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Aprendizaje automático aplicado al control de liquidez y los pagos

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Aprendizaje automático aplicado al control de liquidez y los pagos

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En mi trabajo participo en procesos de tesorería, como pagos a proveedores, conciliaciones bancarias, seguimiento de cobros y control de saldos. Cada una de estas actividades genera información que se conserva en sistemas financieros y reportes de Excel. Aunque esos datos se utilizan para conocer lo que ya ocurrió, también podrían ayudarnos a anticipar lo que puede pasar durante las siguientes semanas.

Una posible aplicación del aprendizaje automático sería estimar cuánto dinero necesitará la institución para cumplir sus compromisos de pago. Para ello se podrían analizar los montos y fechas de pagos anteriores, los ingresos recibidos, los saldos bancarios, las cuentas pendientes, la ejecución del presupuesto y los periodos del año en los que suele aumentar el movimiento financiero.

Al estudiar esa información histórica, el modelo podría reconocer comportamientos que a simple vista no siempre son evidentes. Por ejemplo, meses con mayor concentración de pagos, cobros que suelen presentar retrasos o compromisos que se repiten en determinadas fechas. Con esos patrones se podría calcular la disponibilidad de fondos esperada y advertir con tiempo si existe riesgo de falta de liquidez.

En la práctica, esta herramienta no tendría que decidir qué pagos realizar. Su función sería aportar información para que el equipo de tesorería pueda organizar mejor los desembolsos, priorizar trámites y coordinar con otras áreas antes de que aparezca un problema. Los responsables del proceso seguirían revisando cada decisión.

Me parece un caso útil porque la mayor parte de los datos ya existe y forma parte del trabajo diario. El reto estaría en mantener la información ordenada, actualizada y protegida, ya que se trata de datos financieros. Con una buena revisión humana, el aprendizaje automático podría convertir los registros históricos en una herramienta para planificar mejor y no limitarse a explicar lo que pasó.

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Imagen profesional y realista de un analista de tesorería frente a una computadora con gráficos de flujo de caja, pagos y saldos bancarios, oficina moderna, tonos azules y verdes, estilo corporativo, formato horizontal, sin texto ni logotipos.

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En mi trabajo comercial, usamos mucho el CRM para el seguimiento de acciones realizadas con clientes, pienso que es una gran oportunidad para usar toda esa información en un sistema predictivo que nos guíe a manejar las próximas acciones comerciales, me agrada mucho la idea.

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​En la distribuidora donde me desempeño actualmente, se generan diariamente miles de datos provenientes de la operación comercial y administrativa. Actualmente, gran parte de esa información se utiliza únicamente para registrar operaciones, pero representan un activo de enorme valor para el aprendizaje automático.

​Fenómeno / Proceso: Patrones de compra de clientes, rotación de productos, históricos de facturación, comportamiento de inventarios (SIT) y días de pago.

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Aprendizaje automático aplicado al comportamiento de compras y pagos de clientes

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Aprendizaje automático aplicado al comportamiento de compras y pagos de clientes

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En la distribuidora donde me desempeño actualmente, se generan diariamente miles de datos provenientes de la operación comercial y administrativa. Actualmente, gran parte de esa información se utiliza únicamente para registrar operaciones, pero no para anticipar comportamientos de los clientes o apoyar la toma de decisiones.

Seguramente analizar y estudiar el comportamiento de los clientes a la hora de comprar y pagar sería sumamente útil para la empresa.

Si tomamos en cuenta el comportamiento de pago de cada uno de los clientes, y los ponemos en estudio a partir de los datos históricos, se podría desarrollar un modelo de Machine Learning que clasifique la probabilidad de que un cliente pague fuera de término.

El modelo aprendería de los comportamientos pasados utilizando variables como:

historial de pagos;

días promedio de atraso;

monto adeudado;

frecuencia de compra;

rubro del cliente;

ubicación geográfica;

forma de pago;

comportamiento histórico.

Luego de entrenarlo, el sistema podría clasificar automáticamente a cada cliente según su nivel de riesgo.

Por ejemplo:

Riesgo bajo.

Riesgo medio.

Riesgo alto.

Esto permitiría priorizar las gestiones de cobranza y asignar recursos donde realmente generan mayor impacto.

También podemos utilizar estos datos históricos que nos arroja el sistema de gestión para predecir el comportamiento de nuestros clientes en lo que respecta a su comportamiento como comprador. Así podríamos calcular las ventas futuras y evitar quiebres de stock; podríamos detectar si un cliente esta comprando menos de lo usual y aplicar acciones necesarias para no perderlo. Además, la trazabilidad de las ventas nos podría ser muy útil a la hora de planificar la logística de entrega optimizando recursos.

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Considero que un ejemplo interesante, relacionado con el área de marketing y medios de pago, es la cantidad de datos que se generan cada vez que una persona realiza una compra con una tarjeta o una billetera digital.

Cada transacción genera información como el comercio donde se compró, el monto, la fecha, la ubicación y, en algunos casos, el tipo de producto o categoría del negocio. A esto se pueden sumar datos del comportamiento digital del usuario, como las campañas de marketing con las que interactuó o las ofertas que abrió antes de realizar la compra.

Considero que todos estos datos podrían aprovecharse a mayor escala mediante aprendizaje automático para resolver diferentes problemas. Por ejemplo, ayudar a identificar qué clientes tienen mayor probabilidad de responder a una promoción específica, recomendar ofertas más relevantes según los hábitos de compra o incluso detectar patrones que permitan prevenir posibles fraudes en tiempo real.

Me parece que el principal valor está en que el algoritmo puede encontrar relaciones entre los datos que serían muy difíciles de identificar manualmente. Esto permitiría tomar decisiones de marketing más basadas en evidencia y, al mismo tiempo, ofrecer una mejor experiencia al cliente, evitando enviar promociones poco relevantes o detectando transacciones inusuales con mayor rapidez.

Desde mi punto de vista, este es un buen ejemplo de cómo un fenómeno cotidiano, como el uso de medios de pago, genera grandes volúmenes de datos que pueden convertirse en información útil para mejorar tanto la estrategia comercial como la experiencia de los usuarios mediante técnicas de aprendizaje automático.

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Pronóstico de demanda mediante Aprendizaje Automático.

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Pronóstico de demanda mediante Aprendizaje Automático.

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Actualmente, la estimación de demanda para la generación de órdenes de compra a laboratorios se calcula bajo un enfoque tradicional basado en promedios de venta y ajustes manuales por estacionalidad o promociones. Al gestionar un portafolio masivo de productos, este método manual incrementa el riesgo de desabastecimiento o sobrestock. El aprendizaje automático puede automatizar y optimizar este proceso, reduciendo significativamente el error de pronóstico. Contamos con una ventaja competitiva fundamental, la infraestructura de datos ya existe en nuestro sistema SAP, lo que simplifica la extracción y depuración de la información para comenzar el modelado predictivo de forma inmediata.

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Ejemplos de casos de la vida cotidiana que pueden ser reutilizados para aprendizaje automatico

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Ejemplos de casos de la vida cotidiana que pueden ser reutilizados para aprendizaje automatico

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Pagos con tarjeta — Cada transacción (monto, hora, lugar) genera datos que sirven para entrenar modelos de detección de fraude, identificando consumos que se salen del patrón normal del cliente.

GPS al conducir — Nuestros recorridos (posición, velocidad, tiempos) alimentan modelos que predicen el tráfico y optimizan rutas y tiempos de llegada en tiempo real.

Compras en el súper — Cada ticket revela qué productos se llevan juntos, útil para recomendaciones y predicción de demanda e inventario.

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APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA LA GESTION DE LA EXPERIENCIA DEL HUESPED

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APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA LA GESTION DE LA EXPERIENCIA DEL HUESPED

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En el maravilloso mundo del turismo, es preciso entender que los visitantes buscan vivir experiencias, desde que eligen si destino hasta volver a casa. En el caso de la industria hotelera no solo basta un CRM, que permita conocer que tan rentable es un huésped, si no también es necesario la implementación de diversas tecnologías que ayuden a los gerentes comerciales, como se percibe la propiedad de cara a la experiencia del usuario. y como estos datos pueden ayudar en la experiencia desde el USER Experience, hasta el contacto humano

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Propuesta de caso de uso: Predicción temprana del riesgo de deserción estudiantil en Ingeniería de Sistemas

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Propuesta de caso de uso: Predicción temprana del riesgo de deserción estudiantil en Ingeniería de Sistemas

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Un problema recurrente en muchas universidades es la deserción de estudiantes durante los primeros años de carrera. En el caso de Ingeniería de Sistemas, identificar de manera temprana a los estudiantes con mayor riesgo de abandonar sus estudios permitiría implementar acciones de acompañamiento antes de que tomen la decisión de desertar.

La propuesta consiste en desarrollar un modelo de aprendizaje automático utilizando información histórica de los últimos 10 años de estudiantes de la carrera. En lugar de enfocarse únicamente en determinar si un estudiante desertará o no, el modelo podría estimar un índice de riesgo de deserción (una variable continua), lo que hace apropiado el uso de técnicas de regresión. Posteriormente, ese índice podría utilizarse para clasificar a los estudiantes en niveles de riesgo (bajo, medio y alto) y priorizar las intervenciones institucionales.

Entre las variables disponibles para entrenar el modelo se encuentran:

Edad de ingreso a la carrera.

Región de procedencia.

Colegio del que se graduó el estudiante.

Situación socioeconómica.

Cantidad de materias matriculadas por ciclo.

Número de materias reprobadas en cada ciclo.

Cantidad de materias aprobadas.

Créditos acumulados durante la carrera.

Tiempo de permanencia en el programa.

Porcentaje de avance en el plan de estudios.

Promedio acumulado por ciclo y promedio general.

Relación entre materias matriculadas y materias aprobadas.

Cantidad de retiros o cancelaciones de cursos.

Variación del rendimiento académico entre ciclos.

Tiempo transcurrido desde el ingreso hasta la última matrícula.

A partir de estas variables también es posible construir indicadores derivados que pueden mejorar el desempeño del modelo, por ejemplo:

Porcentaje de materias aprobadas respecto a las matriculadas.

Tasa de reprobación por ciclo.

Promedio de créditos aprobados por año.

Velocidad de avance en el plan de estudios.

Tendencia del rendimiento académico (mejora o disminución a lo largo del tiempo).

Número de ciclos consecutivos con bajo rendimiento.

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Una simple torre metálica, quieta a la orilla de la carretera, parece no decir nada. Sin embargo, cada vez que pasas junto a una antena de telefonía, ocurre un diálogo silencioso: tu dispositivo emite señales, y varias antenas —no una, sino muchas— triangulan tu presencia. Así, casi sin esfuerzo, pueden reconstruir tu recorrido como si alguien dibujara una línea invisible sobre el mapa: por dónde entraste, cuánto tiempo permaneciste en ese café, a qué velocidad te desplazaste después, y en qué punto exacto te detuviste frente a un escaparate. No es una escena de ciencia ficción; es la suma de pequeñas mediciones que, integradas, revelan patrones de movimiento sorprendentemente precisos.

Pero el mapa es sólo el comienzo. A partir de lo que tu dispositivo transmite y de cómo interactúas con él, también se bosqueja algo más íntimo: tu rutina diaria. Las aplicaciones que abres al despertar, el tiempo que dedicas a cada una, los momentos en que el teléfono queda inactivo, como si marcara el instante en que finalmente te dormiste. Una pausa prolongada en un centro comercial, repetida cada sábado por la tarde; una visita breve y constante a cierto lugar cada mañana. Con el tiempo, estos fragmentos se ensamblan en un retrato de hábitos, preferencias e incluso de estilo de vida. La próxima vez que veas una antena —tan discreta, tan común— quizá valga la pena preguntarse: ¿cuánto de tu historia cotidiana pasa por ahí, sin que siquiera lo notes?

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Aprendizaje automático en la vida diaria

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Aprendizaje automático en la vida diaria

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Netflix recomienda series y películas según lo que has visto.

Spotify crea listas de reproducción según tus gustos.

Amazon sugiere productos que podrían interesarte.

Los servicios de correo como Gmail aprenden a identificar qué mensajes son spam y cuáles no, basándose en millones de ejemplos.

Los celulares pueden desbloquearse reconociendo el rostro del usuario gracias a modelos entrenados con imágenes.

Asistentes como ChatGPT, Siri, Alexa o Google Assistant utilizan modelos de aprendizaje automático para comprender preguntas y generar respuestas.

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Una de las aplicación de recolección de datos masiva, sin necesidad de hacerlo manual, son las aplicación de geolocalizaron y de gps

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IDEAS PARA LA RECOLECCION DE DATOS EN MI SITIO DE TRABAJO.

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IDEAS PARA LA RECOLECCION DE DATOS EN MI SITIO DE TRABAJO.

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Se propone establecer un metodo para identificar y recolectar la data que se genera permanentemente y que no se dispone para optimizar los procesos laborales.

1.- Identificar las fuentes de generación de información suceptible de ser transformada en datos estructurados.

2.- Clasificar y ordenar la data generada en cada área de trabajo.

3.- Centralizar la data y el registro histórico de la sección consular.

4.- Procesar la data de acuerdo al volumen y al objetivo que se persigue con la automatización de la atencion al usuario con SQL, almacenamiento en la nube y otras herramientas de acuerdo a la especifidad del negocio...

