5 pasos para la implementación del aprendizaje automático

Al igual que con cualquier inserción y / o transición de tecnología, comienza con una visión y pasa a la ejecución seguida de un seguimiento y una mejora continuos. Los pasos básicos para crear un plan de implementación de ML se describen en cinco sencillos pasos a continuación.

1: Establecer una visión

El negocio y la TI deben trabajar juntos para establecer una visión y definir objetivos claros para una implementación de ML. Los objetivos podrían ser tan simples como mejorar la precisión del sistema de detección de fraude hasta mejorar la eficiencia operativa general, pero se necesita una alineación comercial y de TI y el acuerdo para trabajar hacia un objetivo común. Sin una comprensión clara de lo que desea lograr, es difícil medir el éxito. 

2: definir los requisitos de datos

Los datos son quizás el elemento más importante necesario para el éxito de una implementación de aprendizaje automático. Recopilar, almacenar y alimentar al sistema con grandes cantidades de datos confiables es la clave para mejorar la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático.

3: Establecer roles y responsabilidades

Cualquier implementación de tecnología exitosa requiere la integración en todo el panorama organizacional que está estratégicamente dirigida por una función de gestión sólida, un establecimiento claro de roles y responsabilidades e integración cultural. Comience con la creación de equipos de soluciones integrados con representantes de TI, marketing, ventas y otras partes interesadas necesarias que se reúnan regularmente durante el proyecto para revisar el progreso y garantizar una coordinación adecuada con sus respectivos grupos.

4: Configurar un proceso de gestión de cambios

Las inserciones de tecnología a menudo fallan debido a la falta de procesos adecuados de gestión de cambios, que incluye examinar los procesos comerciales actuales y rediseñarlos en función del modelo comercial actualizado. 

5: Establecer seguimiento y revalidación

Para garantizar que los modelos de AA sigan siendo relevantes y, en última instancia, generen valor comercial, deben actualizarse, capacitarse y validarse continuamente. Para lograr esto, las organizaciones deben asegurarse de que cualquier plan de implementación de ML incluya la capacidad de actualizar sus criterios en función de los resultados evaluados e incorporar cantidades de datos mejoradas y crecientes. También es importante medir cómo el algoritmo ML afecta los objetivos comerciales más amplios.

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