con soporte técnico empresarial.

Contras:

  • Coste más elevado: desde 28,10 €/usuario/mes + suscripción previa a Microsoft 365 E3/E5/Planes Business (desde 5,60 euros/usuario/mes).
  • Requiere madurez tecnológica: Necesita una implementación sólida de Microsoft 365 para aprovechar su potencial.
  • Complejidad inicial: Curva de aprendizaje para personal no familiarizado con herramientas empresariales.

Integración con las herramientas

En esta tabla te mostramos las principales diferencias que resultan de la Comparativa entre Copilot Pro y Microsoft 365 Copilot, poniendo foco en la integración de herramientas que ofrece cada una de las versiones Copilot.

CaracterísticaMicrosoft Copilot ProMicrosoft 365 Copilot
Integración con Word, Excel y Outlook Sí Sí 
Integración con Microsoft Teams, Loop y Forms No Sí 
Generación de resúmenes en Teams No Sí (resúmenes de hasta 30 días atrás) 
Colaboración en tiempo real en Loop No Sí 
Asistencia en creación de preguntas en Forms No Sí 
Generación de contenido en Word Sí Sí (con datos contextuales de Microsoft Graph) 
Creación de fórmulas y análisis de datos en Excel Sí Sí (con datos compartidos en tiempo real) 

Entonces, ¿cuál elegir?

A continuación te dejamos una tabla resumen para que veas cuál de las dos herramientas se adapta mejor a tus necesidades.

CaracterísticasMicrosoft Copilot ProMicrosoft 365 Copilot
Precio22 € por usuario al mes Desde 28,1 € por usuario al mes (+ la licencia de Microsoft 365) 
Compromiso de contratación Sin compromiso a largo plazo, suscripción mensual Compromiso anual (pago mensual o anual) 
Entorno ideal de uso Usuarios individuales, profesionales autónomos o pequeñas empresas Empresas medianas y grandes que ya utilizan Microsoft 365 
Personalización Limitada, enfocada en necesidades individuales Alta, adaptable a flujos de trabajo empresariales y datos organizacionales 
Seguridad y cumplimiento Cumple con estándares básicos de seguridad Cumple con estándares empresariales avanzados (ISO 27001, GDPR, etc.) 
Soporte técnico Soporte estándar Soporte prioritario y dedicado para empresas 
Disponibilidad Disponible para usuarios individuales y pequeñas empresas Disponible para empresas con licencias de Microsoft 365 Enterprise 
Requisitos de licenciamiento No requiere una licencia específica de Microsoft 365 (funciona como complemento independiente) 
Requiere una licencia de Microsoft 365 Enterprise E3, E5, Business Basic, Business Standard o Business Premium 
– No es compatible con licencias educativas o sin fines de lucro  

¿Quieres que te ayudemos?

Contar con un socio tecnológico en la era de la IA y el Machine Learning es una estrategia fundamental para cualquier empresa que quiera mantenerse competitiva. Un consultor tecnológico ofrece la flexibilidad, la actualización continua y el enfoque estratégico que muchas organizaciones necesitan para adoptar nuevas tecnologías de manera eficiente y rentable. 

En Valortic, somos especialistas en soluciones tecnológicas y en acompañar a las empresas durante todo el proceso de adopción de IA y ML. Nuestro objetivo es traducir las necesidades del negocio en herramientas que mejoren la rentabilidad y productividad de las empresas. Garantizando siempre que las soluciones implementadas estén a la vanguardia tecnológica.

Puedes escribirnos a hola@valortic.es o llámanos al 948 81 53 25. Estamos aquí para ayudarte con tu proceso de transformación digital.

Optimiza las finanzas de tu empresa con Inteligencia Artificial

Posted on by Valortic

En el actual entorno empresarial, la optimización de costes y la eficiencia operativa son primordiales para los departamentos financieros. Si antes las decisiones financieras se basaban en hojas de cálculo y la intuición del equipo, la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) ha revolucionado la forma en que las empresas gestionan sus finanzas.

En Valortic, estamos convencidos de que el Machine Learning puede transformar la gestión financiera de las empresas, ayudando a los directores financieros a tomar decisiones más precisas y a optimizar recursos. A través del análisis predictivo, la automatización de procesos y la detección de patrones ocultos en los datos, el ML no solo facilita la toma de decisiones, sino que también mejora la eficiencia y reduce riesgos.

A continuación, exploramos cómo el Machine Learning puede ayudarte a optimizar las finanzas de tu empresa, con ejemplos prácticos aplicados a situaciones reales.