Estos pasos previos serán necesarios para tener una data estructurada con el manejo adecuado, que permita planificar la integracion de la IA a la sección consular

Ing. Julio Chávez

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Navegación y tráfico en Google Maps o Waze

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Navegación y tráfico en Google Maps o Waze

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Un ejemplo cotidiano y que quizá ni tenemos conciencia de que utiliza aprendizaje cotidiano es el uso de Google Maps o Waze... estas son plataformas que recopilan información de millones de usuarios sobre velocidad de circulación, accidentes, cierres de vías y horarios de mayor congestión.

Estas aplicaciones analizan datos para:

Predecir el tiempo de viaje.

Recomendar la mejor ruta en cada momento.

En resumen, estas aplicaciones utilizan patrones de tráfico para identificar rutas más rápidas.

Ahora, pensando en el entorno del área en que trabajo de Recursos Humanos, también se podría utilizar para predecir rotación de personal, anticipar necesidades de contratación y personalizar la experiencia del colaborador, utilizando exactamente el mismo principio: aprender de datos históricos para predecir o recomendar acciones futuras.

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Un tipo de datos que me parece interesante y que creo falta aprovechar en muchos lugares e son los datos relacionados con la basura. Normalmente se analizan mucho las compras: qué compramos, cuándo, cuánto gastamos o qué productos preferimos. Pero también sería muy útil analizar lo contrario: qué terminamos botando, en qué cantidad, con qué frecuencia y por qué.

Por ejemplo, alimentos que se vencen, productos que se compran y casi no se usan, envases repetidos, ropa dañada o medicamentos expirados. Estos datos podrían mostrar patrones de consumo que nose ven solo revisando las compras. Una persona puede comprar ciertos productos con frecuencia, pero si también los desperdicia constantemente, entonces tal vez el problema no es la demanda, sino la cantidad comprada, la forma de almacenamiento o la falta de planificación.

Con el ML, se podrían identificar patrones de desperdicio y generar recomendaciones más realistas. Por ejemplo, sugerir porciones más adecuadas, alertar sobre productos que estan por vencerse, recomendar cómo almacenarlas o incluso ayudar a planificar compras según el consumo real.

Me parece un caso interesante porque muchas veces los datos se usan para vender más, pero no tanto para consumir mejor. De esta forma, el ML podría aportar no solo a la economía del hogar, sino tambien a la sostenibilidad y a la reducción de desperdicios.

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PLAN ESTRATEGICO PARA INTEGRAR LA IA A LA SECCION CONSULAR Y LA UTILIDAD DEL MACHINE LEARNING

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PLAN ESTRATEGICO PARA INTEGRAR LA IA A LA SECCION CONSULAR Y LA UTILIDAD DEL MACHINE LEARNING

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SE TRATA DE COMENZAR A ORGANIZAR LA RECOLECCION DE DATA ESTRUCTURADA APORTADA POR LOS DIFERENTES DEPARTAMENTOS EN UN LAGO DE DATOS QUE CENTRALICE, ORGANICE , ANALICE Y PROCESE LA DATA ALMACENADA. EN UN PRIMER MOMENTO SE PLANTEA AUTOMATIZAR LA ATENCIÓN AL USUARIO DE LA SECCION CONSULAR PARTIENDO DEL INVENTARIO DE LOS RECURSOS CON QUE SE CUENTA ASI COMO UN PROCESO DE FORMACION DEL PERSONAL DIPLOMATICO Y LOCAL PARA DERRIBAR LAS BARRERAS DE RESISTENCIA A LA INTEGRACION DE LA TECNOLOGÍA PARA OPTIMIZAR LOS PROCESOS Y MEJORAR LA EFICIENCIA DE LOS MISMOS..

DADO QUE NO CONOZCO UNA APLICACION ESPECIFICA DE MACHINE LEARNING Y ASPIRO APRENDER A DISCERNIR Y A UTILIZAR ESTA IMPORTANTE HERRAMIENTA DE LA IA, ME EXFORZARÉ EN DESARROLLAR LOS 8 PASOS DEL CICLO DE DESARROLLO DE MODELO DE MACHINE LEARNING PARA CONSTATAR Y DEMOSTRAR QUE TAMBIEN PUEDE SER APLICADA EN LAS MISIONES DIPLOMATICAS DEL CONTINENTE PARA OPTIMIZAR PROCESOS, HACERLAS MAS EFICIENTE PARA LA ATENCION DE LOS USUARIOS Y AGREGARLE VALOR Y DEDICAR TIEMPO AL EJERCICIO DE LA DIPLOMACIA DE PAZ , TAN NECESARIO EN ESTOS TIEMPOS CONVULSOS.

Julio Chavez

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Aprendizaje automático aplicado a la gestión del trabajo

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Aprendizaje automático aplicado a la gestión del trabajo

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normalmente somos muy predecibles a la hora de realizar nuestro trabajo, la forma en que atendemos nuestros correos, como utilizamos son sistemas, son basados a nuestras experiencias y formas de trabajo, el aprendizaje automatico, nos puede ayudar a organizar nuestro dia, a atender nuestras tareas diarias, a atender nuestro correo y a predecir nuestras proximas tareas, de manera que vayamos mejorando en nuestras respuestas, apreciaciones y toma de decisiones. Una inteligencia que esta atenta a nuestro entorno para advertirnos y mejorar la información del entorno para interactuar de la mejor menera con nuestros compañeros.

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Aprendizaje Automático en la Industria de Telecomunicaciones 

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Aprendizaje Automático en la Industria de Telecomunicaciones 

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El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) se ha convertido en un motor central de transformación en la industria de las telecomunicaciones porque permite operar redes más complejas, anticipar fallas, personalizar servicios y reducir costos operativos de forma significativa.

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Encontrando patrones donde antes solo veíamos intuición

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Encontrando patrones donde antes solo veíamos intuición

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Para mí, el aprendizaje automático puede aplicarse a cualquier proceso que genere datos de manera constante. En el área de restaurantes y operaciones, cada venta, reserva, movimiento de inventario o interacción con clientes produce información que puede analizarse para identificar patrones y mejorar la toma de decisiones.

Un ejemplo sería la predicción de la demanda. Utilizando datos históricos de ventas, fechas especiales, clima y comportamiento de los clientes, un modelo de aprendizaje automático podría anticipar cuántas personas visitarán un restaurante en determinados días, permitiendo optimizar compras, inventarios y asignación de personal.

Considero que el principal valor del aprendizaje automático es transformar grandes cantidades de datos en información útil para resolver problemas reales. Más que reemplazar la experiencia humana, esta tecnología ayuda a detectar tendencias, realizar predicciones y tomar decisiones más precisas, aumentando la eficiencia y rentabilidad de los negocios.

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El valor oculto en los procesos diarios: De la rutina a los datos predictivos.

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El valor oculto en los procesos diarios: De la rutina a los datos predictivos.

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"A lo largo de este módulo, entendí que el Aprendizaje Automático no empieza con algoritmos complejos, sino con la identificación de fenómenos y procesos cotidianos que generan datos de forma constante, muchas veces de manera invisible para la propia empresa.

En nuestro negocio de distribución (Aromatizadores H), un claro ejemplo es el proceso de logística, entrega y atención posventa. Cada vez que visitamos a un cliente minorista o mayorista, se genera un fenómeno repetitivo: el horario en que nos recibe, las demoras por tráfico, los productos de limpieza que nos rechaza por falta de espacio, o los reclamos específicos que nos hace cuando un aromatizador no rinde lo esperado. Hoy, toda esa situación se maneja 'en el aire' o de forma informal en el día a día.

Mi gran aprendizaje es que esta rutina es, en realidad, una fábrica de datos. Si digitalizamos y registramos de manera estructurada esos eventos (tiempos de entrega, motivos de quejas, frecuencias de reclamos por zona), podemos alimentar un modelo de aprendizaje automático. La IA podría ayudarnos a predecir qué clientes tienen mayor probabilidad de cancelar un pedido, optimizar dinámicamente las rutas de distribución según la hora, o alertarnos de forma temprana sobre fallas en un lote específico de aromatizadores antes de que afecte a más compradores. El desafío de los líderes de negocios no es solo adoptar la tecnología, sino aprender a leer los procesos diarios como fuentes de datos listas para ser aprovechadas."

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Aprendizaje automático en revisión de autodiagnósticos calidad institucional

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Aprendizaje automático en revisión de autodiagnósticos calidad institucional

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Soy Hadeline Matos, y como Viceministra de Evaluación del Desempeño Institucional del Ministerio de Administración Pública en República Dominicana, ya iniciamos un proyecto, junto al equipo, de desarrollar un plataforma con IA y aplicando el machine learning, para detectar errores que las instituciones cometen en sus informes de autodiagnóstico de calidad institucional.

El autodiagnóstico de calidad institucional permite a las instituciones obtener su calificación en base a 1000 puntos, mostrando evidencias que sustenten que están cumpliendo con lo que indica la metodología, lo cual asume como puntos fuertes, así como lo que no tiene evidencias, son las oportunidades de mejora. La idea es diseñar un modelo que permite revisar y validar cada evidencia, de modo supervisado y sería una regresión.

Cada evidencia tiene su lista de chequeo de revisión para que otorgue el total de su puntuación en cada criterio.

La idea es construir un estándar ideal y sobre esa base, poder constatar los autodiagnósticos que se reciban para que el mismo sistema realice la retroalimentación que corresponda en cada caso.

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Identificación de variables de alcance en la ejecución de proyectos.

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Identificación de variables de alcance en la ejecución de proyectos.

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Se habla mucho de agentes de IA para ayudar en aspectos de marketing y de ejecución de proyectos de todo tipo, pero un campo menos explorado es la prevención de ordenes de cambio y sobreprecios en los presupuestos de grandes proyectos al lograr predecir por medio de IA el impacto típico que tienen cambios de alcance durante las diferentes etapas de los proyectos. De contar con esta información desde las etapas de pre-diseño y propuestas financieras, se pueden incluir los costos desde un inicio para una mejor planificación.

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NLP + HubSpot: Transformando la experiencia del cliente en Dirección Efectiva

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NLP + HubSpot: Transformando la experiencia del cliente en Dirección Efectiva

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En Dirección Efectiva entendemos que cada correo, mensaje de WhatsApp, llamada o solicitud de nuestros clientes contiene información valiosa que puede ayudarnos a brindar un mejor servicio. Sin embargo, cuando esta información se encuentra dispersa en diferentes canales, es difícil garantizar trazabilidad, respuestas oportunas y una experiencia consistente.

Por esta razón, identificamos una oportunidad de aplicar Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Machine Learning integrados con HubSpot Service Hub para convertir cada interacción en conocimiento útil para la toma de decisiones.

La propuesta consiste en centralizar todas las comunicaciones de los clientes dentro de HubSpot y utilizar modelos de NLP para interpretar automáticamente la intención de cada mensaje, clasificar solicitudes, analizar el sentimiento del cliente y asignar niveles de criticidad según el impacto potencial del requerimiento.

Por ejemplo, si un administrador de una copropiedad reporta que un extintor se encuentra vencido o que existe un incumplimiento documental relacionado con SST, el sistema podría identificar automáticamente que se trata de un riesgo de seguridad, clasificar su prioridad y generar una alerta para que el equipo consultor actúe de manera inmediata.

Además de mejorar la experiencia del cliente, esta tecnología permitiría fortalecer la gestión del conocimiento dentro de la organización. Cada interacción alimentaría un repositorio de información que facilitaría el entrenamiento de los consultores, la estandarización de respuestas y la generación de mejores prácticas para futuros proyectos.

Los beneficios esperados incluyen:

Reducción de tiempos de respuesta.

Mayor trazabilidad de las solicitudes.

Identificación temprana de riesgos e incumplimientos.

Atención más personalizada y proactiva.

Mejor aprovechamiento de la información generada por los clientes.

Incremento en la satisfacción y fidelización.

Mayor productividad del equipo consultor.

Lo más importante es que este enfoque no busca reemplazar el conocimiento técnico de los profesionales de SST. Por el contrario, la inteligencia artificial actúa como un apoyo que clasifica, prioriza y recomienda acciones, mientras que el consultor aporta el criterio profesional necesario para validar la información y tomar decisiones.

En conclusión, la combinación de NLP, Machine Learning y HubSpot representa una oportunidad para que Dirección Efectiva evolucione hacia un modelo de atención más inteligente, preventivo y basado en datos, donde cada interacción con el cliente contribuya a generar valor, fortalecer la relación comercial y mejorar continuamente la calidad del servicio.

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Desde que era pequeña, siempre tuve la pregunta de por qué los semáforos se ponían rojos incluso cuando no había ningún carro cerca, afectando el tráfico, siempre considerpe que debería haber una cámara inteligente, bueno en su tiempo pensé que era obvio que no iba a haber una persona viendo miles de cámaras, pero ahora con la IA es totalmente posible mejorar la vía de tránsito por medio del aprendizaje atutomático.

-Amy (pongo mi nombre porque el sign up button siempre me da problemas)

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Aprendizaje automático en diseño de experiencia 

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Aprendizaje automático en diseño de experiencia 

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En mi entorno de trabajo se generan constantemente datos a partir de procesos como solicitudes de productos, navegación de usuarios en canales digitales, tiempos de atención, incidencias reportadas y comportamientos dentro de aplicaciones y sitios web. Estos datos podrían utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático que permitan identificar cuellos de botella, predecir abandonos de procesos, detectar errores recurrentes o personalizar la experiencia de los usuarios. Por ejemplo, analizando cómo interactúan los clientes con una solicitud en línea, se podrían anticipar los puntos donde suelen tener dificultades y proponer mejoras automáticas que aumenten la eficiencia y la satisfacción del cliente.

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El aprendizaje automático con Python tiene mucho valor cuando se usa para resolver problemas reales del negocio, no solo como ejercicio técnico.

