6 min read.
Machine Learning no es sólo algo Amazon Web Services ofrezca a sus usuarios, sino que ha desarrollado modelos para por ejemplo, hacer proyecciones de la demanda de sus servicios y crear infraestructura de acuerdo a estos mismos, algo que le permite crecer acorde a la demanda que exige el mercado actualmente.
Andy Jassy CEO de Amazon Web Services comentó recientemente en el desayuno anual de ciencia que utilizan el aprendizaje automático para anticipar la demanda de sus servicios, como funcionan, estudiar a sus clientes y así poder predecir dónde y cómo deben crecer en capacidad.
“Uno de los aspectos más incomprendidos de Amazon Web Services es que es un desafío logístico gigante, un negocio realmente difícil de manejar” Dijo Andy Jassy.
El aumento creciente de demanda del Cloud Computing parecería que se resuelve fácilmente solo comprando más servidores y si, cada día Amazon añade servidores para manejar todos los negocios globales que adquieren sus servicios y que suman por su valor la cantidad de 7 billones de dólares, pero la realidad es que es más complicado que eso, la demanda geográfica se esparce por todo el mundo y al ser una empresa que atiende literal a nivel mundial es complicado saber la realidad de crecimiento de cada región en particular especialmente para controlar gastos operativos, de infraestructura, ya que un crecimiento con una mala proyección en una zona geográfica generará gastos que no se recuperarán en un día debido a la infraestructura tan grande que se necesita para lo que la empresa líder ofrece a sus consumidores.
Es por esto que la empresa utiliza un modelo de predicción impulsado por el aprendizaje automático que, por ejemplo, capta señales de proceso que siguen sus equipos de ventas para predecir la demanda, “A muchos de los nuevos clientes les gusta comenzar lentamente en la nube y luego acelerar su uso a medida que ven más beneficios, lo que lleva a picos que se mueven más rápido de lo previsto” Menciona Andy.
Gracias a los algoritmos que utiliza y de los datos que procesan se puede saber con un alto porcentaje de certeza donde venderá más en el 2017, mes por mes trimestre o cómo el desee.
Pero ¿Por qué es tan importante hacerlo con Machine Learning para Amazon Web Services? Como todos sabemos, la premisa de Amazon es la disponibilidad, escalabilidad, flexibilidad y claro seguridad de servicio, pero ¿qué pasaría si al contratar tus servicios comenzarás a presentar lentitud o se te negara el derecho de escalabilidad debido a que se terminó la capacidad?
Es precisamente esto lo que quiere evitar, si tratara de hacerlo por medio de la mente humana, procesar toda esa información le tomaría demasiado tiempo y con un alto margen de error, el problema es que cuando ofreces las tres premisas mencionadas anteriormente, tu vida en los negocios depende de ello y, probablemente si lo hiciera mediante otra técnica, para el momento que tuviera las predicciones algún lugar del mundo ya no contaría con la calidad de servicios prometidos y en otro probablemente estaría sobrada la infraestructura de servidores.
Esta inestabilidad que se provocaría sin el Machine Learning derivaría en presupuestos elevados, altos errores y por ende retroceso en la empresa.
La verdad es que AWS junto con las grandes empresas de la economía digital saben perfectamente que el Machine Learning se ha convertido en su mejor aliado ya que el consumo de los productos digitales es impredecible por consumirse inmediatamente haciendo que la demanda no se pueda controlar especialmente por qué las empresas usan la nube para proporcionar servicios y operar.
Y qué mejor que el grande nos demuestre como las predicciones bien realizadas ayudan a ser los líderes en el mercado.
