Machine learning: más eficiencia, productividad y rentabilidad
Me corresponde dirigir numerosos proyectos que apoyan a las empresas mediante el Machine Learning; hoy me apoyo de él, mediante el Chat GPT, para escribir esta columna.
Una de las principales ventajas de usar Machine Learning en industrias productivas es la capacidad de automatizar tareas y procesos.
Francisco Santibáñez es gerente comercial y cofundador de DataQu
Durante este verano nos hemos sorprendido al conocer diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial, ya sea a través de las respuestas del Chat GTP, la generación de impactantes imágenes fotográficas o el ejercicio de estimar cómo sería Chile si no hubiese sido conquistado.
Además de estas entretenidas aplicaciones, la Inteligencia Artificial se ha vuelto clave para diferentes industrias productivas, principalmente a través del Machine Learning que permite a los ordenadores aprender de los datos, tomar decisiones o realizar predicciones sin que se les haya programado explícitamente.
Una de las principales ventajas de las soluciones que usan Machine Learning en industrias productivas, consiste en la capacidad de automatizar y optimizar tareas y procesos, lo que puede conducir a una mayor eficiencia y productividad.
En minería ya se ha comenzado a usar Machine Learning. Se utilizan modelos para predecir la calidad del mineral, lo que ayuda a los operadores a optimizar la extracción y aumentar la rentabilidad de la operación. Además, se usa para predecir cuándo es probable que fallen los equipos, con lo que se pueden programar mejor los mantenimientos y reducir los tiempos de inactividad. Según McKinsey, el uso del Machine Learning en la minería puede aumentar la producción en un 5-10% y reducir los costos de mantenimiento en un 10-20%.
Una de las principales ventajas de usar Machine Learning en industrias productivas es la capacidad de automatizar tareas y procesos. En la manufactura, por ejemplo, el Machine Learning se usa para optimizar los horarios e identificar ineficiencias en los procesos de fabricación. De acuerdo a la misma consultora, la aplicación del Machine Learning en la manufactura puede aumentar la producción en un 20%.
En la agricultura, el Machine Learning ayuda a optimizar el rendimiento de los cultivos al analizar datos sobre calidad del suelo, patrones climáticos y otros factores. También permite predecir cuáles cultivos serán más rentables. Según un informe de Tractica, se espera que a nivel mundial el mercado de la agricultura que incluye el Machine Learning, alcance los 13.000 millones de dólares en 2023.
El Machine Learning también se usa para optimizar la logística, especialmente en la planificación y programación del transporte y la entrega, lo que ayuda a las empresas a reducir costos y mejorar la velocidad y eficiencia de sus operaciones. También les permite predecir la demanda de bienes y servicios. DHL asegura que el uso del Machine Learning en logística puede reducir los costos de transporte en un 10% y mejorar el tiempo de entrega en un 20%.
El Machine Learning llegó para quedarse, ya que entrega grandes beneficios a las industrias productivas al automatizar tareas y procesos, aumentar la eficiencia y reducir costos. Me corresponde dirigir numerosos proyectos que apoyan a las empresas mediante el Machine Learning; hoy me apoyo de él, mediante el Chat GPT, para escribir esta columna.