En mi contexto, lo veo aplicado en áreas como análisis de incidentes, predicción de fallas, detección de patrones de comportamiento, priorización de casos y reducción de ruido operativo. Python permite tomar datos históricos, limpiarlos, analizarlos y entrenar modelos que ayuden a identificar tendencias que normalmente no son tan visibles a simple vista.

Por ejemplo, en una operación SaaS, podríamos usar machine learning con Python para analizar tickets, logs, métricas de infraestructura y eventos repetitivos, con el objetivo de anticipar problemas, clasificar casos según criticidad o recomendar acciones antes de que el impacto escale.

Para mí, el valor no está en usar Python por moda, sino en convertir datos dispersos en señales útiles para tomar mejores decisiones. Bien usado, el aprendizaje automático se vuelve un habilitador para operar con más precisión, menos reacción y más estrategia.

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La gestión de mora en la empresa genera datos continuamente que podrían utilizarse mediante el aprendizaje automático. Se registran datos como el historial de pagos, fechas de vencimiento, montos, saldos pendientes y frecuencia con la que los clientes pagan a tiempo o no.

Cuando este proceso se gestiona en herramientas como Excel, pueden haber errores, y eso provoca un seguimiento equivocado de la información.

El aprendizaje automático podría analizar los datos históricos de pago para identificar clientes con mayor riesgo de atraso, priorizar gestiones de cobro y generar alertas automáticas, ayudando a mejorar la precisión, estandarizar procesos y reducir errores operativos.

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Las sucursales bancarias también hablan: datos, personas e inteligencia artificial.

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Las sucursales bancarias también hablan: datos, personas e inteligencia artificial.

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En la banca tradicional solemos pensar la transformación digital desde las aplicaciones, los canales virtuales, el home banking o los asistentes conversacionales. Sin embargo, hay una dimensión menos visible, pero profundamente valiosa: la información que todos los días se genera en la atención presencial. Una sucursal bancaria no es solo un espacio operativo; es también un lugar donde se revelan necesidades, miedos, hábitos, frustraciones y expectativas de los clientes.

En entidades de gran capilaridad territorial como Banco Nación, cada jornada de atención produce una enorme cantidad de conocimiento que, muchas veces, queda disperso en la memoria de los empleados, en conversaciones informales o en registros administrativos que no siempre se convierten en inteligencia institucional. Un jubilado que vuelve tres veces por una clave digital, una PyME que consulta reiteradamente por capital de trabajo, un cliente que no comprende un requisito normativo, una persona que se frustra ante una app que no logra dominar: todos esos episodios son, en realidad, señales. Son datos humanos.

La pregunta, entonces, no es solamente cómo digitalizar más operaciones, sino cómo escuchar mejor lo que ya ocurre en el contacto cotidiano con los clientes. La interacción presencial podría transformarse en una fuente estratégica para mejorar procesos, detectar obstáculos, rediseñar journeys, anticipar consultas, personalizar ofertas y aliviar la carga operativa de las sucursales. Para ello sería necesario instrumentar herramientas que permitan registrar motivos de consulta, tiempos de espera, dificultades recurrentes, nivel de autonomía digital, reclamos frecuentes y oportunidades comerciales, siempre bajo criterios éticos, seguros y respetuosos de la privacidad.

La inteligencia artificial podría cumplir allí un rol decisivo. No como sustituto del vínculo humano, sino como una herramienta para ordenar, interpretar y devolver valor a partir de miles de interacciones que hoy se pierden. Un asistente interno podría clasificar consultas, sugerir respuestas normativas, detectar patrones de insatisfacción o identificar clientes que necesitan acompañamiento digital. Un tablero inteligente podría mostrar a la gerencia qué procesos generan más fricción, qué segmentos requieren más apoyo y qué oportunidades de mejora se repiten en distintas sucursales del país.

El desafío de Banco Nación, y de la banca tradicional en general, no consiste únicamente en tener mejores aplicaciones. Consiste en convertir su experiencia acumulada, su presencia territorial y su contacto cotidiano con millones de personas en aprendizaje organizacional. Allí reside una ventaja competitiva inmensa: ningún algoritmo externo conoce mejor la realidad financiera, social y productiva del país que una institución que la atiende todos los días desde sus mostradores.

Tal vez la banca del futuro no nazca solamente de grandes laboratorios tecnológicos, sino también de una escucha más atenta en la sucursal. De comprender que detrás de cada trámite hay una historia, y que detrás de cada historia puede haber un dato capaz de mejorar el servicio, hacer más eficiente la gestión y construir una experiencia bancaria más cercana, inteligente y humana.

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A mí me parece el campo de la medicina un sector muy amplio para trabajar con aprendizaje automático.

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En este sector se pueden ver temas con respecto a fraudes, se ha visto casos incluso que por medio de este se encuentran patrones inusuales.

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Aplicando Machine Learning en canchas sintéticas de fútbol

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Aplicando Machine Learning en canchas sintéticas de fútbol

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1. Visión por Computadora y Clasificación: El "Top 10" Automatizado

Cada vez que se alquile la cancha, o se esté llevando a cabo una liga de fútbol, la cancha tiene varias cámaras ubicadas de una manera estratégica, con el objetivo de grabar todo lo que se cubra durante el día completo de alquiler, y con el fin de que cada persona que desee entrar pueda ver la repetición del partido que jugó, sin embargo se puede también hacer lo siguiente:

1. Hacer un Top 10 de Goles, por día, por semana, por mes y por año. Esto hará que las personas estén revisando siempre para ver si se movió el top, y se produzca un enganche.

2. Hacer un Top 10 de las mejores atajadas de los porteros.

3. Hacer un Top 10 de los mejores tiros libres y jugadas a balón parado.

Aplicación: Podemos entrenar un modelo de clasificación para identificar patrones de movimiento de las 3 categorías antes mencionadas. En lugar de revisar horas de video manualmente, el sistema detecta automáticamente los fragmentos de acción intensa.

Valor Agregado: Al cruzar esto con los "likes" de la comunidad en redes sociales o encuestas, el modelo puede aprender qué tipos de jugadas (chilenas, tiros de larga distancia, jugadas colectivas, jugadas a balón parado) generan más interacción, automatizando la creación de los rankings.

2. Regresión: Predicción de Ventas

Una de las herramientas más potentes mencionadas es la Regresión, que sirve para predecir valores numéricos.

La Aplicación: Si sabemos cuántas canchas están reservadas (variable A), el modelo puede predecir cuántos refrescos o comidas se venderán en la refresquería (variable B).

Utilidad: Esto permite optimizar el inventario. Si el modelo detecta que los torneos de los viernes por la noche aumentan el consumo de bebidas energéticas en un 40%, el dueño puede abastecerse con precisión, evitando el desperdicio o la falta de stock.

3. Análisis de Datos con Python: Conociendo al Jugador

El uso de librerías como Pandas y Matplotlib (fundamentales en el ecosistema Python) permite procesar la información de las encuestas del Top 10.

La Aplicación: Podemos visualizar el comportamiento de los clientes. ¿A qué hora prefieren jugar los que más consumen en la refresquería? ¿Qué perfil de usuario vota más en las encuestas?

Estrategia: Con estos datos, se pueden crear promociones personalizadas. Por ejemplo: "Si votas por el mejor gol de la semana, obtienes un 10% de descuento en el combo de comida rápida tras tu partido".

4. Despliegue y Monitoreo (El Ciclo de Vida)

Como bien señala el texto guía, el trabajo no termina al crear el modelo. Una vez que ponemos el sistema de detección de goles en producción (Despliegue), es vital el Monitoreo.

Debemos evaluar si el modelo sigue siendo preciso o si, por ejemplo, el cambio en la iluminación de las canchas afecta la detección de los videos. El aprendizaje automático es un proceso de mejora continua.

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La verdadera evolución en la logística no está en hacer más, sino en anticipar mejor.

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La verdadera evolución en la logística no está en hacer más, sino en anticipar mejor.

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La logística siempre se apoyó en la eficiencia, pero hoy el machine learning permite dar un paso más: decisiones más precisas y anticipadas. Desde la optimización de rutas y la asignación de cargas, hasta la detección temprana de errores en la preparación de pedidos, el foco ya no es solo ejecutar bien, sino mejorar continuamente a partir de datos. Esto se extiende a la predicción de la demanda, transformando la gestión de inventarios de reactiva a planificada. El desafío no es la tecnología, sino definir objetivos claros y contar con equipos preparados para aprovecharla. En este contexto, incorporar inteligencia en los procesos deja de ser una ventaja y empieza a ser una condición para competir.

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En mi contexto de trabajo, se generan datos continuamente en varios procesos: registros de equipos, participación en programas STEAM como diplomados y clubes de robótica, listas de asistencia a talleres, resultados de evaluaciones, encuestas de satisfacción y campañas de correo automatizadas a centros educativos.

Cada uno de esos procesos deja trazas de datos estructurados: tipo de escuela, provincia, número de participantes, categorías en las que compiten, desempeño, continuidad en el programa y respuesta a las comunicaciones.

Esa información, acumulada año tras año, podría alimentar modelos de aprendizaje automático para detectar patrones, predecir comportamientos y apoyar la toma de decisiones educativas.

Un ejemplo concreto sería usar aprendizaje automático para predecir el número de equipos que participarán por provincia el próximo año, a partir de los datos históricos de inscripción, tipo de escuela y resultados obtenidos.
Con ese modelo podríamos planificar con anticipación la cantidad de jueces, material, presupuesto y acompañamiento que requiere cada región.
Otro ejemplo sería entrenar un modelo que analice patrones de asistencia, entrega de actividades y resultados de encuestas de los estudiantes de los programas STEAM, para identificar qué participantes tienen mayor riesgo de deserción y así diseñar intervenciones tempranas, mentorías o apoyo adicional antes de que abandonen el programa.

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Aprendizaje automático en la toma de decisiones para compra online. 

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Aprendizaje automático en la toma de decisiones para compra online. 

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La data de la búsqueda en redes y internet se ha convertido en una herramienta poderosa que da información privilegiada a META y otros desarrolladores para poder comercializar casi cualquier cosa lícita en internet y que influye en la toma de desiciones de los ciudadanos.

Es evidente como nuestras búsqueda y intereses crean base de datos para que las inteligencias y aprendizaje automático desarrollen patrones para enviarnos información de interés que resulta influyente en la toma de desciciones.

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Siento que hoy en día prácticamente todo lo que hacemos deja información que puede servir para el aprendizaje automático. Desde usar el celular buscar algo en internet o comprar en línea hasta manejar un carro o utilizar redes sociales. Muchas veces uno ni se da cuenta de la cantidad de datos que genera diariamente.

Un ejemplo que veo mucho son las recomendaciones de Netflix o TikTok. Mientras más contenido mira una persona, más entiende la aplicación qué tipo de videos o películas le gustan y empieza a mostrar contenido parecido. Básicamente el sistema va aprendiendo poco a poco del comportamiento del usuario.

También pienso que esto puede ayudar bastante en áreas industriales. Por ejemplo, en equipos de trabajo o maquinaria se podrían analizar temperaturas, vibraciones o fallas repetitivas para detectar problemas antes de que el equipo se dañe completamente. Eso ayudaría a ahorrar tiempo y dinero.

En lo personal creo que el aprendizaje automático ya forma parte de muchas cosas que usamos todos los días, aunque a veces no lo notemos directamente.

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He observado el uso del aprendizaje automático en la detección de incidentes en redes, a través del diagnóstico de patrones de falla o analizando un los registros de comportamientos de la red, se correlaciona hasta llegar a causa raíz en un elemento físico o programa.

Adicionalmente se proponen soluciones a las causas encontradas, rutinas para aplicarlas y en algunos casos la misma máquina aplica la rutina y provee un resultado.

Es decir nos encontramos en un momento en el que las máquinas o sistemas está aprendiendo a repararse.

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Uso de las bases de datos de consumo de asociados para evaluar e implementar políticas de retención o fidelización.

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Uso de las bases de datos de consumo de asociados para evaluar e implementar políticas de retención o fidelización.

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El mundo de las prestaciones médicas tienen una gran oferta comercial que genera una rotación importante en los asocidados...es importante para maximizar la inversión en el costo de adquisición, retener a aquellos asociados que son rentables para el negocio, y en muchos casos es conveniente prolongar promociones u ofrecer beneficios que fidelicen a este tipo de asociados. También es importante saber a quién no conviene retener. Este es un campo donde el aprendizaje automático y la automatización aportan al negocio liberando tiempo de los operadores para atender situaciones cuya resolución es más compleja.

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El aprendizaje automático aplicado en fábricas de pan (panaderías).

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El aprendizaje automático aplicado en fábricas de pan (panaderías).

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El uso de aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial (IA) en fábricas de pan está transformando la producción, pasando de una automatización básica a sistemas adaptativos que garantizan la calidad y eficiencia, logrando producciones de hasta 2,000 panes por hora. Esta tecnología permite optimizar desde la mezcla de ingredientes hasta el empaquetado final, ajustando parámetros en tiempo real para mantener la consistencia del producto. [1, 2, 3]

Aquí detallamos las principales aplicaciones y beneficios:

Aplicaciones Clave del Aprendizaje Automático

Control de Calidad en Tiempo Real: Algoritmos de IA monitorean variables críticas como la temperatura, presión, humedad y tiempo de cocción. Si la masa varía en humedad, el sistema recalibra automáticamente el horno para mantener la textura y sabor constantes.

Gestión de la Fermentación: Se utiliza espectroscopia NIR (infrarrojo cercano) combinada con ML para clasificar estados de fermentación de la masa y predecir parámetros de calidad, compensando la inestabilidad de la masa.