1. Predicción del flujo de caja y optimización de la tesorería

Uno de los mayores retos para cualquier director financiero es mantener un flujo de caja estable y gestionar eficazmente la tesorería. La falta de previsión en este ámbito puede afectar la liquidez y limitar la capacidad de la empresa para realizar inversiones estratégicas.

Con el Machine Learning, puedes predecir el flujo de caja con mayor precisión, analizando datos históricos de ingresos y pagos, combinados con variables externas como la estacionalidad, las condiciones del mercado o el comportamiento de los clientes. Esto te permitirá anticipar cuándo tendrás exceso de liquidez o, por el contrario, cuándo necesitarás financiación adicional. Además, el ML puede ayudar a optimizar la gestión de la tesorería ajustando el calendario de pagos y cobros para maximizar la disponibilidad de efectivo.

Caso práctico:

El director financiero de una empresa puede utilizar el Machine Learning para prever de manera precisa los momentos en los que la compañía tendrá necesidades de tesorería. Gracias a los modelos predictivos, no solo será posible anticipar ingresos y pagos con mayor fiabilidad, sino también ajustar las estrategias de inversión o la solicitud de financiación, garantizando así una gestión más eficiente del flujo de caja. Esto permite evitar problemas de liquidez y aprovechar mejor las oportunidades de inversión.

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2. Automatización de procesos contables y administrativos

Las tareas repetitivas como la entrada de datos, la reconciliación de cuentas o la gestión de facturas suelen consumir muchos recursos dentro del departamento financiero. El Machine Learning puede automatizar estos procesos, reduciendo los errores humanos y liberando tiempo para que el equipo se enfoque en tareas más estratégicas.

El ML puede, por ejemplo, leer facturas electrónicas y clasificarlas automáticamente en los sistemas de gestión contable, además de detectar discrepancias o anomalías en los pagos. También puede automatizar la conciliación bancaria, asegurando que las transacciones se ajusten correctamente a los registros contables. Esto no solo ahorra costes operativos, sino que mejora la precisión y eficiencia del departamento.

Caso práctico:

Una empresa que procesa cientos de facturas mensualmente puede implementar modelos de Machine Learning para automatizar la lectura y clasificación de estos documentos, reduciendo significativamente el tiempo dedicado a tareas manuales. Además, el sistema puede identificar y alertar sobre facturas duplicadas o sospechosas, mejorando la seguridad y exactitud de los procesos contables.

3. Detección de fraudes en pagos y transferencias

El fraude financiero es una de las mayores preocupaciones para los directores financieros. Desde la suplantación de identidad hasta transferencias no autorizadas, los riesgos son cada vez más sofisticados. Aquí, el Machine Learning puede jugar un papel crucial, ya que es capaz de detectar patrones sospechosos y alertar sobre posibles fraudes antes de que ocurran.

Los modelos de ML pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando comportamientos inusuales en transacciones que podrían pasar desapercibidos para un ser humano. Cuando detecta una anomalía, el sistema puede bloquear la operación y notificar al equipo para que realicen una revisión manual.

Caso práctico:

Imagina que un empleado recibe un correo electrónico aparentemente legítimo solicitando una transferencia urgente. Sin embargo, los algoritmos de Machine Learning pueden identificar que esta transacción no sigue el patrón habitual de pagos de la empresa, y bloquearla antes de que el dinero llegue a manos no autorizadas. De esta manera, la empresa se protege ante posibles ataques financieros y fraudes, que son cada vez más comunes.

4. Mejora de la contabilidad analítica: toma de decisiones basadas en datos

La contabilidad analítica es una herramienta clave para los directores financieros que desean comprender el rendimiento de cada línea de negocio, producto o proyecto. Proporciona información detallada que permite a los directivos optimizar los recursos y tomar decisiones informadas. Sin embargo, este tipo de análisis puede resultar complejo cuando se manejan grandes volúmenes de datos y variables.

El Machine Learning facilita este proceso al ofrecer una mayor capacidad para analizar datos en tiempo real y generar informes detallados de cada unidad de negocio. Los modelos de ML pueden detectar tendencias, identificar áreas de baja rentabilidad o puntos de mejora, y ayudar a realizar una segmentación más precisa de los costes e ingresos. Esto permite a los directores financieros ofrecer a sus superiores informes claros y fundamentados para mejorar la estrategia global de la empresa.

Caso práctico:

Una empresa con varias líneas de negocio puede utilizar el Machine Learning para analizar datos operativos y financieros de cada área, identificando cuál es la más rentable o cuál requiere ajustes. El ML puede generar informes automáticos que faciliten a los directores financieros presentar recomendaciones a la dirección sobre qué líneas deberían recibir más inversión o en qué áreas se pueden recortar costes. Además, puede ofrecer una previsión de ingresos y gastos mucho más detallada, lo que mejora la planificación financiera a largo plazo.

