Alta dirección: Machine Learning versus Business Analytics
La alta dirección necesita contar con información relevante para poder tomar decisiones acertadas. Actualmente las empresas disponen de muchísimos datos, los cuales no siempre se aprovechan.
Actualmente están de moda términos como «data science» (ciencia de datos), «machine learning» (aprendizaje de máquina) y «artificial intelligence» (inteligencia artificial). Quizás por esta razón muchos proveedores de herramientas de «business analytics» (analítica de negocios) aprovechan esta tendencia para promocionar sus productos.
Es importante aclarar la confusión que esta situación podría generar en la alta dirección. «business analytics» es sólo una pequeñísima parte de la ciencia de datos. «machine learning» también forma parte de «data science», pero es muy diferente a «business analytics». Finalmente, «artificial intelligence» es mucho más amplia que todos los términos anteriores, a los cuales abarca.
De manera breve, podríamos explicar la diferencia entre «business analytics» y «machine learning» de la siguiente manera:
– Las herramientas de «business analytics» que más usualmente promocionan las empresas comercializadoras de soluciones de negocio, sólo se pueden aplicar cuando se conocen las ecuaciones de los indicadores que se quiere implementar. Para poder aplicar estas herramientas, por lo tanto, es necesario conocer previamente las relaciones entre los datos.
– Las herramientas de «machine learning», en cambio, permiten descubrir relaciones relevantes en un mar de datos. Su aplicación es especialmente valiosa, por lo tanto, cuando aún no se conocen las relaciones ni los indicadores relevantes, y como resultado se obtiene un modelo predictivo que facilita la toma de decisiones futuras.
«A río revuelto, ganancia de pescadores» dice un conocido refrán. La confusión de términos que existe actualmente implica un riesgo para las decisiones de inversión en tecnología que debe tomar la alta dirección.
Dr. Héctor D. Debernardo.