Visión Artificial y Automatización: Sistemas de visión artificial pueden evaluar la calidad de la materia prima y realizar inspecciones del producto final. En fábricas de alto volumen, se emplean robots para la formación de bolas de masa y el empaque automatizado.

Optimización del Horneado: Los modelos de predicción de procesos de horneado (BPPM) utilizan datos de sensores para analizar y mejorar la calidad del pan en tiempo real.

Mantenimiento Predictivo: Los sistemas de IA monitorean la maquinaria para predecir paradas de línea y reducir mermas.

Beneficios Principales

Estandarización: Se elimina la variabilidad entre lotes, garantizando que cada pieza tenga la misma calidad sin importar el turno de trabajo.

Eficiencia Energética y de Producción: Hornos inteligentes con sensores ópticos detectan el nivel de suciedad para recomendar programas de lavado, optimizando el consumo de agua y energía.

Reducción de Desperdicios: Al ajustar automáticamente las desviaciones en la producción, disminuye el retrabajo y la pérdida de ingredientes.

Aunque las líneas modernas son rápidas, el aprendizaje automático ayuda a entender la masa como un "sistema vivo" que cambia, permitiendo que la máquina se adapte en lugar de solo seguir una receta estática.

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Del dato al valor: el aprendizaje automático como ventaja para decidir mejor

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Del dato al valor: el aprendizaje automático como ventaja para decidir mejor

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El aprendizaje automático ya no debe verse como algo lejano o exclusivo de empresas tecnológicas. Hoy es una herramienta clave para cualquier organización que quiera tomar mejores decisiones con base en datos. Su valor principal está en identificar patrones que muchas veces no son visibles a simple vista y convertirlos en predicciones, clasificaciones o alertas útiles para el negocio.

Desde mi área financiera, veo una aplicación muy clara en temas como la detección de fraude, evaluación de riesgo crediticio, proyección de ventas, optimización de inventarios, análisis de cuentas por cobrar y predicción de flujos de caja. Por ejemplo, un modelo de clasificación podría ayudar a identificar clientes con mayor probabilidad de atraso en pagos, mientras que un modelo de regresión podría proyectar ingresos futuros con base en históricos, estacionalidad y comportamiento del mercado.

Algo importante es entender que el machine learning no inicia con el algoritmo, sino con una buena comprensión del problema y una correcta gestión de los datos. El ciclo debe pasar por entender la necesidad, adquirir datos, limpiarlos, analizarlos, modelar, evaluar, desplegar y monitorear. Si los datos son malos, incompletos o sesgados, el resultado del modelo también será débil.

En conclusión, considero que el aprendizaje automático tiene un enorme potencial empresarial, pero debe implementarse con criterio. No se trata de usar IA por moda, sino de aplicarla donde realmente genere impacto: reducir riesgos, anticipar escenarios, mejorar procesos y apoyar decisiones estratégicas. Para los líderes actuales, entender estas herramientas ya no es opcional; es parte de competir en una economía cada vez más digital y basada en datos.

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¿Qué es el Machine Learning?¿Y Deep Learning? Un mapa conceptual | DotCSV

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Machine Learning para Optimización de Inventario

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Machine Learning para Optimización de Inventario

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La gestión eficiente de compras es la clave para cualquier sector comercial. Utilizar algoritmos de ML para analizar histórico de ventas, estacionalidad y tendencias para mantener el inventario ideal, asegurando que no exista exceso de cobertura ni venta perdida, optimiza el flujo de caja de cualquier empresa.

El uso de ML en esta área tiene como objetivo pasar de una gestión reactiva (basada en el pasado) a una gestión predictiva (basada en el futuro) encontrando patrones en los datos internos pero incluyendo variables externas del mercado y macro económicas. Para ello es vital identificar outliers que no sesguen el modelo, asegurando que la data refleje la realidad del mercado

En este caso utilizaríamos modelos de Series Temporales avanzados (XGBoost o Prophet) para anticipar la demanda y gestionar las compras con eficiencia.

Para implementar esto lo recomendable es iniciar con un grupo de SKUs iniciales de "control" y monitorear el MAPE para ir ajustando el modelo y corregirlo

Este enfoque de implementación de ML tiene un efecto poderoso sobre el capital de trabajo, por lo que es un retorno de costo/beneficio muy alto.

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Existen varios fenómenos o mas bien situaciones en donde ya se están dando casos de aprendizaje automático, tales como:

1. No presentaciones de pasajeros a vuelos de aerolineas comerciales.

2. Recomendaciones de productos en marketplaces.

3. Rentas de vehículos.

4. Recomendaciones de streaming.

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Cuando los datos dejan de ser información y se convierten en ventaja competitiva

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Cuando los datos dejan de ser información y se convierten en ventaja competitiva

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Hoy en día existe una enorme cantidad de datos disponibles, pero su verdadero valor no está solo en acumularlos, sino en saber interpretarlos y convertirlos en decisiones útiles para el negocio. En ese sentido, considero que el machine learning se ha vuelto una herramienta clave, porque permite identificar patrones, anticipar comportamientos y generar propuestas de valor mucho más precisas.

En mi experiencia particular, tuve la oportunidad de apoyar en la construcción de un modelo predictivo para el seguimiento de licitaciones de medicamentos en instituciones públicas. Esta herramienta nos permitió monitorear los tenders de manera continua, prácticamente 24/7, analizar los niveles de precio de los distintos participantes y construir propuestas comerciales con un porcentaje de acierto bastante alto. Lo más valioso fue que el modelo se alimentaba con información histórica de licitaciones y precios, lo que le permitía aprender del comportamiento del mercado e ir ajustando sus recomendaciones con el tiempo.

Desde mi punto de vista, este tipo de iniciativas demuestra que el machine learning no solo sirve para automatizar tareas, sino también para elevar la calidad de la toma de decisiones. Cuando una organización logra combinar datos, conocimiento del negocio y modelos analíticos, puede responder con más agilidad, reducir la incertidumbre y competir de una manera mucho más inteligente.

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Aplicaciones actuales y potencial del aprendizaje automático en el ambito empresarial

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Aplicaciones actuales y potencial del aprendizaje automático en el ambito empresarial

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En el área de estadísticas de comercio exterior se utiliza el aprendizaje automático. Su capacidad para procesar volúmenes masivos de datos permite a las empresas y gobiernos transitar de una gestión reactiva a una estrategia predictiva. Esto es vital para anticipar crisis de suministros o para identificar sectores con potencial exportador no aprovechado.

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Aplicaciones actuales y potencial del aprendizaje automático en el ámbito empresarial

En la actualidad, el aprendizaje automático ya se utiliza en múltiples industrias y de manera muy concreta. Por ejemplo, en el sector financiero se aplica en la detección de fraudes y en la evaluación de riesgo crediticio, donde los modelos analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones anómalos o predecir la probabilidad de incumplimiento. En el comercio electrónico, se utiliza para la personalización de la experiencia del cliente, recomendando productos en función del comportamiento de compra y navegación.

En el caso de mi empresa, del rubro de transporte terrestre, considero que el aprendizaje automático tiene un potencial muy alto, especialmente en la optimización operativa. Por ejemplo, podría aplicarse para predecir el costo por kilómetro en función de variables como tipo de unidad, ruta, consumo de combustible, carga transportada y condiciones operativas. Esto permitiría mejorar la toma de decisiones comerciales, optimizar la asignación de recursos y reducir desviaciones en los costos reales frente a los presupuestados.

También podría utilizarse para anticipar mantenimientos de la flota (mantenimiento predictivo), reduciendo fallas inesperadas y mejorando la disponibilidad de las unidades. En general, el aprendizaje automático permitiría pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva, basada en datos, lo cual representa una ventaja competitiva importante.

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Donde esta la IA en Dermmune and Company? Mas cerca de lo que pensamos

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Donde esta la IA en Dermmune and Company? Mas cerca de lo que pensamos

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El aprendizaje automático no es algo del futuro, ya está presente y puede generar impacto real en nuestra empresa, Dermmune.

En investigación, permite identificar patrones en respuestas inmunológicas y predecir la efectividad de formulaciones.
En marketing y ventas, ayuda a segmentar clientes y anticipar la demanda.
En la experiencia del cliente, facilita recomendaciones personalizadas y análisis de comportamiento.
Y en operaciones, optimiza inventarios y procesos productivos.

Detrás de todo esto hay algo en común: datos + decisiones + impacto.

El reto no es usar IA por tendencia, sino identificar dónde realmente agrega valor en nuestro negocio.

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La salud preventiva: datos que ya existen, pero no estamos usando bien.

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La salud preventiva: datos que ya existen, pero no estamos usando bien.

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Muchas veces pensamos que la inteligencia artificial en salud es algo lejano o complejo, pero la realidad es que hoy ya generamos datos todo el tiempo que podrían servir para prevenir enfermedades… simplemente no los estamos conectando.

A lo largo del día dejamos señales como:

cuánto dormimos,

cuántos pasos damos,

nuestra frecuencia cardíaca,

nuestros hábitos de alimentación,

e incluso nuestras consultas médicas o síntomas repetitivos.

El problema no es la falta de información, sino que estos datos están aislados y no se interpretan en conjunto.

Aquí es donde el aprendizaje automático puede tener un impacto muy grande. No para reemplazar al médico, sino para detectar patrones que una persona o incluso un sistema tradicional no vería fácilmente.

Por ejemplo, un sistema podría identificar que:

una persona ha venido durmiendo mal durante semanas,

su frecuencia cardíaca en reposo ha aumentado,

y ha reducido su nivel de actividad.

Por separado, estos datos no dicen mucho. Pero juntos pueden indicar un riesgo temprano de estrés crónico, problemas cardiovasculares o fatiga acumulada.

Lo interesante es que esto no necesariamente implica tecnologías futuristas. Hoy ya existen:

relojes inteligentes,

apps de salud,

historiales médicos digitales,

que generan suficiente información para empezar a trabajar en modelos de prevención.

Si estos datos se integraran correctamente, el enfoque de la salud cambiaría completamente:
pasaríamos de reaccionar cuando hay síntomas, a anticiparnos antes de que el problema aparezca.

En ese sentido, el verdadero valor del aprendizaje automático en salud no está en hacer diagnósticos más sofisticados, sino en algo más simple pero más poderoso:
ayudarnos a tomar decisiones a tiempo.

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Para el caso de mi empresa, es muy aplicable en varios de los procesos de desarrollo de software, uno de ellos es el manejo y atención de incidencias:

Qué haría el ML en concreto

1. Clasificación automática Cuando un usuario reporta un incidente, el modelo lee el texto y lo asigna automáticamente a una categoría: error del sistema, problema de acceso, falla de hardware, duda de uso, etc. Hoy eso probablemente lo hace una persona manualmente.

2. Priorización inteligente El modelo aprende que ciertos tipos de incidencias (por ejemplo, caída del sistema en una sala de audiencias) tienen mayor impacto operativo y los escala automáticamente, sin depender del criterio subjetivo de quien recibe el ticket.

3. Sugerencia de solución Basado en casos históricos similares, el sistema sugiere al técnico la solución que funcionó antes. Reduce el tiempo de resolución y el aprendizaje de técnicos nuevos.

4. Detección de patrones recurrentes Identifica si hay un módulo del sistema que genera incidencias repetitivas, lo que alimenta decisiones de mantenimiento preventivo o mejora del software.

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Aplicación del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales

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Aplicación del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales

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En el mundo actual y en esta era digital, todas las actividades humanas y empresariales generan datos, los cuales pueden ser aprovechados mediante aprendizaje automático, en el contexto empresarial, especialmente en el retail, hay diferentes procesos que generan información importante, por ejemplo, el comportamiento de compra de los clientes, esto genera datos sobre la frecuencia de compra, el ticket promedio, tipo de productos adquiridos etc. Asimismo los procesos de crédito generan información relevante como; historial de pagos, nivel de endeudamiento, moras y capacidades de pagos. También podemos tomar en cuenta variables externas pero que incluyen en el cliente como; la ubicación geográfica, nivel socioeconómico, comportamiento del mercado etc.

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Propuesta de aplicación - Aprendizaje automático  

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Propuesta de aplicación - Aprendizaje automático  

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APRENDIZAJE AUTOMATICO EN EL MODULO DE PRODUCCION DE UNA BODEGA

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APRENDIZAJE AUTOMATICO EN EL MODULO DE PRODUCCION DE UNA BODEGA

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El aprendizaje automático puede aplicarse en el módulo de producción desarrollado de la bodega, va a servid para anticipar desvíos y mejorar la planificación, el control y la eficiencia operativa. A partir de las bases de datos ya relevadas —producción real, planificación semanal, órdenes de producción, recetas, stock de insumos, consumos, paradas y setup— es posible entrenar modelos que aprendan de los comportamientos históricos y ayuden a prever situaciones futuras.

Por ejemplo, podría utilizarse para predecir si una orden va a cumplir o no con el volumen planificado, estimar la velocidad real esperada por línea o artículo, detectar riesgo de faltantes de insumos, anticipar mermas superiores a lo normal y advertir posibles paradas o tiempos improductivos. De este modo, el sistema no solo registraría lo que ya pasó, sino que también generaría alertas y estimaciones útiles antes de ejecutar la producción.

En este sentido, el aprendizaje automático permitiría pasar de una gestión reactiva a una gestión más predictiva, donde los datos históricos se convierten en apoyo concreto para tomar decisiones mejores y más rápidas. Su mayor valor en producción estaría en ayudar a planificar con más precisión, reducir desvíos, controlar costos y aumentar la eficiencia general del proceso.

