Machine Learning accesible para Startups y PYMEs

En el mundo de los negocios, la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, el Machine Learning (ML), están revolucionando la manera en que las empresas y organizaciones operan. Las startups y las PYMEs pueden beneficiarse enormemente de estas tecnologías para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de negocio.
Sin embargo, para muchas de estas empresas, el acceso y la implementación del ML puede parecer desafiante debido a la complejidad técnica y a la asociación de estos términos a “cosas complejas”. No obstante, cabe destacar que otro importante pilar para que una organización funcione basada en datos, la Inteligencia de Negocio, más comúnmente conocida como Business Intelligence (BI), lleva muchos años entre nosotros.

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Punto de partida con Machine Learning

Por ello, vamos a desgranar los beneficios de cada componente, evaluar cómo se interrelacionan entre sí, y de ahí dar una visión general de cómo las startups y PYMES (aunque muchos de estos consejos pueden ser extensibles a la gran empresa) pueden dar pasos en esta línea de digitalización y optimización.

Herramientas de IA Generativa disponibles en el mercado

Las herramientas de IA Generativa están diseñadas para crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes. Algunas de las herramientas más destacadas en el mercado a junio de 2024 son:

Herramientas conversacionales:

ChatGPT

Esta herramienta basada en GPT-4, modelo desarrollado por OpenAI, ha ganado mucho eco mediático, y está diseñada para mantener conversaciones naturales y proporcionar asistencia en tiempo real. Por ello, pretende funcionar como un asistente de propósito general.

Claude

El desarrollo realizado por Anthropic apoya también al usuario de una manera similar a ChatGPT, pero en este momento las respuestas de su modelo muestran un nivel de coherencia y naturalidad mayor al de ChatGPT, lo que lo hace ideal para soporte al cliente y asistencia personal.

Herramienta de contenido escrito específico:

Jasper

Una plataforma que utiliza IA para generar contenido de marketing, incluyendo artículos de blog, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales.

GitHub Copilot

Esta herramienta, desarrollada por GitHub y el gigante Microsoft, permite a los desarrolladores de software tener a un copiloto para generar, testar y validar código.

Herramientas de generación de imágenes:

DALL-E

También de OpenAI, DALL-E es una IA que genera imágenes a partir de descripciones textuales.

Midjourney

Esta plataforma, desarrollada por un laboratorio independiente y accesible mediante canal de Discord, permite crear imágenes de una mayor resolución.

Adobe Firefly

Esta herramienta de Adobe ha unido la experiencia de la marca en creación y edición de imágenes y vídeos y la ha volcado en la herramienta para generar esta IA, que, por el momento, genera imágenes.

Herramientas de generación de vídeos:

Wondershare Filmora

Ha recopilado todo su conocimiento y tecnología de tratamiento de vídeos para volcarlo a trabajar en esta área.

Lumen5

Utiliza IA para transformar artículos de blog en videos atractivos, facilitando la creación de contenido multimedia sin necesidad de habilidades técnicas avanzadas.

Sora

Este modelo está siendo trabajado por OpenAI para crear vídeos a partir de texto.
Estas herramientas son accesibles y pueden integrarse fácilmente en las operaciones diarias de startups y PYMES, permitiendo ahorrar tiempo y recursos mientras se mejora la calidad y la eficiencia del trabajo.

Conceptos fundamentales del Machine Learning en startups y Pymes

Pero en este momento de moda por el área de la IA Generativa, parece que cuando en muchos casos hablamos de “IA”, se termina la cuestión en el párrafo anterior, y no ha de ser así.
Para entender cómo aplicar el ML en una empresa, es esencial familiarizarse con algunos conceptos básicos:

Datos

El combustible del ML. Sin datos ni que estos tengan una calidad suficiente, los modelos de ML no pueden aprender ni hacer predicciones. Los datos pueden provenir de diversas fuentes como bases de datos, archivos de texto, imágenes, etc.

Modelo

Un algoritmo que aprende de los datos. Los modelos pueden ser de diferentes tipos, como regresión, clasificación, clustering, y un largo etcétera. Estos modelos se pueden clasificar como:

• Aprendizaje Supervisado: En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con datos etiquetados.
• Aprendizaje No Supervisado: En el no supervisado, el modelo intenta encontrar patrones en datos no etiquetados.
• Aprendizaje Por Refuerzo: Aunque no tengan un encaje tan claro en las casillas de “supervisado” o “no supervisado”, estos algoritmos tienen un método de aprendizaje algo distinto, y funcionan aprendiendo en base a una serie de reglas y un proceso de prueba-error, también conocido como dilema de exploración-explotación.

Entrenamiento

El proceso de enseñar al modelo utilizando datos previos (o datos sintéticos o “inventados”, según el caso), donde pueden estar etiquetados (es decir, se indica expresamente a qué hace referencia el dato histórico) o no. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros mediante funciones de pérdida para minimizar el error en sus predicciones.

Evaluación

Una vez entrenado, el modelo debe ser evaluado para determinar su precisión y capacidad de generalización. Esto se hace mediante el uso de un conjunto de datos de prueba, el cual debe ser distinto al conjunto de datos con el que se ha entrenado el modelo. Aquí pueden darse tres situaciones:

• Ajuste correcto: El algoritmo generaliza correctamente con los nuevos datos.
• Underfitting: El modelo no captura las tendencias subyacentes de los datos.
• Overfitting: El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y falla en generalizar a nuevos datos.