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5. Optimización de precios y presupuestos

Determinar el precio adecuado para los productos o servicios de una empresa es fundamental para maximizar la rentabilidad. Fijar precios demasiado altos puede hacer que los clientes se vayan a la competencia, mientras que fijarlos demasiado bajos puede reducir los márgenes de ganancia. El Machine Learning ayuda a los departamentos financieros a encontrar el equilibrio adecuado, analizando datos históricos de ventas, patrones de compra y condiciones de mercado para determinar el precio óptimo.

Además, los modelos de ML pueden mejorar la asignación de presupuestos, proporcionando recomendaciones basadas en el rendimiento anterior y las condiciones actuales del mercado. Esto permite ajustar los presupuestos de manera más eficiente y asignar recursos a las áreas que generarán mayor rentabilidad.

Caso práctico:

Un director financiero puede emplear el Machine Learning para ajustar los precios de productos según la demanda del mercado en tiempo real. Por ejemplo, durante temporadas de alta demanda, los precios pueden ser ajustados para maximizar el margen de beneficio, mientras que en períodos de baja demanda, el ML puede sugerir descuentos para mantener el flujo de ventas. Así, se logra una estrategia de precios más flexible y competitiva.

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Conclusión: Impulsa la eficiencia financiera con la Inteligencia Artificial

El Machine Learning está transformando la forma en que las empresas gestionan sus finanzas, ofreciendo herramientas potentes para optimizar el flujo de caja, detectar fraudes, automatizar procesos y mejorar la contabilidad analítica. Con su capacidad de analizar datos y ofrecer predicciones, el ML proporciona a los directores financieros información más precisa y relevante, permitiéndoles tomar decisiones más estratégicas y eficientes.

En Valortic, te ayudamos a implementar soluciones basadas en datos que impulsen la rentabilidad y eficiencia de tu empresa. Si estás listo para llevar la gestión de tus finanzas con Inteligencia Artificial, no dudes en contactarnos.

Escríbenos a hola@valortic.es o llámanos al 948 81 53 25.

Pasos para implementar un modelo de Machine Learning en tu empresa

Posted on by Valortic

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning (ML) están transformando la manera en la que muchas empresas operan. Si bien estas tecnologías suenan a menudo complicadas y costosas, lo cierto es que implementarlas correctamente puede marcar una gran diferencia en la eficiencia, productividad y, por supuesto, en la rentabilidad de cualquier empresa. El machine learning puede ser una herramienta clave para tu empresa.

Pero, ¿cómo se lleva un modelo de Machine Learning desde la idea hasta su uso diario en la empresa? Aquí te presentamos los pasos clave que debes seguir para poner en marcha un proyecto de ML y obtener resultados reales.

1. Identificar la necesidad del negocio

El primer paso siempre es entender qué necesita tu empresa. El Machine Learning tiene muchas aplicaciones, pero no todas tendrán el mismo impacto en tu empresa. Lo más importante es seleccionar un área donde el ML pueda generar un retorno claro y rápido.

Por ejemplo, muchos proyectos exitosos empiezan en áreas como la optimización de ventas (segmentación de clientes, predicción de ventas), la gestión de inventario, o la optimización de turnos de trabajo. Un consejo: sé realista. Un buen punto de partida es ejecutar proyectos piloto en escenarios controlados, que te permitan ver resultados tangibles sin una inversión inicial demasiado grande.

En este paso, es clave contar con un socio consultor que no solo entienda la tecnología, sino también el negocio. Deben ayudarte a identificar el proceso o área que más beneficios puede traer, teniendo en cuenta tu situación actual.

2. Inventariar los sistemas de datos

Una vez que sabes qué problema quieres resolver con Machine Learning, el siguiente paso es evaluar la calidad y cantidad de los datos que tienes disponibles. No es raro que muchas empresas, especialmente en sectores industriales o agrícolas, dependan de hojas de cálculo desorganizadas o de sistemas antiguos para gestionar sus datos.

El desafío aquí no es tanto tecnológico, sino organizativo. Hay que inventariar todos los sistemas de almacenamiento de datos, identificar qué información es útil y, si es necesario, comenzar a organizarla de manera más eficiente. Incluso si los datos están desordenados, pueden tener un valor enorme para entrenar algoritmos que luego mejoren los procesos de la empresa.

Este paso también ofrece una oportunidad para identificar ineficiencias. Muchas empresas se sorprenden al descubrir que están duplicando tareas o que no están aprovechando bien los datos que ya tienen. Es una puerta de entrada perfecta para plantearse el uso de herramientas adicionales, como Power BI o Power Apps, para organizar mejor la información.