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Estuve leyendo algunos colegas, con ideas muy interesantes y diversas de como aplicar el aprendizaje automático y sacarle provecho en diferentes industrias, departamentos y procesos; y en efecto es increíble el potencial que esto puede tener para el desarrollo de un presente innovador dentro de las empresas. Eso si sin perder de vista lo mencionado en este curso fairness y privacidad, me parece que si tener conciencia de como manejar las bondades de este tipo de herramientas tecnológicas. Podemos avanzar hacia una compañía rentable y un mundo más ético.

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El comportamiento de los clientes en compras, tanto en tiendas físicas como en e-commerce, genera un volumen constante de datos que puede ser aprovechado mediante machine learning. Cada interacción deja huella: productos vistos, tiempo de permanencia, frecuencia de compra, ticket promedio, métodos de pago y respuesta a promociones.

A partir de estos datos, es posible identificar patrones de consumo y segmentar clientes según sus hábitos, preferencias y nivel de valor para la empresa. El aprendizaje automático permite ir más allá del análisis descriptivo, anticipando comportamientos futuros como la probabilidad de compra, abandono o respuesta a una campaña.

En el contexto del e-commerce, estos modelos se utilizan para personalizar recomendaciones en tiempo real, optimizar la experiencia del usuario y aumentar la tasa de conversión. En tiendas físicas, combinando datos de ventas, fidelización y tecnologías como POS inteligentes, también es posible analizar patrones y mejorar la gestión comercial.

En síntesis, el comportamiento de compra no solo refleja lo que el cliente hizo, sino que, correctamente analizado, permite predecir lo que hará. Esto convierte los datos en un activo estratégico para la toma de decisiones y la generación de valor en el negocio.

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Desarrollar un sistema que ayude a optimizar campañas publicitaria. Encontrando al cliente idea, comportamiento y segmentación. 

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Desarrollar un sistema que ayude a optimizar campañas publicitaria. Encontrando al cliente idea, comportamiento y segmentación. 

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Pienso en varios temas en mi país:

Legislación: tener datos para poder elaborar mejores leyes al igual que sus debidos reglamentos.

Datos a nivel social, económico, político, familiar, etc. de personas dentro de los grupos de atención prioritaria y de igual forma, datos de personas que están en el otro extremo, personas con un plan de vida exitoso, y con toda esta data, diseñar programas sociales acordes para ayudar de mejor manera a cada grupo.

Fauna urbana: recopilar la información que obtienen las clínicas veterinarias y consolidarla en una base de datos central para determinar qué enfermedades están afectando a perros y gatos, entre otras especies, para producir medicamentos, vacunas, tratamientos y programas para, incluso, prevenir la transmisión de enfermedades hacia humanos.

Por otro lado, muy aparte de todo esto, pienso en el emprendimiento que estoy corriendo actualmente y aunque aún no veo con claridad problemas para los que pueda implementar desde ya una solución viable de aprendizaje automático, estoy seguro que se presentará con el tiempo. Por este motivo, quiero ir recopilando datos de manera ordenada para tenerlos listos para cuando el momento se presente.

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En el contexto empresarial y desde mi área de RRHH, muchos procesos cotidianos generan datos que pueden aprovecharse mediante aprendizaje automático para resolver problemas y mejorar la toma de decisiones. Algunos ejemplos simples son:

Rotación de personal:
Datos como antigüedad, ausentismo, evaluaciones de desempeño y encuestas de clima pueden usarse para predecir la probabilidad de renuncia y tomar acciones preventivas desde RRHH.

Reclutamiento y selección:
Los CV, resultados de entrevistas y pruebas técnicas generan datos que permiten identificar patrones de candidatos exitosos, ayudando a filtrar y priorizar postulantes de forma más objetiva.

Desempeño y productividad:
Indicadores como cumplimiento de metas, tiempos de entrega y feedback de líderes pueden utilizarse para detectar brechas de desempeño y personalizar planes de capacitación.

Clima organizacional:
Las respuestas a encuestas internas generan datos que permiten identificar áreas con riesgo de desmotivación, conflictos o bajo compromiso.

Capacitación y desarrollo:
El uso de plataformas de aprendizaje (cursos completados, evaluaciones, frecuencia de uso) permite recomendar contenidos personalizados según las necesidades de cada colaborador.

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Clasificación de Suelos con IA y Satélites

Para mapear usos del suelo, combinamos sensores remotos y Machine Learning. Usamos imágenes satelitales (como Sentinel-2) por su información infrarroja, ideal para detectar vegetación, y ortofotos por su alta resolución geométrica.

El proceso es directo:

1. Datos: Extraemos firmas espectrales y texturas en QGIS.

2. Entrenamiento: En Jupyter Notebook, enseñamos a un algoritmo (como Random Forest) a asociar colores y formas con categorías (agua, bosque, urbano).

3. Predicción: El modelo etiqueta cada píxel de la imagen automáticamente, generando mapas de cobertura precisos para monitorear el territorio a gran escala.

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Conozco que el aprendizaje automático permite analizar datos para encontrar patrones y predecir comportamientos.
En mi caso, podría usarlo para identificar qué clientes tienen más probabilidades de comprar y así optimizar el tiempo y mejorar las ventas.

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Un proceso que está girando o generando datos que podríamos resolver de manera automatizada es la recopilación y consolidación de reportes o información que actualmente se hace manualmente. Por ejemplo, cuando diferentes personas envían datos en archivos o correos y alguien tiene que reunirlos, revisarlos y hacer un reporte final. Ese flujo podría automatizarse mediante herramientas que recojan la información automáticamente y generen el reporte en tiempo real.

También suelen automatizarse procesos como:

Actualización de bases de datos cuando se reciben nuevas solicitudes.

Seguimiento de tickets o casos que hoy requieren revisión manual.

Envío de recordatorios o notificaciones cuando hay tareas pendientes.

Automatizar estos procesos reduce errores, ahorra tiempo y permite que el equipo se enfoque en tareas más estratégicas en lugar de trabajo operativo.

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El aprendizaje automático en tu día a día: invisible pero omnipresente

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El aprendizaje automático en tu día a día: invisible pero omnipresente

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¿Sabías que antes de terminar de leer este párrafo, ya habrás interactuado con al menos 5 sistemas de aprendizaje automático sin darte cuenta? El ML no vive en laboratorios lejanos: está tejido en lo cotidiano, actuando como un "asistente silencioso" que anticipa, filtra y personaliza tu experiencia digital.

Un ejemplo que vemos todos los días es el reconocimiento facial en plataformas como las bancarias en donde en donde el rostro se verifica inmediatamente comparando y analizando patrones a través de los contornos faciales. Otro caso muy habitual es la de las recomendaciones en plataformas de venta como Amazon, el sector minorista utiliza el aprendizaje automático para agrupar a los clientes según sus hábitos de compra o similitudes demográficas, y extrapolando lo que una persona podría desear a partir de las compras de otra. Si bien algunas sugerencias de compra son obvias, el aprendizaje automático puede alcanzar una precisión asombrosa al encontrar relaciones ocultas en los datos y predecir lo que deseas incluso antes de que lo sepas. O el más común cuando el aprendizaje automático influye en su funcionamiento de nuestro correo electrnico La automatización del correo electrónico es un resultado directo del éxito del aprendizaje automático, y una función que suele pasar desapercibida es el filtrado de spam. Un buen sistema de filtrado de spam se adapta y detecta patrones indeseables en el contenido de los correos electrónicos. Esto incluye datos de dominios de correo electrónico, la ubicación física del remitente, el texto y la estructura de los mensajes, y las direcciones IP. También requiere la colaboración de los usuarios, quienes deben marcar los correos electrónicos que se archivan por error. Con cada correo marcado, se añade una nueva referencia de datos que contribuye a una mayor precisión en el futuro.

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Gestión de Cobros mediante Aprendizaje Automático

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Gestión de Cobros mediante Aprendizaje Automático

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La gestión de cobranza en las empresas genera constantemente datos que podrían utilizarse mediante el aprendizaje automático. Por ejemplo, se registran datos como historial de pagos, fechas de vencimiento, montos o saldos pendientes y frecuencia con la que los clientes pagan a tiempo o con mora.

Cuando este proceso se gestiona manualmente en herramientas como Excel, pueden ocurrir errores humanos, como filtrar mal la información o no detectar a tiempo cuentas pendientes de cobro, lo que provoca un seguimiento escaso y posibles pérdidas de ingresos.

El aprendizaje automático podría analizar los datos históricos de pago para identificar clientes con mayor riesgo de atraso, priorizar gestiones de cobro y generar alertas automáticas, ayudando a mejorar la precisión, estandarizar procesos y reducir errores operativos.

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Aprendizaje automático en Riesgo Operativo

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Aprendizaje automático en Riesgo Operativo

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“En el contexto bancario, los procesos operativos, los incidentes, los reclamos, los eventos de pérdida, los hallazgos de auditoría y los indicadores de riesgo generan grandes volúmenes de datos históricos. El aprendizaje automático permite transformar estos datos en modelos predictivos que apoyan la gestión proactiva del riesgo operativo, optimizando controles, reduciendo pérdidas y fortaleciendo el cumplimiento regulatorio.”

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Aprendizaje Automático en la Industria Química

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Aprendizaje Automático en la Industria Química

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El aprendizaje automático representa una transformación profunda en la manera en que las empresas pueden operar, innovar y competir.

En una industria caracterizada por procesos complejos, altos costos operativos y estrictos estándares de seguridad y regulación, el machine learning puede generar valor en múltiples frentes: optimización de procesos productivos, reducción de desperdicios, mantenimiento predictivo de equipos, control de calidad en tiempo real o mejora en la formulación de nuevos productos.

Además, el análisis avanzado de datos permite modelar reacciones químicas, predecir rendimientos y acelerar ciclos de investigación y desarrollo. Esto no solo impacta la eficiencia, sino también el time-to-market y la sostenibilidad, al reducir consumo energético y emisiones.

Sin embargo, el verdadero diferencial no está únicamente en la tecnología, sino en la capacidad organizacional para integrar datos, talento y procesos bajo una estrategia clara. Adoptar machine learning implica repensar la toma de decisiones, fortalecer la gobernanza de datos y desarrollar nuevas competencias en el capital humano.

Para una empresa química, el aprendizaje automático puede significar pasar de una operación reactiva a una operación predictiva y optimizada. En un entorno competitivo y regulado, esa transición puede marcar la diferencia entre liderar el mercado o quedarse atrás.

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Actualmente en mi campo de trabajo uso IA en el análisis de imágenes medicas y su procesamiento.

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Actualmente en mi campo de trabajo uso IA en el análisis de imágenes medicas y su procesamiento.

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esto me ha permitido mejorar el diseño de tratamiento oncológicos con radioterapia en sus modalidades de Radioterapia IMRT IGRT, Y radiocirugía o SRS ( steriotactic radio surgery

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El aprendizaje automático para la generación o captura de Leads de Calidad

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El aprendizaje automático para la generación o captura de Leads de Calidad

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En bienes raíces el aprendizaje automático podría utilizarse para el análisis de los perfiles de los clientes o leads de alta calidad, aquellos que tienen mayor probabilidad de comprar en un proyecto específico. Analizando datos históricos de clientes que han comprado bienes inmuebles en diferentes proyectos, y entendiendo su perfil sociodemografico, podriamos generar audiencias más específicas para las campañas de mercadeo. De esta forma estaríamos dirigiendo los esfuerzos de marketing de una manera más precisa.

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Uso de Machine Learning en Price Tracking de Productos Lácteos y Jugos

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Uso de Machine Learning en Price Tracking de Productos Lácteos y Jugos

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En mi trabajo se realiza price tracking de productos como leche blanca, jugos y leche saborizada en distintos puntos de venta o supermercados. Actualmente estos datos se recolectan de forma periódica y luego son analizados por personas para identificar cambios de precio, promociones o tendencias del mercado. Sin embargo, este proceso genera una gran cantidad de información que podría aprovecharse mediante aprendizaje automático. Por ejemplo, un modelo de machine learning podría analizar el historial de precios para identificar patrones y predecir posibles cambios futuros en los precios de los competidores, lo que permitiría anticipar decisiones comerciales. También podría detectar automáticamente promociones o descuentos recurrentes en determinados establecimientos o temporadas, así como identificar anomalías o cambios de precio inusuales que podrían afectar la competitividad de un producto. De esta manera, el uso de aprendizaje automático permitiría automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos, encontrar patrones que podrían pasar desapercibidos en un análisis manual y generar información útil para apoyar la toma de decisiones estratégicas en marketing y trade marketing.

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La inteligencia artificial aprovecha los datos generados en la vida diaria para identificar patrones y desarrollar soluciones innovadoras mediante Machine Learning.

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Procesos cotidianos como fuente de datos para soluciones basadas en Machine Learning

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Procesos cotidianos como fuente de datos para soluciones basadas en Machine Learning

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Por: Elizabeth Campos-May

Hoy en día, casi todo lo que hacemos genera datos de forma constante. Desde cómo nos movemos por la ciudad hasta nuestra actividad digital diaria, cada acción deja un rastro que puede convertirse en información valiosa.

Con técnicas de Machine Learning, es posible analizar estos datos para descubrir patrones, anticipar comportamientos, optimizar procesos y tomar mejores decisiones en áreas como transporte, comercio, salud y entre otros.

1. Tráfico y movilidad urbana

La movilidad en las ciudades genera millones de datos cada minuto: autos en movimiento, transporte público y peatones forman un flujo constante de información.

Con estos datos, es posible predecir congestionamientos, optimizar rutas y mejorar la planificación del transporte.

