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Las empresas tienen planes ambiciosos para el aprendizaje autom√°tico, pero el camino no es f√°cil

Una nueva encuesta analiza cómo las organizaciones encuentran valor comercial a partir del aprendizaje automático (ML), cómo planean invertir en el corto plazo y los desafíos que esperan enfrentar para lograr sus ambiciosos objetivos de poner en producción nuevas iniciativas de ML.

El estudio, realizado por NewtonX para Wallaroo.AIpreguntó a los directores de datos, directores de análisis y líderes responsables de los resultados comerciales de IA en empresas privadas de EE. UU. cómo planean invertir en el corto plazo y los desafíos que esperan enfrentar para lograr sus objetivos de poner en producción nuevas iniciativas de ML.

Las organizaciones l√≠deres en la encuesta creen que el escalamiento es esencial para generar retorno de la inversi√≥n a partir del aprendizaje autom√°tico. De hecho, el 36 por ciento de los encuestados espera que el uso de modelos de aprendizaje autom√°tico se multiplique por diez en los pr√≥ximos tres a√Īos. Casi todos los encuestados planean quintuplicar su uso de ML en los pr√≥ximos tres a√Īos.

Los casos de uso comunes de AI/ML entre estas organizaciones incluyen la personalización de la experiencia del cliente, la detección de fraude, la optimización de las ventas y el marketing y la mejora de la toma de decisiones en tiempo real.

Una cuarta parte de los encuestados gasta 25 millones de d√≥lares por a√Īo fiscal en LD y dos tercios gastan actualmente m√°s de 10 millones de d√≥lares por a√Īo. El 84 por ciento est√° gastando m√°s de $5 mill√≥n. Una vez logrado el √©xito, la mayor√≠a de las empresas planean aumentar sus gastos en ML. En los pr√≥ximos tres a√Īos, dos tercios de las organizaciones encuestadas esperan al menos duplicar su gasto en ML y el 34 por ciento planea al menos cuadruplicarlo.

“Las empresas de aprendizaje autom√°tico de vanguardia tienen una serie de lecciones que ense√Īar a otras organizaciones
embarcarse en sus propios viajes de producci√≥n de ML”, dice Vid Jain, fundador y director ejecutivo de
Wallaroo.AI. “Es por eso que encargamos esta investigaci√≥n para ayudar a comprender cu√°n exitoso
Las organizaciones han generado valor comercial real a partir del aprendizaje automático. Igualmente importante es que queríamos
Descubra c√≥mo evitaron los obst√°culos que impiden que la mayor√≠a de los proyectos de ML lleguen a producci√≥n y mucho menos tengan un impacto significativo en el resultado final”.

Los desafíos para lograr el éxito del ML incluyen que las organizaciones necesiten construir sus propios marcos de producción, lo que aumenta los costos, la falta de experiencia disponible y el tiempo que lleva obtener valor de un proyecto.

Puedes conseguir el reporte completo del sitio Wallaroo.AI.

Autor de la foto: Primavera de luz / Shutterstock