En un mundo cada vez más digitalizado, los modelos virtuales de procesos para evaluar inversiones, estrategias o para optimizar diseños son una de las nuevas tecnologías que se van sumando al día a día de las empresas.
Los procesos de desarrollo de modelos de algoritmos con capacidad de autoaprendizaje han llevado a que haya cada vez más solicitudes de estos proyectos de analítica e inteligencia de negocios. De esta manera, las firmas pueden tener información precisa y confiable que permiten maximizar sus desarrollos de cara al futuro.
En ese sentido, el desarrollo de modelos analíticos de simulación permiten representar sistemas de producción que ayudan a entender cómo están trabajando en la vida real. De esta manera, se pueden sacar conclusiones sobre cómo mejorar dichos procesos de trabajo y hacerlos más eficientes.
Esta tecnología crea modelos virtuales que replican procesos empresariales, facilitando la evaluación de inversiones y estrategias con precisión. Los modelos analíticos, aunque eficientes, tienden a ser complejos debido a la representación matemática intrínseca. En contraste, los modelos de simulación permiten una representación más compleja y precisa de sistemas con múltiples componentes y variables estocásticas, siendo el tiempo la principal variable.
De esta manera, se resuelven procesos de problemas reales, que existen en el día a día de las empresas, de forma segura y eficiente. Además, el análisis que se realiza es sencillo de entender y se puede interpretar de manera que se puedan mejorar los puntos claves en el proceso de trabajo.
Este tipo de modelos ofrece soluciones de alto impacto y apoyan la toma de decisiones al proporcionar indicadores objetivos y cuantitativos sobre posibles resultados. Permiten la evaluación del impacto de diferentes alternativas y el análisis de escenarios, facilitando la exploración de soluciones donde otras metodologías pueden fallar.
Se pueden entender las dinámicas del sistema aumentando la posibilidad de encontrar soluciones de alto impacto y que tengan una buena durabilidad en el tiempo. También se suma la posibilidad de tener mayor seguridad a la hora de la toma de decisiones, con datos que son reales y fáciles de contrastar.
Otro de los beneficios es la posibilidad de evaluar el impacto de diferentes alternativas, para no tener una sola respuesta. Es decir, hay ocasiones donde el presupuesto queda corto para soluciones que apuntarán a la raíz del problema que tenga nuestro proceso productivo. Sin embargo, al tener una variedad de opciones, se puede tener un estudio completo con diferentes escenarios que ayuda a que los dueños de una empresa puedan tomar la mejor decisión.
La simulación y optimización de modelos se utiliza en el diseño de redes logísticas, programación de producción, y en la organización interna de equipos de trabajo, logrando una mayor eficiencia y una mejor planificación de proyectos.
Qué es el Machine Learning
Dentro de este tipo de trabajo, surge una cuestión fundamental para comprender cómo funcionan estos procesos: que es el Machine Learning. Este concepto se destaca como una de las principales herramientas empleadas en los procesos analíticos, brindando un enfoque poderoso para entender y mejorar dichos procedimientos.
El Machine Learning es una aplicación de Inteligencia Artificial que permite a los sistemas tener aprendizajes de forma automática sobre los resultados que se obtienen a partir de la experiencia o las pruebas que se obtienen. El aprendizaje se da a partir de observaciones o datos, y la búsqueda de patrones o reglas que permitan tomar mejores decisiones.
Cabe remarcar que la IA aprende de los resultados mediante un proceso conocido como aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, se entrena a la IA utilizando un conjunto de datos etiquetados, donde cada entrada está asociada a una salida correcta. El algoritmo analiza estos datos y ajusta sus parámetros internos para minimizar el error entre sus predicciones y las respuestas correctas que se le proporcionaron.
Mientas que en el aprendizaje no supervisado, la IA trabaja con datos no etiquetados y busca patrones o estructuras inherentes en los datos. En tanto, en el aprendizaje por refuerzo, la IA aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones según las acciones que realiza. Con el tiempo, la IA ajusta sus acciones para maximizar las recompensas acumuladas, mejorando su desempeño en tareas específicas.
En conclusión, el Machine Learning es una técnica exitosa que permite solucionar problemas que antes eran más difíciles de tener una respuesta satisfactoria. De esta manera, se busca aprovechar las herramientas y metodologías disponibles para analizar, segmentar y limpiar datos, facilitando su conversión a una información útil para el usuario.