Un ejemplo claro es Google Maps, que combina señales de tráfico, sensores y datos de teléfonos móviles para ofrecer rutas más rápidas y confiables.

El Machine Learning permite anticipar picos de tráfico, sugerir desvíos y mejorar la eficiencia de los sistemas urbanos.

2. Comportamiento de compra en el comercio

Cada decisión de compra, ya sea en una tienda física o en línea, genera datos que hablan de preferencias y hábitos. Con ellos, se puede anticipar la demanda de productos, mejorar inventarios y personalizar recomendaciones para cada cliente.

Amazon, por ejemplo, utiliza historiales de búsqueda y compra para sugerir productos que probablemente interesen a sus usuarios.

Gracias al Machine Learning, se identifican patrones de consumo y se ajustan estrategias de marketing y ventas en tiempo real.

3. Monitoreo de salud con dispositivos inteligentes

Los relojes y pulseras inteligentes registran datos sobre nuestra actividad física, sueño y ritmo cardíaco. Estos datos pueden alertar sobre cambios importantes en la salud y prevenir problemas antes de que ocurran.

Dispositivos como el Apple Watch analizan la información de manera continua, y con Machine Learning se detectan patrones anómalos que generan alertas tempranas, permitiendo tomar medidas preventivas.

En conclusión, nuestros hábitos diarios producen datos que, cuando se analizan con Machine Learning, se transforman en soluciones útiles para la vida real. Desde hacer más eficientes las rutas de transporte hasta cuidar nuestra salud y bienestar digital, el aprendizaje automático aprovecha los datos cotidianos para anticipar comportamientos, optimizar decisiones y fomentar la innovación en distintos sectores.

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El aprendizaje automatico es importante hoy en día tenemos data de todo tipo cuantitativa y cualitativa. saber usar y limpiar la data es importante para que modelos puedan aprender a proyectar la venta y ser mas acertivo, a mejorar los canales de suministro en el area comercial y ser un aliado en la toma de decisiones estrategicas.

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Creo que la mejor forma de hacer seguimiento es con dats de calidad. Podemos tener no solo historial de ventas de los comerciales, sino ayudarlos en la prospección, calidad de clientes, fuentes potenciales de ventas, mejoras en el % de cierre,

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En la vida diaria pasan un montón de cosas que generan datos a veces sin darnos cuenta y esos datos se pueden usar en aprendizaje automático para resolver problemas. Básicamente, cuando hay patrones en la información, podemos usar ML para predecir, clasificar o recomendar algo.

Fenómenos / situaciones que generan datos útiles para ML; Ejemplos de estos pueden ser:

1) Compras y comportamiento del cliente (tiendas y online):

Cada compra, producto que se mira, carrito abandonado, hora, ubicación, método de pago, etc

Para: predecir demanda, recomendar productos, segmentar clientes, detectar fraude.

2) Redes sociales y contenido digital:

Likes, comentarios, tiempo viendo un video, palabras que se usan, interacciones, etc

Para: análisis de sentimiento, detectar noticias falsas, moderar contenido, recomendaciones.

3) Transporte y movilidad:

GPS, tráfico, rutas, tiempos de viaje, accidentes…

Para: predecir congestionamiento, optimizar rutas, predecir tiempos de entrega.

4) Banca y finanzas:

Transacciones, montos, frecuencia, ubicación, patrones de gasto.

Para: detectar fraude, scoring crediticio, predecir morosidad.

Ejemplos:

Netflix/YouTube/Spotify: te recomiendan cosas según lo que ves/escuchas y cuánto tiempo.

Bancos: detectan compras raras o sospechosas (por monto, lugar, etc.).

Google Maps/Waze: predicen tráfico y te tiran la mejor ruta con datos en tiempo real.

Tiendas (como el caso de muebles): con ventas pasadas y datos de la zona, se puede decidir qué gama vender en cada sucursal para vender más (ya sea por clasificación o por regresión).

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El uso de redes sociales y apps de streaming: Cada vez que das "like", ves un video o buscas un producto, generas datos sobre tus gustos y hábitos. El aprendizaje automático procesa estos eventos para resolver el problema de la sobrecarga de información, filtrando el contenido para mostrarte solo lo que es relevante para ti mediante algoritmos de recomendación.

El tráfico y la movilidad urbana: Los sensores de GPS en los autos y teléfonos móviles generan un flujo constante de datos sobre la velocidad y posición de miles de personas. Estos procesos se analizan para resolver el problema de la congestión vial, permitiendo que aplicaciones como Google Maps predigan embotellamientos y calculen rutas más rápidas en tiempo real.

Las transacciones bancarias y compras digitales: Cada movimiento de dinero que realizas deja una huella de ubicación, monto y tipo de comercio. El aprendizaje automático utiliza estos datos para resolver el problema del fraude, identificando patrones de gasto inusuales que no coinciden con tu perfil y bloqueando la operación en milisegundos para proteger tu dinero.

El monitoreo de signos vitales con dispositivos inteligentes: Los relojes y bandas de ejercicio capturan datos sobre tu ritmo cardíaco, oxígeno en sangre y calidad del sueño. Estos procesos biológicos sirven para resolver problemas de salud preventiva, permitiendo que el software detecte anomalías (como una arritmia) mucho antes de que el paciente note algún síntoma físico.

La operación de maquinaria en fábricas: Los sensores industriales miden constantemente el calor, la vibración y el ruido de los motores. Estos datos se usan para resolver el problema del mantenimiento costoso, prediciendo exactamente cuándo una pieza va a fallar (mantenimiento predictivo) para cambiarla justo a tiempo, evitando que la producción se detenga por completo.

Alessandra Dionisio

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pienso que la IA es un universo de datos a los que podemos acceder realizando una simple pregunta como averiguar estado del tiempo, transito , geolocalizacion para cuando queramos encotrar un comercio cercano o segun los datos que he incorporado acerca de mi personalidad , gustos alimentarios para preparar un menu semanal, como tambien a nivel comercial, realizar una busqueda e investigacion de precio calidad de la competencia alrededor de mi negocio, tambien como asistente para monitorear ventas , satisfaccion del cliente, etc

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Estudiante: Grace Sánchez Mendieta

Algo que suelo usar en mi vida cotidiana- y sin lo que no podría llegar a tiempo a mi trabajo- es Google Maps. Es el ejemplo que imagino que usa datos para resolver uno o varios problemas: ¿qué ruta tomo hoy? ¿en qué tiempo llego a mi destino?

Ahora, a nivel técnico esta aplicación recopila datos importantes sobre ubicaciones, velocidad y las rutas por las que transitamos y para eso se alimenta de nuestros celulares (más específicamente del GPS integrado), de datos históricos del tráfico de las distintas zonas, también de reseñas y el Street View que es la opción que sale cuando quieres ver imágenes reales a 360° de la calle. Todos los datos que saca de eso alimentan el aprendizaje automático que en otras palabras, es recopilar datos masivos (crowdsourcing) en tiempo real y convertirlos en decisiones que nos solucionan la vida: nos ayudan a identificar patrones de movilidad (horas pico, zonas de congestión o rutas preferidas) y nos permiten saber el tiempo estimado de llegada y sugerir rutas más eficientes.

Cuando las calles cambian o se modifica la infraestructura Google Maps analiza imágenes satelitales y del propio Street View lo que facilita la actualización casi automática de los mapas. Gracias a los algoritmos de recomendación aprenden del comportamiento individual como las búsquedas frecuentes, lugares visitados y horarios.

En conclusión, en conjunto todos estos sistemas muestran cómo el aprendizaje automático no solo clasifica o predice a partir de datos estáticos, sino que se está adaptando constantemente a nuestro entorno, mejorando su desempeño a medida que recibe más información.

Este artículo me sirvió de guía: Google Maps: Navegación inteligente con IA

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a través del aprendizaje automático se puede predecir comportomientos futuros de consumo de energía eléctrica acorde a la situación económica del país e incluso de las comunidades.

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a través del aprendizaje automático se puede predecir comportomientos futuros de consumo de energía eléctrica acorde a la situación económica del país e incluso de las comunidades.

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El mundo como generador de datos: fenómenos y aplicaciones del aprendizaje automático

Por:  Jessica Ortiz

¿Qué fenómenos, situaciones, procesos, te imaginas que están generando datos que podrían ser utilizados para resolver algún problema a través del aprendizaje automático?

En un mundo donde la tecnología se ha consolidado como una herramienta esencial, su impacto se refleja en la automatización de procesos que antes resultaban complejos y generaban soluciones tardías. Hoy, la innovación tecnológica no solo agiliza la resolución de problemas, sino que también se convierte en un motor de aprendizaje y transformación, permitiendo la obtención de información en tiempo real y potenciando la toma de decisiones más precisas y oportunas.

Los fenómenos, situaciones y procesos que generan datos útiles para el aprendizaje automáticos conocidos como Machine Learning son muy variados, porque vivimos en un mundo hiperconectado donde casi todo puede convertirse en información cuantificable.

Estamos en la era digital y prácticamente todos los procesos sociales, culturales, económicos, industriales y naturales producen datos.  Estos datos, cuando son recopilados y analizados mediante técnicas de Machine Learning se convierten en insumos para resolver problemas complejos que antes parecían imposibles de abordar.

Entre las fuentes de datos para el Machine Learning tenemos:

1.     Procesos médicos y de salud

Historias clínicas electrónicas, imágenes médicas (radiografías, resonancias, mamografías), y dispositivos portátiles (wearables).

Estos datos permiten detectar enfermedades, predecir riesgos y personalizar tratamientos.

2.     Fenómenos ambientales

Sensores de calidad del aire, estaciones meteorológicas, imágenes satelitales.

Se utilizan para modelar el cambio climático, anticipar desastres naturales y gestionar recursos hídricos.

3.     Situaciones sociales y económicas

Transacciones financieras, patrones de consumo, redes sociales.

Ayudan a detectar fraudes, analizar tendencias de mercado y comprender dinámicas sociales.

4.     Procesos industriales

Sensores en fábricas, robots, sistemas de logística.

Se aplican en mantenimiento predictivo, optimización de cadenas de suministro y reducción de costos.

Machine Learning en el mundo real:

Un ejemplo de uso real y quizás uno de los más significativos en se ha aplicado el Machine Learning es en el área de la salud, la detección temprana del cáncer de mama; un caso emblemático del uso datos ML.

En un estudio publicado en Nature (McKinney et al., 2020), investigadores entrenaron un sistema de aprendizaje automático con más de 76,000 mamografías.  El modelo logró reducir tanto los falsos positivos como los falsos negativos, alcanzando un rendimiento comparable e incluso superior al de radiólogos humanos.  Este avance demuestra cómo un fenómeno cotidiano en hospitales, la generación de imágenes médicas, puede convertirse en datos que salvan vidas al mejorar la precisión diagnóstica.

Reflexión final

El aprendizaje automático no es solo una herramienta tecnológica: es un puente entre los datos que generamos constantemente y las soluciones que necesitamos. Desde la salud hasta el medio ambiente, pasando por la economía y la industria, los fenómenos que producen datos son innumerables. La clave está en transformar esa información en conocimiento útil, capaz de resolver problemas reales y urgentes.

Nos queda más que como responsables de una tecnología que va en avanzada seguir utilizando estos datos para generar vida y no muerte, te dejo con una interrogante de reflexión.

¿Cómo podemos garantizar que los datos generados por fenómenos tan diversos, desde la salud hasta el medio ambiente, se utilicen de manera ética y responsable para que el aprendizaje automático no solo resuelva problemas técnicos, sino que también contribuya al bienestar social y humano?

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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) están transformando la manera en que las organizaciones toman decisiones y optimizan sus procesos. Mientras la IA busca que las máquinas imiten la inteligencia humana, el aprendizaje automático permite que los sistemas aprendan a partir de datos, identifiquen patrones y mejoren su desempeño sin ser programados explícitamente para cada tarea.

En el ámbito empresarial, estas tecnologías impulsan la automatización, la personalización de servicios y la analítica predictiva, generando mayor eficiencia y competitividad. Sin embargo, también plantean retos éticos relacionados con la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y el impacto en el empleo.

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Caso de estudio

Aplicación de aprendizaje automático en una pastelera solopreneur con tienda en IG

1. Contexto del negocio

El caso analiza a una pastelera solopreneur que gestiona un emprendimiento de repostería artesanal y comercializa sus productos exclusivamente a través de Instagram. La venta se realiza mediante publicaciones, historias y mensajes directos, sin una plataforma de e-commerce formal. El negocio maneja un volumen promedio de pedidos diarios variable, con picos significativos en fines de semana y fechas especiales.
Al tratarse de una operación unipersonal, la pastelera enfrenta limitaciones de tiempo y recursos para planificar la producción y gestionar los pedidos de manera eficiente.

2. Problema identificado

El principal problema identificado es la dificultad para estimar la demanda diaria por producto, lo que genera dos consecuencias frecuentes: desperdicio de productos no vendidos y saturación de pedidos en momentos de alta demanda. La toma de decisiones se basa principalmente en la experiencia e intuición, lo que resulta insuficiente ante la variabilidad del comportamiento de los clientes y la estacionalidad del negocio.

3. Datos generados por la operación

A pesar de no contar con sistemas complejos, el negocio genera datos de forma natural, tales como:

Ventas por tipo de producto y por día

Horarios y días con mayor volumen de pedidos

Interacciones en Instagram (mensajes, comentarios, reacciones)

Fechas especiales y promociones

Información contextual como clima o eventos locales

Estos datos constituyen una base suficiente para aplicar técnicas básicas de aprendizaje automático.

