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title: Machine learning y análisis de datos, una gran oportunidad para todos
description: IDC prevé ingresos derivados de los sistemas de inteligencia artificial y machine learning por un total de 46000 millones de dólares en 2020.
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# Machine learning y análisis de datos, una gran oportunidad para todos

 Publicado  el 25/01/18 8:00

El **aprendizaje automático** o [**machine learning**](https://blog.es.logicalis.com/analytics/machine-learning-y-la-oportunidad-de-analizar-el-sentimiento-del-cliente) es, sin duda, el complemento más valioso que ha recibido un analista de datos en toda su carrera, su mejor asistente personal. Imagine que necesita consultar de manera rápida el impacto del cambio de precio de cierto producto. Su potencial, en este contexto, es espectacular. No en vano **IDC prevé ingresos** derivados de los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático por un total de **46 000 millones de dólares en 2020**.

La capacidad de **visualizar el consumo** de un producto en tiempo real, cuando está sucediendo, **y reaccionar ante ello**. Se evita además el arduo trabajo de recoger datos y estructurarlos, para pasar al siguiente estado, y preguntarse ¿el incremento en las cifras de consumo de este producto, a qué obedece, ha sido el resultado a un factor externo, un día festivo, periodo estival, fecha señalada? ¿Se hizo un relanzamiento de producto, impacto en los medios o estímulos a la compra de forma proactiva?

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Y aquí entroncamos con el potencial del aprendizaje automático para ser la mejor herramienta del analista. En primer lugar, potencia claramente su **eficacia**. En el ejemplo anterior, el analista **no pierde su valioso tiempo** en realizar cálculos matemáticos básicos. Ahora, puede destinar su tiempo a pensar en cuáles son las **implicaciones para el negocio**.

Puede explorar, escudriñar, analizar de mil maneras, los **flujos de datos** de la organización, sin detenerse a hacer cálculos. Puede cuestionarse las razones que se derivan de estos datos y de **resultados claramente definidos**.  Y es que el aprendizaje automático no funciona especialmente bien con **datos subjetivos**, y no siempre reconoce los **elementos cualitativos**.

Ahí puede encontrarse **su punto débil, o no**. Esta inteligencia debe completarse con el conocimiento, experiencia y criterio de **un ser humano**, de un **profesional capacitado**. Sólo la mente humana es capaz hoy de comprender la realidad y su contexto, y por la misma razón el aprendizaje automático no puede aplicarse de manera aislada (sin comprender el modelo que utiliza, sus *imputs* y *outputs*.

[![Webinar: Analice qué opinan y sienten sus clientes con IBM Watson ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/ff26eff1-82fa-4c79-84f3-eb22e2996cc6.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/ff26eff1-82fa-4c79-84f3-eb22e2996cc6)

Es posible que los analistas teman ser reemplazados, pero realmente, el aprendizaje automático viene a **poner en valor su trabajo**, no sólo les permite **mejorar sus resultados**, sino que además les sitúa en un lugar insustituible en la organización. Por eso, en lugar de poner trabas o temer esta tecnología, deberían adoptarla sin reservas y **aprovechar todas sus ventajas**.

Como asegura Gartner, la [**inteligencia artificial**](https://blog.es.logicalis.com/analytics/limites-y-posibilidades-de-la-inteligencia-artificial) se convertirá en uno de los motores de la creación de empleo neto, en 2020, y **creará 2,3 millones de empleos**, eliminando solo 1,8 millones. **Balance positivo**.

[![Transformación departamento IT](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/200c5124-e07d-4fd5-b801-fc7681f3c952.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/200c5124-e07d-4fd5-b801-fc7681f3c952)

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