Hay 3 factores determinantes para que un proyecto de machine learning sea exitoso: la cultura, la infraestructura tecnológica y las competencias y habilidades. Lee el detalle.
Los proyectos vinculados con analítica avanzada (ej: machine learning, IA y optimización) surgen con mayor frecuencia a medida que la transformación digital permea los diferentes rubros industriales.
No obstante, así como surgen ideas de proyectos, con la misma intensidad llegan los fracasos (se estima que entre el 60% y 80% de estos proyectos fallan¹). Incluso considerando el fracaso como una etapa del aprendizaje, todos tenemos la ilusión de generar impacto participando en proyectos exitosos.
En este contexto, surge la gran pregunta ¿Qué condiciones se requieren para tener un proyecto exitoso de machine learning (ML)? La respuesta depende de muchos factores, tanto externos como internos de cada organización y no existe una receta mágica. A pesar del difícil desafío, varios listados…
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