4. Aplicación del aprendizaje automático

Con los datos históricos disponibles, se propone el uso de aprendizaje supervisado, específicamente un modelo de predicción de demanda. El objetivo del modelo sería estimar la cantidad de unidades que se deben producir diariamente por tipo de producto.
Adicionalmente, podrían emplearse técnicas de aprendizaje no supervisado para segmentar clientes según patrones de compra y frecuencia, permitiendo personalizar ofertas y priorizar pedidos.

5. Resultados esperados

La aplicación del aprendizaje automático permitiría:

Reducir el desperdicio de productos

Optimizar la planificación diaria de producción

Mejorar los tiempos de respuesta a los clientes

Incrementar la eficiencia operativa y las ventas

El uso de modelos predictivos apoyaría decisiones más precisas y menos dependientes de la intuición.

6. Retroalimentación del caso

Este caso demuestra que el aprendizaje automático no está limitado a grandes empresas o infraestructuras complejas. Incluso en emprendimientos pequeños, como una pastelera solopreneur con tienda en Instagram, los datos cotidianos pueden transformarse en información valiosa para la toma de decisiones. El valor del aprendizaje automático radica en su capacidad para convertir datos simples en conocimiento accionable, fortaleciendo la sostenibilidad y crecimiento del negocio.

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José Eduardo Mejía Fuentes.

Compras y comportamiento de clientes.

Fenómenos/procesos que generan datos

·         Navegación: páginas vistas, tiempo en cada producto, clics en fotos, filtros usados (precio, color, material), búsquedas.

·         Compra: productos comprados, cantidad, ticket promedio, método de pago, frecuencia (cada cuánto compra), hora/día de compra.

·         Promos: cupones usados, sensibilidad a descuentos (si compra solo con promo), respuesta a campañas (email/ads).

·         Postventa: devoluciones, cambios, reclamos, calificaciones/reseñas.

Qué problema podría resolver con aprendizaje automático.

·         Recomendación personalizada: sugerir muebles similares o complementarios (ej.: sofá + mesa de centro) para aumentar venta cruzada.

·         Predicción de demanda por producto: estimar qué se venderá más la próxima semana/mes para planificar inventario.

·         Segmentación de clientes: agrupar clientes (buscan precio, buscan lujo, compran por mudanza, etc.) para campañas más efectivas.

·         Churn (riesgo de perder clientes): detectar quién está dejando de comprar y activar ofertas o seguimiento.

Qué “salida” daría un modelo.

·         Probabilidad de compra por cliente/producto.

·         Segmento del cliente.

·         Predicción de ventas futuras por tienda/categoría.

·         Lista de productos recomendados con un “score”.

Mantenimiento de maquinaria/vehículos.

Fenómenos/procesos que generan datos.

·         Sensores y telemetría: temperatura del motor, vibración, presión, consumo de energía/combustible, RPM, voltaje.

·         Uso: horas de operación, kilómetros recorridos, cargas transportadas, rutas, condiciones de trabajo (calor, polvo, humedad).

·         Historial: fechas de mantenimiento, piezas cambiadas, tipo de falla, tiempo fuera de servicio (downtime), costos de reparación.

·         Operación: hábitos de conducción o de uso, frenadas fuertes, cambios bruscos, sobrecargas (según el caso).

Qué problema podría resolver con aprendizaje automático.

·         Mantenimiento predictivo: predecir la probabilidad de falla en los próximos X días/horas.

·         Detección de anomalías: identificar comportamientos “raros” en sensores que indiquen que algo va mal aunque todavía no falle.

·         Optimización de mantenimiento: decidir cuándo conviene parar a mantenimiento para minimizar costo total (evitar fallas grandes y también evitar mantenimiento innecesario).

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¿Dónde la encuentras en tu vida diaria?

Casi sin darte cuenta, interactúas con modelos de aprendizaje automático constantemente:

Recomendaciones personalizadas: Plataformas como Netflix, Spotify o Amazon analizan tus gustos pasados para predecir qué querrás ver, escuchar o comprar después.

Asistentes de voz y Chatbots: Herramientas como Gemini, Siri o Alexa utilizan aprendizaje profundo para entender el lenguaje natural y responderte de forma coherente.

Navegación y Tráfico: Google Maps o Waze usan ML para predecir embotellamientos basándose en datos históricos y en tiempo real de miles de usuarios.

Filtros de Spam y Seguridad: Tu correo electrónico aprende a identificar qué mensajes son basura analizando millones de ejemplos previos.

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Situaciones en las que se usa Aprendizaje Automático

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Situaciones en las que se usa Aprendizaje Automático

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Yo imagino que en varios procesos de distintos rubros se esta aplicando el aprendizaje automático. Enfocándome a nivel bancario, el proceso de otorgamiento de tarjetas de crédito es un claro caso de uso en el que usa la IA para predecir si al cliente se le puede o no otorgar el crédito.

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Aplicación de Machine Learning en el área de comercio Digital y logística, puntos claves:

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Aplicación de Machine Learning en el área de comercio Digital y logística, puntos claves:

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1.Optimización de rutas

El ML analiza:

Tráfico en tiempo real

Tendencias de preferencias del cliente

Historial de compras

Resultado:

optimizacion en presentar lo que el cliente quiere de acuerdo a sus tendencias de busqueda y edad.

Menor costo en campañas de mercadeo

Entregas eficientes y lo que el cliente necesita.

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¿Qué fenómenos, situaciones, procesos, te imaginas que están generando datos que podrían ser utilizados para resolver algún problema a través del aprendizaje automático?

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¿Qué fenómenos, situaciones, procesos, te imaginas que están generando datos que podrían ser utilizados para resolver algún problema a través del aprendizaje automático?

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Los datos para el aprendizaje automático provienen de fuentes cotidianas, incluyendo:

Interacciones Digitales: Búsquedas, redes sociales y correos electrónicos.

Transacciones:

Compras en línea y con tarjeta para detectar fraudes o sugerir productos.

Sensores:

Dispositivos portátiles y sensores industriales que recopilan datos de salud, tráfico o rendimiento de maquinaria.

Estos datos potencian aplicaciones como:

Sistemas de Recomendación: Sugerencias personalizadas en plataformas como Netflix o Amazon.

Detección de Fraude: Identificación de actividades bancarias sospechosas.

Vehículos Autónomos: Uso de visión artificial y sensores para la navegación.

Diagnóstico Médico: Análisis de imágenes para identificar enfermedades.

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En mega-proyectos y finanzas, casi todo deja “huella” en datos que sirven para machine learning:

Ejecución de obra: avance físico vs. presupuesto, rendimientos, horas-hombre, equipos, RFIs, NCRs → se puede predecir sobrecostos y atrasos y levantar alertas tempranas.

Compras y contratos: órdenes de compra, cambios, precios unitarios, plazos, proveedores → riesgo de reclamos, probabilidad de variaciones y outliers de precio.

Tesorería y AP: facturas, pagos, términos, flujo de caja → forecast de caja y detección de duplicados/anomalías.

Ejemplo: un modelo que, con histórico de cambios de alcance + productividad + costos + días de atraso, estime la probabilidad de sobrecosto por frente de trabajo y dispare un “early warning” para intervenir antes de que el desvío se haga gigante.

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Algo que me parece clave cuando hablamos de aprendizaje automático es entender que los datos ya están ahí, no hay que inventarlos. Se generan todo el tiempo por procesos normales, por personas, por sistemas y hasta por los errores que se cometen. El machine learning lo que hace es agarrar toda esa información acumulada y encontrar patrones que nos ayuden a resolver problemas de forma más inteligente.

En medicina, por ejemplo, los datos se producen constantemente sin que uno lo piense mucho: historias clínicas, exámenes, resultados de laboratorio, monitoreos de signos vitales. Con aprendizaje automático, toda esa información puede servir para detectar enfermedades antes, predecir riesgos o apoyar diagnósticos, sobre todo cuando se analizan los datos a lo largo del tiempo y no como eventos aislados.

En real estate, que es donde yo trabajo, pasa algo parecido. Hay datos por todos lados: reservas, pagos, cancelaciones, mantenimientos, reclamos, reseñas. El problema no es que no existan, sino que casi siempre se usan solo para salir del paso. Con machine learning, esos datos podrían ayudar a anticipar vacancias, prever gastos de mantenimiento o entender mejor qué tipo de propiedades y servicios funcionan mejor.

Y en construcción también se generan muchísimos datos: tiempos de obra, costos, materiales, retrasos, fallas. Analizar eso con aprendizaje automático permitiría evitar errores que se repiten, optimizar recursos y reducir sobrecostos en proyectos futuros.

En el fondo, el aprendizaje automático no viene a reemplazar la experiencia humana, sino a aprovechar todo lo que ya pasó para tomar mejores decisiones hacia adelante.

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¿Qué fenómenos, situaciones o procesos generan datos que podrían usarse para resolver problemas con aprendizaje automático en entidades financieras?

Transacciones bancarias: Cada pago, transferencia o retiro genera datos que pueden usarse para detectar fraudes, patrones de gasto y riesgos crediticios.

Solicitudes de crédito: Información sobre ingresos, historial crediticio y comportamiento financiero permite predecir la probabilidad de impago.

Interacciones digitales: Uso de apps, clics en productos financieros, consultas en línea. Estos datos ayudan a personalizar ofertas y mejorar la experiencia del cliente.

Ejemplo: Los bancos recopilan millones de transacciones diarias. Estos datos pueden alimentar modelos de aprendizaje automático para detectar operaciones fraudulentas en tiempo real. Por ejemplo, si un cliente realiza una compra en un país distinto al habitual y por un monto elevado, el sistema puede marcar la transacción como sospechosa y solicitar verificación antes de aprobarla.

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Fenómenos, situaciones y procesos que generan datos útiles para el aprendizaje automático

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Fenómenos, situaciones y procesos que generan datos útiles para el aprendizaje automático

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Casi cualquier fenómeno o proceso digital o físico que pueda ser medido, registrado o monitoreado continuamente genera datos que son potencialmente valiosos para el aprendizaje automático.

Yo laboro en rubro de la salud, laboratorio y medicamentos.  Aquí se generan los siguientes datos:

Ensayos clínicos: Generan enormes cantidades de datos sobre eficacia de medicamentos, efectos secundarios y respuestas de pacientes que pueden analizarse para identificar patrones no evidentes mediante métodos tradicionales.

Imágenes médicas: Resonancias magnéticas, tomografías y radiografías producen datos que, mediante aprendizaje automático, pueden ayudar a detectar enfermedades en etapas tempranas con mayor precisión que el ojo humano.

Datos genómicos: La secuenciación del ADN genera terabytes de información que pueden analizarse para descubrir biomarcadores, predecir enfermedades o personalizar tratamientos.

En procesos industriales y electrónica:

Sensores en líneas de producción: Los equipos modernos generan datos continuos sobre temperatura, presión, vibración y otros parámetros que pueden utilizarse para predecir fallos antes de que ocurran (mantenimiento predictivo).

Control de calidad automatizado: Las cámaras e instrumentos de medición generan datos que pueden entrenarse para detectar defectos imperceptibles para inspectores humanos.

Ejemplos concretos:

1. Detección temprana de enfermedades: Algoritmos analizando datos de historias clínicas electrónicas pueden identificar pacientes con alto riesgo de desarrollar ciertas condiciones antes de que presenten síntomas.

2. Optimización de cadenas de suministro farmacéuticas: Datos de inventario, demanda, condiciones climáticas y eventos globales pueden predecir necesidades de medicamentos en diferentes regiones.

3. Descubrimiento de fármacos: Simulaciones moleculares generan datos que permiten a algoritmos predecir qué compuestos tienen mayor probabilidad de éxito terapéutico, acelerando significativamente el proceso de desarrollo.

4. Monitoreo de equipos de laboratorio: Sensores en equipos sofisticados pueden detectar anomalías sutiles en su funcionamiento, permitiendo intervenciones antes de fallos costosos.

5. Análisis de patrones de consumo: Datos de ventas de productos farmacéuticos pueden revelar tendencias estacionales o geográficas que optimizan la distribución y disponibilidad.

Limitaciones y Consideraciones Éticas

Es fundamental reconocer que estos sistemas enfrentan desafíos importantes: los sesgos en los datos de entrenamiento pueden perpetuar discriminación, mientras que la privacidad sigue siendo una preocupación central. La calidad de los datos determina directamente la efectividad de las soluciones, por lo que la verificación y limpieza de información es crucial antes de implementar cualquier sistema de aprendizaje automático.

Conclusión

El verdadero valor del aprendizaje automático no reside en la tecnología misma, sino en su capacidad para transformar los datos que generamos diariamente en soluciones que mejoran nuestra vida. Estas tecnologías están cambiando fundamentalmente cómo resolvemos problemas complejos, aprovechando la inteligencia colectiva codificada en nuestras interacciones digitales.

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En mi caso que trabajo en el canal High and Trade, se producen grandes volúmenes de datos a partir de distintos procesos: los mensajes de clientes y puntos de venta, los pedidos y reposiciones, las interacciones con promotores, las campañas promocionales, las incidencias reportadas, el historial de visitas y activaciones, las fotografías de evidencias y la retroalimentación en encuestas.

Estos datos pueden aprovecharse para resolver problemas como la clasificación automática de solicitudes, la predicción de demanda, la optimización de inventarios y rutas, la segmentación de clientes o puntos de venta, el análisis de sentimiento en mensajes, y la validación visual de cumplimiento en exhibiciones.

En conjunto, el aprendizaje automático permite transformar esta información en predicciones, clasificaciones y recomendaciones que mejoran la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y el impacto de las campañas.

