Machine Learning una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio

Jul 7, 2026

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Machine Learning se presenta como un habilitador central de la transformación de los modelos de negocio, impulsada por la revolución digital y el acceso masivo a datos. La publicación explica cómo la ciencia de datos integra técnicas de aprendizaje automático, inteligencia artificial, matemáticas, estadística y optimización. Asimismo, analiza cuatro ejes que aceleran su adopción: crecimiento del volumen y tipología de datos, conectividad y acceso al dato en tiempo real, avances algorítmicos para mejorar eficiencia y robustez, y aumento de la capacidad computacional de los sistemas.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas44

Tiempo de lectura1 h 8 min

Tabla de contenidos

Introducción

Resumen ejecutivo

La revolución digital y la transformación de los modelos de negocio

Concepto y tendencias en aprendizaje automático

Ejercicio cuantitativo

Bibliografía

Glosario

Machine Learning, una pieza clave en la transformaciónde los modelos de negocio I+D [www.managementsolutions.com](www.managementsolutions.com) Diseñoy Maquetación Dpto. Marketing y Comunicación Management Solutions-España Fotografías Archivo fotográfico de Management Solutions iStock © Management Solutions 2018 Todos los derechos reservados. Queda prohibida la reproducción, distribución, comunicación pública, transformación, total o parcial, gratuita u onerosa, por cualquier medio o procedimiento, sin la autorización previa y por escrito de Management Solutions. La información contenida en esta publicación es únicamente a título informativo. Management Solutions no se hace responsable del uso que de esta información puedanhacer terceras personas. Nadie puede hacer uso de este material salvo autorización expresa por parte de Management Solutions. Índice Introducción 4 | | Resumen ejecutivo | 8 | | --- | --- | --- | | | La revolución digital y la transformación<br>de los mode los de negocio | 12 | | | Concepto y tendencias<br>en aprendizaje automático | 18 | | | Ejercicio cuantitativo | 30 | | | Bibliografía | 38 | | | Glosario | 40 | 3 MANAGEMENT SOLUTIONS 4 Machine Learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio Introducción I believe that at the end of the century the use of words and general educated opinion will have altered so much that one will be able to speak of machines thinking without expecting to be contradicted Alan Turing1 La revolución digital está produciendo profundos cambios en los hábitos de consumo de los clientes; entre otros motivos, porun mayor acceso a datos y un creciente desarrollo de nuevas tecnologías. Todo ello nos invita a revisar en profundidad los actuales modelos de negocio. Una palanca fundamental para la transformación de los modelos de negocio es la ciencia de datos (o Data Science), que se basa en el uso combinado de técnicas de aprendizajeautomático, inteligencia artificial, matemáticas, estadística, bases de datos y optimización2, concepto que ya fue ampliamente tratado en una publicación anterior de Management Solutions3. Existen diversos factores, con origen fundamentalmente en la tecnología, que impulsan el uso de estas técnicas de Data Science en un conjunto amplio de sectores. Estos factorespueden agruparse en cuatro ejes: (i) el incremento sin precedentes del volumen y tipología de datos disponibles, (ii) la conectividad y el acceso al dato, (iii) la mejora de los algoritmos utilizados y (iv) el aumento de la capacidad computacional de los sistemas. Con relación al volumen de datos, existen diversos estudios querecogen distintas métricas que permiten tomar conciencia de la magnitud de tal crecimiento. Por citar algunos de los másrelevantes: 4 Según recientes informes, el 90% de los datos creados en toda la historia de la humanidad se produjeron durante el último año y se estima todavía un 40% de crecimiento anual para la próxima década4. En la actualidad, debido al avancede las comunicaciones conocidas como Machine to Machine (M2M), y al desarrollo del denominado Internet de las Cosas (IoT), el volumen de datos disponibles es aún mayor. 4 Estudios publicados por grandes empresas de telecomunicaciones5, señalan que el número de dispositivos conectados a internet será más de 3 veces la poblaciónmundial en 2021 y el número de conexiones IoT alcanzará los 13.700 millones ese mismo año, frente a los 5.800 millones registrados en 2016. 4 Como consecuencia de ello, para 2020 el total de datos existentes llegará a los 44 billones de gigabytes6. 4 De estos, un gran conjunto de datos se generan en elentorno digital directamente, como son las búsquedas en Google (40 .000 búsquedas por segundo), los mensajes en Facebook (31 millones de mensajes por minuto) o el incremento de datos en vídeos y fotos (300 horas de vídeos subidos a YouTube cada hora) . 4 Se estima que en 2020 el 100% de los dispositivos móvil

Preguntas frecuentes

Qué papel desempeña Machine Learning en la transformación de los modelos de negocio?

Funciona como una palanca clave al permitir integrar y aprovechar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial dentro de procesos basados en datos para adaptar servicios y decisiones.

Cuáles son los cuatro ejes que impulsan el uso de técnicas de Data Science en múltiples sectores?

El incremento del volumen y tipología de datos, la conectividad y el acceso al dato, las mejoras de los algoritmos y el aumento de la capacidad computacional de los sistemas.

Cómo influyen la conectividad y el acceso al dato en tiempo real sobre los modelos de negocio?

Facilitan la generación y recolección automática de datos mediante sensorización y digitalización, creando flujos continuos y permitiendo ajustar servicio o precio según el uso.

Jul 7, 2026

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