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Amazon Web Services (AWS), la división de computación en la nube de la multinacional informática estadounidense Amazon, anunció el lanzamiento de su iniciativa de capacitación «Fundamentos del machine learning» (ML, aprendizaje automático) para los responsables de la toma de decisiones empresariales y técnicas.

Según me informó AWS en un comunicado, se trata de una serie de tres cursos de formación digital gratuitos y a la carta.

Estos cursos buscan capacitar a los líderes empresariales y a los responsables técnicos de la toma de decisiones con los conocimientos básicos necesarios para comenzar a dar forma a una estrategia de aprendizaje automático para su organización, incluso si no tienen experiencia previa en ML.

Cada curso de 30 minutos incluye ejemplos de los más de 20 años de experiencia de Amazon en el escalado de ML dentro de sus propias operaciones, y lecciones aprendidas a través de implementaciones de clientes.

Estos nuevos cursos se basan en el contenido impartido a través del programa AWS Machine Learning Embark, un acelerador de ML que reúne a ejecutivos y tecnólogos de una organización para resolver problemas empresariales con ML a través de una experiencia de aprendizaje integral.

Después de completar los tres cursos, los participantes estarán mejor capacitados para evaluar la preparación de su organización, identificar las áreas del negocio en las que el ML tendrá mayor impacto e identificar los próximos pasos concretos.  

Necesidad de competencias en aprendizaje automático

El ML tiene el potencial de transformar casi todas las industrias, pero la mayoría de las organizaciones tienen dificultades para adoptar e implementarlo a escala.

Un estudio de la consultora Gartner muestra que sólo el 53% de los proyectos de ML pasan del prototipo a la producción.

Las barreras más comunes están relacionadas con el negocio y la cultura. Por ejemplo, las organizaciones a menudo luchan por identificar los casos de uso adecuados para iniciar su viaje de ML.

Esto a menudo se ve agravado por la escasez de talento calificado para ejecutar las ambiciones de ML de una organización.

Otro estudio de Gartner muestra que la «capacitación del personal» es el reto número uno para la adopción de la inteligencia artificial (IA) y el ML.

AWS anunció en 2020 que se compromete a ayudar a 29 millones de personas de todo el mundo a aumentar sus habilidades tecnológicas con formación gratuita en computación en la nube para 2025.

Estos cursos, agrupados bajo el título general de «Machine learning essentials for business and technical decision makers», son los siguientes:

  • Machine learning: El arte de lo posible es el primer curso de la serie. Ayuda a comprender los fundamentos del ML, los casos de uso comunes y los desafíos potenciales.
  • Planificación de un proyecto de machine learning: desglosa cómo puede ayudar a su organización a planificar un proyecto de ML. Comienza con el proceso de evaluar si el ML es el adecuado para sus objetivos y avanza a través de las preguntas clave que necesita hacer durante el despliegue. Este curso ayuda a entender cuestiones como la preparación de los datos, los plazos del proyecto y el despliegue. 
  • Construir una organización preparada para el machine learning: el último curso ofrece información sobre cómo preparar a su organización para implementar con éxito el ML, desde la evaluación de la estrategia de datos hasta la cultura, pasando por la puesta en marcha de un piloto de ML.

Más información sobre estas actividades de capacitación de aprendizaje automático aquí.

César Dergarabedian

Soy periodista. Trabajo en medios de comunicación en Buenos Aires, Argentina, desde 1986. Especializado en tecnologías de la información y la comunicación. Analista en medios de comunicación social graduado en la Universidad del Salvador. Ganador de los premios Sadosky a la Inteligencia Argentina en las categorías de Investigación periodística y de Innovación Periodística, y del premio al Mejor Trabajo Periodístico en Seguridad Informática otorgado por la empresa ESET Latinoamérica. Coautor del libro "Historias de San Luis Digital" junto a Andrea Catalano. Elegido por Social Geek como uno de los "15 editores de tecnología más influyentes en América latina".

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