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basado en AI: reto sería uno de los grandes valores que nos da: En el ámbito del bienestar y el entrenamiento físico se generan datos constantemente a partir de la asistencia a clases, el tipo e intensidad de entrenamiento, los tiempos de descanso, el nivel de fatiga y el estado físico de las personas. Estos datos pueden utilizarse mediante aprendizaje automático para identificar patrones de sobreentrenamiento, riesgo de lesión o abandono, y así ajustar de forma personalizada los programas de entrenamiento y recuperación. Un ejemplo concreto es utilizar estos datos para recomendar cuándo una persona debería bajar intensidad, priorizar recuperación o modificar su rutina, mejorando la adherencia, el rendimiento y la salud a largo plazo.

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¿Qué fenomenos, situaciones, procesos, te imaginas que están generando datos que podrian ser utilizados para resolver algún problema a traves del aprendizaje automatico? ¿Conoces algún ejemplo?

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¿Qué fenomenos, situaciones, procesos, te imaginas que están generando datos que podrian ser utilizados para resolver algún problema a traves del aprendizaje automatico? ¿Conoces algún ejemplo?

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En la vida diaria y en las organizaciones se generan grandes volúmenes de datos a partir de distintos fenómenos y procesos, como el comportamiento de los usuarios en plataformas digitales, las transacciones financieras, los procesos operativos de las empresas y la información capturada por sensores IoT. Estos datos pueden aprovecharse mediante el aprendizaje automático para identificar patrones y resolver problemas.

Un ejemplo claro es el uso de Machine Learning en plataformas como Netflix o Spotify, donde se analizan las preferencias de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas. Otro caso es la detección de fraude en el sector financiero, donde los modelos aprenden a reconocer comportamientos anómalos en las transacciones. También en logística, los datos históricos permiten predecir la demanda y optimizar rutas, mejorando la eficiencia operativa.

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Aplicación de Machine Learning en el área de transporte y logística en tres puntos claves:

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Aplicación de Machine Learning en el área de transporte y logística en tres puntos claves:

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1.Optimización de rutas

El ML analiza:

Tráfico en tiempo real

Clima

Historial de entregas

Horarios pico

Resultado:

Menos tiempo de viaje

Menor consumo de combustible

Entregas más puntuales

Ejemplo: Waze, Uber, DHL usan modelos predictivos para elegir rutas óptimas.

2. Predicción de la demanda

Los modelos aprenden de:

Ventas históricas

Temporadas altas (Navidad, vacaciones)

Eventos especiales

Resultado:

Mejor planificación de flotas

Reducción de costos por sobrestock o faltantes

Uso eficiente de bodegas

3. Mantenimiento predictivo

Sensores y datos históricos permiten:

Predecir fallas en vehículos

Programar mantenimiento antes de una avería

Resultado obtenido:

Menos accidentes

Menos paros inesperados

Ahorro en reparaciones

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Aplicado a IQA (International Quality Assurance)

En el contexto de IQA, existen múltiples fenómenos y procesos operativos que generan datos de manera constante y que pueden ser aprovechados mediante aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Cada servicio de inspección, sorteo, retrabajo o soporte en planta produce información como horas trabajadas, tipo de defecto, cliente, ubicación, tiempos de respuesta, número de inspectores asignados, incidencias y resultados del servicio.

Estos datos, que históricamente se utilizan solo para fines administrativos o de facturación, representan una fuente valiosa de información que puede emplearse para resolver problemas recurrentes como la asignación ineficiente de recursos, la variabilidad en la calidad del servicio, los retrasos en la atención a clientes o la dificultad para anticipar picos de demanda.

Por ejemplo, el análisis histórico de servicios por cliente, planta y tipo de actividad permitiría entrenar modelos de aprendizaje automático capaces de predecir la demanda futura de servicios, anticipar la necesidad de personal operativo y reducir tiempos de reacción ante solicitudes urgentes. De igual forma, el análisis de defectos recurrentes y reportes de calidad puede ayudar a identificar patrones que permitan prevenir fallas, en lugar de reaccionar cuando el problema ya ocurrió.

Un caso concreto dentro de IQA es el proceso de apertura y gestión de servicios. Cada solicitud genera datos clave como fecha, urgencia, duración, costos y resultados. Estos datos pueden utilizarse para automatizar la clasificación de servicios, recomendar la mejor asignación de coordinadores o inspectores y estimar la duración real del servicio con mayor precisión.

En IQA, el aprendizaje automático no se presenta como un reemplazo del conocimiento técnico del personal, sino como una herramienta de apoyo que transforma la experiencia operativa acumulada en inteligencia accionable. Aprovechar los datos ya existentes permitiría evolucionar hacia una operación más predictiva, eficiente y escalable, alineada con los objetivos estratégicos de crecimiento y digitalización de la empresa.

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IA aplicado a la calidad de la industria de manufactura

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Algunos fenómenos cotidianos que generan datos útiles para el aprendizaje automático son:

Interacción en redes sociales: Los "likes", comentarios y compartidos permiten a los algoritmos predecir preferencias y personalizar campañas políticas o de marketing.

Navegación en sitios web: Analizar los clics y el tiempo de permanencia ayuda a mejorar la experiencia del usuario y optimizar la conversión de servicios o ventas.

Encuestas y formularios digitales: Generan datos estructurados que pueden entrenar modelos para identificar patrones de opinión pública.

Reconocimiento de voz y video: En entrenamientos de oratoria, la IA puede analizar tono, lenguaje corporal y claridad del mensaje.

dedecisionesdecisiones estratégicas en campañas o negocios.

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1. Fenómenos sociales y de comportamiento

Interacciones digitales: clics, búsquedas, compras online, actividad en redes sociales.
→ Permiten predecir preferencias, detectar tendencias de consumo o segmentar usuarios.

Movilidad urbana: trayectorias GPS de autos, buses, motocicletas o peatones.
→ Pueden optimizar tráfico, planificar rutas o anticipar congestionamientos.

2. Procesos empresariales

Sistemas de ventas multisucursal: tickets, productos más vendidos, horarios pico.
→ Sirven para pronosticar demanda, optimizar inventario o automatizar reabastecimiento.

Operaciones de servicio al cliente: llamadas, chats, reclamaciones, tiempos de respuesta.
→ Se pueden usar para modelos de satisfacción, detección de churn o automatización con IA.

3. Procesos financieros

Transacciones bancarias en tiempo real: montos, ubicaciones, patrones de gasto.
→ Ideales para modelos de detección de fraude o credit scoring.

Historial de pagos y comportamiento crediticio.
→ Permite mejorar la evaluación de riesgo y personalizar productos financieros.

4. Fenómenos físicos y ambientales

Sensores IoT instalados en edificios, autos o maquinaria industrial.
→ Generan datos para mantenimiento predictivo, ahorro energético o prevención de fallos.

Clima, temperatura, humedad, niveles de CO₂.
→ Utilizables para agricultura inteligente, predicciones meteorológicas o gestión ambiental.

5. Procesos de salud y bienestar

Datos de wearables: ritmo cardiaco, pasos diarios, calidad del sueño.
→ Útiles para modelos de riesgo, prevención de enfermedades o recomendaciones personalizadas.

Historial clínico electrónico.
→ Se pueden entrenar modelos para diagnóstico precoz o priorización de pacientes.

6. Seguridad y vigilancia

Cámaras y sensores en espacios públicos.
→ Datos que alimentan sistemas de detección de anomalías, reconocimiento de patrones o alertas de seguridad.

Registros de acceso en edificios o sistemas informáticos.
→ Se usan para detectar comportamientos sospechosos o accesos no autorizados.

Conclusión

Vivimos en un ecosistema hiperconectado donde múltiples fenómenos, procesos y comportamientos están produciendo grandes volúmenes de datos. Estos datos, cuando son procesados mediante técnicas de aprendizaje automático, pueden resolver problemas reales como:

Optimización operativa

Predicción de demanda

Detección de anomalías

Personalización de servicios

Reducción de riesgos

Mejora de la experiencia del usuario

En otras palabras, el aprendizaje automático convierte el comportamiento del mundo en conocimiento accionable.

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Precios Dinamicos - Tiquetes para Eventos

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Precios Dinamicos - Tiquetes para Eventos

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Un caso muy popular de aprendizaje automatico que arrasa las noticias en todo el mundo es el de los precios que se pueden ver para conciertos de artistas de talla global, con los modelos de prediccion de demanda y aprendizje del comportamiento del consumidor, se ha podido ver incrementos en ganancias de hasta el 175% en venta de tiquetes para conciertos en los ultimos 10 años.

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Ciudades Inteligentes y el Aprendizaje Automático

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Ciudades Inteligentes y el Aprendizaje Automático

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Una ciudad inteligente no es solo un lugar con sensores y pantallas táctiles; es un ecosistema vivo que respira datos. Cada día, millones de interacciones “movimientos de vehículos, consumo de energía, mensajes en redes sociales, transacciones económicas, flujos peatonales” generan un rastro digital invisible, pero valiosísimo. Este "látigo de datos" podría parecer caótico, pero es aquí es donde entra el aprendizaje automático: no como una herramienta más, sino como el sistema nervioso central de la ciudad del futuro.

El argumento del aprendizaje automático en la ciudad inteligente

De lo reactivo a lo predictivo

Antes, las ciudades respondían a problemas: un bache se repara cuando ya está ahí, un semáforo se ajusta manualmente tras un atasco. Con machine learning, podemos pasar de la gestión reactiva a la gestión anticipatoria.

Optimización de recursos finitos

Las ciudades tienen recursos limitados: agua, energía, espacio vial, personal de mantenimiento.
El aprendizaje automático permite optimizar estos recursos con una precisión antes imposible:

Ø  Redes neuronales que predicen el consumo energético por zonas, integrando datos meteorológicos, horarios laborales y hábitos de uso.

Ø  Algoritmos de clustering que identifican áreas con mayor riesgo de inundación y priorizan inversión en drenaje.

Inclusión y equidad urbana

Una ciudad inteligente debe ser, ante todo, una ciudad justa.
El machine learning puede ayudar a detectar y corregir sesgos urbanos:

Ø  Análisis de datos de movilidad para identificar zonas con falta de acceso a transporte público.

Ø  Modelos que cruzan datos socioeconómicos con servicios urbanos para priorizar infraestructura en zonas desatendidas.

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Una Reflexión sobre el Poder del Aprendizaje Automático

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Una Reflexión sobre el Poder del Aprendizaje Automático

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Un ejemplo sólido de cómo aprovechar el aprendizaje automático dentro de una organización ocurre cuando una cadena de restaurantes decide implementar modelos de regresión y clasificación para optimizar la gestión de inventarios, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Tradicionalmente, las decisiones de compra en el sector restaurantero se basan en intuición, experiencia operativa o proyecciones simples sustentadas en datos históricos poco estructurados. Sin embargo, cuando se introduce un modelo de aprendizaje automático, la empresa puede transformar toda su estructura de abastecimiento en un sistema inteligente que aprende de los patrones reales del negocio. El proceso comienza con la recopilación y consolidación de datos provenientes de ventas, inventarios, estacionalidad, afluencia por día, tipo de menú, clima, eventos en la ciudad e incluso reseñas de clientes. Estos datos se procesan para eliminar ruido, corregir inconsistencias y estandarizar formatos. Luego, un modelo de regresión se entrena para predecir la demanda futura de categorías específicas como vinos, cortes de carne o productos frescos con base en comportamientos previos y variables externas. Paralelamente, un modelo de clasificación puede identificar días o periodos con alta probabilidad de escasez o sobreinventario, alertando al equipo con anticipación para tomar decisiones correctivas. El impacto estratégico es significativo. Por un lado, la empresa reduce mermas y costos de compras, gracias a la capacidad del modelo para ajustar órdenes con precisión y anticipar fluctuaciones en la demanda. Por otro, mejora la disponibilidad de productos esenciales, lo que eleva la satisfacción del cliente y fortalece la consistencia operativa, especialmente en restaurantes de alto nivel donde la falta de un ingrediente o vino puede comprometer la experiencia completa. Además, la organización puede usar las predicciones para negociar volúmenes más grandes con proveedores bajo acuerdos que reflejen el consumo proyectado, fortaleciendo su posición comercial. Desde el punto de vista directivo, el aprendizaje automático permite tomar decisiones informadas que integran múltiples variables simultáneamente, algo imposible de lograr manualmente. El valor no reside solo en el modelo, sino en la disciplina que genera: trabajar con datos limpios, tener procesos medibles, institucionalizar ciclos de revisión y convertir la intuición operativa en conocimiento estructurado. En este sentido, el aprendizaje automático se convierte en un habilitador estratégico que permite a la empresa operar con menor incertidumbre, mayor eficiencia y mejor alineación entre oferta, demanda y recursos disponibles.

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Pienso que los electrodomésticos inteligentes generan muchos datos que pueden aprovecharse con el aprendizaje automático para resolver problemas reales. Estos aparatos registran información como el consumo de energía, la temperatura, el tiempo de uso o posibles errores durante su funcionamiento.

Uno de los usos más importantes de estos datos es la prevención de fallas. Por ejemplo, si un refrigerador empieza a consumir más energía de lo normal o una lavadora presenta vibraciones extrañas, se podrían identificar estos cambios a tiempo y avisar al usuario antes de que el aparato se dañe por completo.

También creo que estos datos servirían para mejorar el uso de los electrodomésticos, recomendando programas más eficientes según los hábitos del usuario y ayudando a ahorrar energía. Además, permitirían a las empresas hacer mejoras en el diseño, basándose en cómo se usan realmente los productos.

En general, los datos de los electrodomésticos inteligentes pueden ayudar a que su uso sea más eficiente, preventivo y adaptable a las necesidades reales de las personas.