La transformación digital ha llegado a todos los sectores de la economía. Las empresas, tanto las grandes corporaciones como las de nueva creación, necesitan dar respuestas rápidas a un entorno en constante cambio. Anticiparse en la toma de decisiones y optimizar los procesos de producción y multitareas es clave, y la aplicación de las diferentes técnicas de Machine Learning es lo que mejor respuesta da a todos los sectores empresariales. Para muchos, una tecnología que tendrá un impacto en la economía tan grande o mayor que el propio Internet.
El 11 de mayo de 2017 Madrid acoge el evento 2ML, un acto organizado por Barrabes.biz y BigML para ayudar a las empresas a comprender y dimensionar el impacto que tendrá el Machine Learning en sectores clave de la economía. Ambas compañías se han unido con el objetivo de democratizar el acceso a esta tecnología, cada una aportando sus conocimientos y especializaciones.
Machine Learning, una tecnología disruptiva en la Tecnología de Marketing
En este proceso de Aprendizaje Automático, las máquinas son capaces de ‘aprender’ y adquirir comportamientos y decisiones a partir de la recopilación de datos. Como un cerebro humano, pero con capacidad de anticiparse y solucionar problemas de forma rápida y eficiente. Un algoritmo capaz de organizar y analizar en segundos o minutos patrones de millones de clientes, pacientes, usuarios, con infinitas variables.
Las máquinas son capaces de ‘aprender’, adquirir comportamientos y tomar decisiones a partir de la recopilación de datos
Ya son muchas las empresas que conocen el potencial del Machine Learning, y según un estudio de Harvard Business Review, la mayoría hacen uso de este proceso en sus departamentos informáticos (34%-44% de los encuestados) para temas de ciberseguridad y resolver problemas tecnológicos principalmente. El siguiente en la lista es el departamento de marketing (19%-15%) con múltiples funciones: anticiparse a los clientes/consumidores, mejorar la experiencia de compra, monitorizar plataformas digitales, etc. Sin embargo, hoy en día, y según el World Economic Forum, el 70% de los datos obtenidos por las empresas siguen sin ser aprovechados para sus negocios.
No importa el tamaño de la empresa, como bien apunta el Profesor Thomas Dietterich, uno de los fundadores del campo del Machine Learning y cofundador de BigML: “Hoy el Machine Learning es imprescindible para que podamos entender toda la información y datos que estamos recolectando. Tanto para las startups con menor volumen de datos como para las compañías globales con grandes cantidades de información”.
2ML: Madrid Machine Learning, un evento clave
Si quieres saber más sobre Machine Learning te recomendamos que acudas al evento 2ML, que tendrá lugar en Madrid el próximo 11 de mayo, y en el que participarán, entre otros: Tom Dietterich, cofundador de BigML; Luis Martín, CEO de Barrabés.biz; Susanna Pirttikangas, investigadora principal de la Universidad de Oulu; Raúl Peláez, jefe de Tecnología Deportiva en el FC Barcelona; o Poul Petersen, jefe de Infraestructura en BigML, entre otros.
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El evento cuenta con dos grandes sponsors: Ferrovial y Santander; y con la colaboración de diversas asociaciones que ya están trabajando en ayudar a los directivos españoles a adaptarse a la transformación digital. Y es que una de las claves de este evento es el trabajo colaborativo con asociaciones de calidad. En palabras de Luis Martín, “juntos queremos acercar el Machine Learning a todas las empresas españolas, sin barreras”.
La cita, en la capital española, estará articulada en dos segmentos: durante la mañana se hablará del presente y el futuro del Machine Learning en los sectores económicos, cómo y por qué va a impactar en las empresas. Por la tarde, se celebrarán sesiones paralelas para conocer, de mano de expertos en cada sector, el impacto del Machine Learning en cuatro industrias diferentes: finanzas, telecomunicaciones y tecnología, marketing & ventas & deporte e industria.
Cómo impactará el Machine Learning en las finanzas
Jean-Marc Guillard, CEO de Stats4Trade, explicará cómo el Machine Learning es capaz de ayudar a las compañías financieras a democratizar las inversiones activas. Por su parte, Auke IJsselstein, jefe de Análisis de Recursos Humanos en ABN AMRO, resolverá uno de los temores de aquellos que ven las nuevas tecnologías como una amenaza para el trabajo: ¿cuál es el impacto empresarial del Machine Learning en la gestión de los recursos humanos? Hans Hjersing Dalsgaard, responsable de modelos de probabilidad de incumplimiento (PD) en Danske Bank contará la experiencia del banco en cuanto a la creciente demanda de modelos PD de alta calidad y precisos.
Cómo impactará el Machine Learning en las telecomunicaciones y el sector tecnológico
Joan Serra, investigador de Machine Learning y AI en Telefónica R&D, mostrará a los asistentes el atractivo y las capacidades que tiene el Deep Learning en las compañías de este sector. El Machine Learning está transformando también la ciberseguridad y el modo en el que los malware se detectan. Por su parte Libor Morkovsky, jefe de análisis de datos de Avast, explicará dos maneras de reconocer estos ataques. Darren Brown, integrante del equipo de Operations Analytics en VMware abordara la utilización de Machine Learning en la predicción de la planificación de capacidad en grandes infraestructuras de TI.
Cómo impactará el Machine Learning en el Marketing, las Ventas y el sector de los Deportes
¿Cómo llega el Machine Learning a los hogares? Seamus Abshere, jefe de Tecnología en Faraday, mostrará cómo está impactando en Estados Unidos. Y de las casas al campo de fútbol con Raúl Peláez, jefe de Tecnología Deportiva en el FC Barcelona, que centrará su ponencia en ‘descodificar el juego’. Por su parte, Nicholas Mote, Director de Innovacion de Vacasa, contará como hacen uso de Machine Learning en la industria del alquiler vacacional.
Cómo impactará el Machine Learning en el sector industrial
El Machine Learning mejorará los procesos industriales, gracias al análisis de todos los datos. Perttu Laurinen, CEO de Indalgo, explicará cómo. Además, contaremos con Laura Viñolas, Ingeniero de Desarrollo e Innovación en Loire Gestamp, y Dragos D. Margineantu, científico en Boeing.
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