Deep learning y sistemas de gestión, una clave para el éxito

Deep learning y sistemas de gestión, una clave para el éxito

En el artículo de hoy vamos a hablar sobre una de las tendencias de este 2019 que va a llevar un paso más allá la manera de trabajar. Hablamos del Deep learning, que junto con el learning machine y la inteligencia artificial van a introducir mejores en diferentes sectores para ser más productivos y adelantarnos a las necesidades.

Una de las maneras de conseguir aumentar la productividad en las empresas, da igual que sean grandes o pequeñas, es mediante los programas de gestión empresarial. Y si algo tiene el software es que se suele integrar con otras funciones de otros programas diferentes para crear un ecosistema muy potente. Esto es lo que hace Apple con sus productos, y es una de las razones por las que triunfa.

Lo más interesante del Deep learning es que tiene muchísimas aplicaciones empresariales, independientemente del tipo de empresa de la que se trate. Esto quiere decir que da igual que tu empresa se dedique a vender o a prestar servicios (o a ambas) de una manera o de la otra el Deep learning se va poder ajustar a los requisitos de cada empresa.

Conoce qué puede hacer el Deep learning por tu empresa

El Deep learning, también conocido cono redes neuronales profundas, es un aspecto de la inteligencia artificial (AI) que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento. En su forma más simple, el aprendizaje profundo puede considerarse como una forma de automatizar el análisis predictivo.

Mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de creciente complejidad y abstracción. El objetivo es construir una jerarquía en la que por cada nivel se cree un nuevo conocimiento que pase al siguiente.

Los programas informáticos que utilizan el aprendizaje profundo pasan por el mismo proceso. Cada algoritmo en la jerarquía aplica una transformación no lineal en su entrada y utiliza lo que aprende para crear un modelo estadístico como salida. Las iteraciones continúan hasta que la salida ha alcanzado un nivel de precisión aceptable. El número de capas de procesamiento a través de las cuales los datos deben pasar es lo que inspiró la etiqueta de profundidad («deep»).

En el aprendizaje tradicional de las máquinas, el proceso de aprendizaje es supervisado y el programador tiene que ser muy, muy específico al decirle a la computadora qué tipos de cosas debe buscar para decidir si una imagen contiene un perro o no contiene un perro. Este es un proceso laborioso llamado extracción de características y la tasa de éxito de la computadora depende totalmente de la capacidad del programador para definir con precisión un conjunto de características para «perro». La ventaja del aprendizaje profundo es que el programa construye el conjunto de características por sí mismo sin supervisión. Esto no es sólo más rápido, sino que por lo general es más preciso.

Si aplicamos todo esto si lo aplicamos a los sistemas de gestión empresarial, diseñados para facilitar tareas empresariales consiguiendo aumentar la productividad, nos encontramos con un sistema capaz de conseguir mejores resultados gracias a la integración de estos algoritmos capaces de adelantarse a las consecuencias, resultados o situaciones que puedan ocurrir.

Pero no todos los sistemas de gestión son capaces de introducir esta tecnología debido a que aplicarla no es fácil. Cada sistema de gestión puede integrarla de una manera o de la otra, pero en el mercado existe una solución global aportada por Microsoft, que integra esta tecnología y que además se puede adaptar a cualquier empresa según sus necesidades.

Hablamos de Microsoft Dynamics, un software empresarial diseñado para conectar todos los procesos de negocio mediante diferentes herramientas de productividad, que es capaz de ser utilizada por varios trabajadores. Lo mejor de este software es su plataforma que resulta fácil de entender y manejar, además de ser muy ágil. Y es su adaptabilidad a cada empresa su punto fuerte, que hace que incluso equipos de Fórmula 1 la utilicen.

A la hora de implementar este software debemos de saber cuáles son nuestras necesidades y cómo va a hacernos mejorar la implementación de Microsoft Dynamics. En España, una de las empresas que constituyen el máximo exponente en control de este software es Innovar Tecnologías,

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