3. Traducir el proceso de negocio a la tecnología

Una vez que tengas claro el problema y los datos, es hora de aterrizar el proceso de negocio en la tecnología. Aquí es fundamental trabajar junto a expertos en Machine Learning que sepan cómo integrar tu conocimiento del negocio con el potencial del algoritmo.

Los algoritmos no sustituyen el conocimiento de tu sector, sino que lo complementan. El éxito de un modelo de ML depende en gran parte de elegir las variables correctas para entrenarlo. Estas variables pueden ser datos simples (como las ventas), datos transformados (por ejemplo, el cargo de un cliente en lugar de su nombre) o incluso datos externos (como indicadores económicos o factores geográficos).

La comprensión del negocio es clave en esta etapa. Solo si entiendes completamente el proceso que quieres mejorar podrás seleccionar las variables que realmente influyan en los resultados. Si tienes dudas, los consultores de Machine Learning pueden guiarte para que el modelo funcione correctamente desde el principio.

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4. Explicar el modelo: entender los factores clave

Una de las grandes ventajas del Machine Learning es que no solo te ayuda a predecir resultados futuros, sino también a comprender qué factores están impulsando esos resultados. Antes de llegar a la predicción, es importante pasar por una fase en la que el modelo te indique qué variables son más relevantes.

Por ejemplo, si estás utilizando ML para mejorar la eficacia de tus ventas, el modelo puede mostrarte que ciertos productos tienden a venderse más en determinadas regiones o que ciertos perfiles de clientes tienen más probabilidades de hacer grandes pedidos. Estos conocimientos son valiosísimos, porque te permiten ajustar tus estrategias antes de pasar a predecir el futuro.

Muchas empresas encuentran en esta fase un momento revelador, ya que descubren patrones o influencias que no habían considerado antes. Estos primeros resultados son clave para tomar decisiones más informadas.

5. Fase de predicción: anticiparse al futuro

Con los datos limpios y las variables clave definidas, llega el momento de hacer predicciones. Aquí es donde el Machine Learning comienza a mostrar todo su potencial.

Por ejemplo, puedes usar ML para predecir las ventas futuras, el precio óptimo de un producto, o incluso para optimizar rutas logísticas y reducir costes. Sin embargo, es fundamental recordar que las predicciones de Machine Learning son probabilidades, no certezas. Lo importante es que estas predicciones, aunque no sean exactas al 100%, pueden ofrecer una ventaja competitiva significativa al ayudarte a tomar decisiones con antelación.

Este paso no es algo que se haga una vez y se olvide. Los modelos de ML son dinámicos y pueden mejorarse continuamente. A medida que obtienes nuevos datos o cambian las condiciones del mercado, el modelo puede ser reentrenado para ofrecer mejores predicciones.

6. Poner el modelo en producción: llevar la IA a tu día a día

Una vez que el modelo de Machine Learning está afinado y funcionando, el paso final es ponerlo en producción, es decir, integrarlo en los procesos diarios de tu empresa. Esto significa que el modelo no solo ofrecerá predicciones en momentos puntuales, sino que trabajará de manera continua y en tiempo real para mejorar tus operaciones.

Por ejemplo, en una línea de producción, un algoritmo puede estar evaluando cada pieza en tiempo real, ayudando a los operarios a identificar defectos de manera automática. En un sistema de ventas, el modelo puede estar sugiriendo automáticamente los mejores productos para ofrecer a cada cliente en el momento adecuado.

Poner un modelo en producción no es sencillo y, dependiendo del contexto, puede ser más costoso que las fases anteriores. Sin embargo, el retorno que ofrece puede ser enorme, ya que permite que el aprendizaje automático forme parte integral de tu operación, optimizando continuamente los resultados de tu empresa.

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La IA y el Machine Learning como herramientas clave para tu empresa

Implementar un modelo de Machine Learning no es algo que se haga de un día para otro, pero siguiendo estos pasos puedes convertirlo en una herramienta clave para la toma de decisiones en tu empresa. Desde la identificación del problema, pasando por el análisis de datos y el entrenamiento del modelo, hasta la implementación en producción, cada fase es crucial para obtener resultados.

En Valortic, ayudamos a las empresas a lo largo de este proceso, desde la primera consulta hasta la puesta en marcha del modelo. Si estás buscando una forma de optimizar tus procesos y mejorar la rentabilidad de tu negocio a través del Machine Learning, no dudes en contactarnos.

Escríbenos a hola@valortic.es o llámanos al 948 81 53 25.