Despliegue

La implementación del modelo en un entorno de producción donde puede hacer predicciones en tiempo real sobre nuevos datos.

Pautas para evaluar la situación y fuentes de datos de partida en Machine Learning

Antes de comenzar un proyecto de ML, es crucial evaluar la situación actual de la empresa y las fuentes de datos disponibles. Aquí hay algunos pasos a seguir:

Identificar Problemas y Oportunidades

Es importante tipificar los problemas específicos que pueden resolverse con ML o las áreas donde la IA puede aportar valor. Tres ejemplos de esto pueden ser mejorar la precisión de las predicciones de ventas, optimizar el inventario o personalizar las recomendaciones de productos.

Recopilación de Datos

Una vez planteados sobre papel algunos casos de uso que podrían ser de interés, toca revisar qué datos tiene la empresa (y aquí es donde entra en juego el nivel del Business Intelligence y la gestión de los procesos de la organización). Entre estas fuentes de datos se pueden incluir:

• ERP (Enterprise Resource Planning): Contiene datos de gestión de recursos empresariales.
• CRM (Customer Relationship Management): Contiene datos de interacción y gestión de clientes.
• SGA (Software de Gestión de Almacenes): A veces incluidos dentro de los ERPs, facilitan datos de la gestión logística de la empresa.
• Documentación Interna: Incluye manuales, reportes y cualquier documentación que contenga conocimiento relevante, así como pueden ser políticas de Calidad, RR.HH., producción, operaciones, etc.

Calidad de los Datos en Machine Learning

En cualquier caso, es muy importante que los datos sean de alta calidad, consistentes y completos, puesto que esta calidad afecta directamente a las capacidades que pueden tener los modelos de ML.

Consejos para implementar estas tecnologías de manera gradual y efectiva en los modelos de negocio

En muchas ocasiones, sucede que los datos y las fuentes indicadas anteriormente, o no tienen la calidad esperada, o directamente se carece del dato (e incluso de la fuente). Por ese motivo, es muy importante tener una estrategia para que las startups y PYMEs puedan transitar de manera gradual y efectiva:

Comienza pequeño

Iniciad con un proyecto piloto de bajo riesgo que pueda demostrar el valor del ML. Esto ayuda a ganar experiencia, confianza y tracción sin invertir muchos recursos.

Involucra al equipo

Es esencial que haya equipos de trabajo multidisciplinares que incluyan tanto a expertos en datos como a personal con conocimiento del negocio. Esto asegura que los proyectos de ML estén alineados con las necesidades empresariales.

Utiliza herramientas en la nube

Dependiendo de la escala de la organización, puede no ser necesario invertir en grandes licencias ni infraestructuras para trabajar, tanto en la capa de automatización de procesos y BI, como en el nivel del ML. Las plataformas en la nube permiten a las empresas comenzar sin necesidad de una infraestructura costosa.

Capacitación y Educación

El trabajo de la IA consiste en la automatización de la gestión del conocimiento organizacional, con lo que es imprescindible que las personas que componen dicha organización también puedan aportar conocimiento. Por ello, es importante invertir en la capacitación de las personas en habilidades de ML y análisis de datos.

Colaboraciones y Consultoría

No dudéis en buscar la ayuda de consultores o colaborar con universidades y centros de investigación. Estas colaboraciones pueden proporcionar conocimientos y recursos adicionales que no se tienen internamente.

Consideraciones Éticas y de Privacidad

Aseguraos de que el uso de ML cumpla con las regulaciones de privacidad y ética, en particular si trabajáis en sectores altamente regulados como pueden ser la banca o la salud. Esto es crucial para mantener la confianza de los clientes y evitar problemas legales.

Itera y Mejora

La gestión del conocimiento es un proceso iterativo. Después de desplegar un modelo, es importante monitorizar su rendimiento y establecer indicadores que permiten realizar ajustes periódicos para mejorar su precisión y relevancia, así como evaluar el coste-beneficio de los desarrollos trabajados.

Desde Galde solemos seguir una metodología de trabajo basada en estos consejos:

• Situación Inicial: Observamos la situación inicial de la empresa, considerando tres verticales: Cultura, Estrategia y Tecnología.
• Definición de la Pregunta: Definimos el reto que se quiere resolver.
• Consultoría de Requisitos: Aportamos una definición de requisitos y necesidades técnicas específicas para dar respuesta al reto.
• Preparación de Datos: Trabajamos las fuentes y calidad del dato, desde la automatización de procesos y Business Intelligence.
• Modelado + Despliegue: Creamos soluciones digitales que permiten explotar los datos.
• Conocimiento + Transformación: Establecemos métricas de control y seguimiento para conocer la evolución de los procesos, habiendo implantado los desarrollos correspondientes, para posteriormente evaluar mejoras futuras, y, si se ve de interés, volver al punto 1 en una nueva iteración, para trabajar un nuevo reto.

Conclusión

El Machine Learning y la IA en su conjunto ofrecen un potencial enorme para startups y PYMEs, proporcionando herramientas y métodos para mejorar la eficiencia operativa, optimizar decisiones y descubrir nuevas oportunidades de negocio. Con las herramientas adecuadas y una estrategia bien planificada, estas tecnologías pueden ser accesibles y beneficiosas para empresas de todos los tamaños. Al comenzar con proyectos pequeños, involucrar a los empleados y utilizar recursos en la nube, las startups y PYMEs pueden integrar el ML de manera gradual y efectiva, posicionándose mejor en un mercado cada vez más competitivo.

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