Dentro del sector salud, encontramos su implementación en “Watson for Oncology”, un novedoso servicio que ayuda a los médicos especialistas en cáncer en la realización de diagnósticos y prescripciones más acertadas. Según diversas publicaciones, Watson “acierta” en el tratamiento en un 96% de los casos y reduce en un 78% el tiempo invertido en la fase de evaluación de los ensayos clínicos.
A nivel de administraciones públicas, encontramos a “Rosi tu-Murcia” un experimento realizado en el ayuntamiento de Murcia, es un asistente virtual desarrollado para la atención de los ciudadanos, accesible las 24 horas del día y los 365 días del año. Algunos de sus objetivos son: descargar a los trabajadores del ayuntamiento de actividades rutinarias y, en algunos casos, muy repetitivas para que se puedan focalizar en otras de mayor valor añadido para los ciudadanos. Además de estar accesible desde la web del ayuntamiento. Rosi ayuda en trámites como: matrimonios civiles, recursos de multas, solicitud de tarjeta de residente, consulta de horarios de autobuses, solicitud de información sobre tarifas de centros deportivos, etc.
El Machine Learning se ha convertido en una oportunidad a nivel laboral, ya que las empresas empiezan a demandar perfiles muy concretos para colaborar en proyectos de este tipo y actualmente son muy escasos. Aunque no todas las compañías están preparadas para implementar este tipo de sistemas, no es fácil. Solo compañías con un nivel óptimo de madurez (nivel 3 según CMMI) podrían implementar soluciones de Machine Learning con altas posibilidades de éxito y/o aprovechamiento de las mismas. Se requiere de una empresa que sepa bien la información que se posee, su potencial y tener la capacidad/Know-How para poder implementar un modelo sólido.
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