Clasificación
¿A qué categoría pertenece?
Asigna un caso a categorías definidas, como tipo de documento o clase de imagen.
Machine Learning · Conceptos y aplicaciones
¿Qué es Machine Learning y cómo se aplica?
Una explicación clara de cómo un modelo aprende de ejemplos, hace predicciones y puede ayudar a resolver tareas concretas.
Aprender de ejemplos
Un modelo busca patrones en los datos.
En lugar de escribir una regla para cada situación, mostramos ejemplos con información y resultados conocidos. El modelo encuentra relaciones en esos datos y las usa para estimar qué podría ocurrir en un caso nuevo.
Del ejemplo a la decisión
El trabajo incluye mucho más que entrenar.
Cada paso permite comprobar si el enfoque responde la pregunta y si el resultado puede usarse con cuidado.
- 01
Definir la pregunta
Acordar qué resultado se quiere estimar y qué decisión apoyaría.
- 02
Preparar los datos
Revisar su calidad, cobertura, permisos, etiquetas y relación con la tarea.
- 03
Entrenar y evaluar
Aprender patrones con ejemplos y medir el desempeño con datos separados.
- 04
Probar en contexto
Revisar errores, límites e integración antes de llevar el modelo a una operación.
Tres formas frecuentes
La pregunta ayuda a elegir el enfoque.
El objetivo define qué se predice y cómo se evalúa.
Regresión
¿Qué valor podría tomar?
Estima un valor numérico, como demanda o tiempo, a partir de señales disponibles.
Agrupamiento
¿Qué casos se parecen?
Organiza datos según similitudes, sin partir de categorías previamente asignadas.
Ejemplos por sector
Una misma idea puede apoyar tareas distintas.
Estos esquemas son ilustrativos: muestran clases de problemas, no resultados ni proyectos específicos de T2G.
¿Qué tipo de documento es?
Un clasificador puede ordenar documentos para facilitar su revisión por una persona.
¿Qué registro conviene revisar?
Un sistema puede señalar movimientos atípicos frente a patrones históricos, como apoyo a la revisión.
¿Qué señales aparecen en la imagen?
La visión computacional puede analizar características visibles para apoyar una clasificación experta.
¿Qué demanda esperar?
Un modelo puede estimar rangos futuros a partir de datos históricos y condiciones relevantes.
Ideas para explorar
¿Dónde podría ayudar ML en tu empresa?
Nueve puntos de partida para conversar con T2G. Son ideas: su viabilidad depende de los datos disponibles, el proceso y una evaluación frente a la forma actual de trabajar.
01
Empresas contables
Sugerir categorías de gastos
Proponer una categoría a partir de movimientos ya clasificados para que el equipo la confirme o corrija.
Apoyar la conciliación
Ordenar posibles coincidencias entre facturas y movimientos cuando las referencias están incompletas.
Priorizar registros atípicos
Destacar importes o combinaciones poco frecuentes para orientar una revisión de calidad.
Datos para empezarMovimientos históricos, documentos y correcciones del equipo con criterios consistentes.
La persona mantiene el criterioConfirmar las clasificaciones y conciliaciones. Una anomalía por sí sola no prueba un error ni un fraude.
02
Equipos y empresas legales
Organizar documentos
Sugerir tipos de documentos o asuntos para facilitar su distribución y revisión.
Encontrar expedientes parecidos
Recuperar antecedentes internos por similitud de contenido para ayudar a encontrar información relevante.
Estimar carga de trabajo
Explorar rangos de horas o volumen de tareas usando asuntos anteriores con características comparables.
Datos para empezarDocumentos autorizados, categorías revisadas e historial de tareas con su contexto.
La persona mantiene el criterioVerificar documentos y antecedentes. La similitud no determina relevancia jurídica ni sustituye el criterio del abogado.
03
Equipos financieros
Explorar escenarios de caja
Estimar rangos de cobros y pagos a partir del historial para complementar la planificación.
Revisar movimientos inusuales
Señalar cambios frente a patrones habituales y ordenar alertas para el equipo responsable.
Clasificar solicitudes operativas
Sugerir el área o tipo de gestión para consultas repetidas, con una ruta de revisión para casos dudosos.
Datos para empezarSeries de cobros y pagos, movimientos y solicitudes con fechas y resultados registrados.
La persona mantiene el criterioContrastar los escenarios y revisar alertas. Estas ideas apoyan tareas operativas; no proponen decisiones automáticas de inversión o crédito.
Cuándo explorarlo
Empieza por una tarea que se pueda evaluar.
El Machine Learning puede ser pertinente cuando existe una pregunta concreta y datos relacionados con ella.
- Hay ejemplos suficientes y representativos para analizar.
- El resultado esperado se puede revisar con un criterio definido.
- El equipo puede evaluar errores y acordar cómo actuar ante ellos.
Siguiente paso
¿Tienes una tarea que quieras evaluar?
Podemos revisar la pregunta, los datos y los criterios para decidir si Machine Learning es un enfoque adecuado.
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