Pasos para implementar un modelo de Machine Learning en tu empresa

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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.

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