No todos los problemas requieren machine learning. A veces basta un dashboard, una regla de negocio o una automatizacion simple. El valor aparece cuando un modelo permite anticipar, priorizar o detectar patrones que no son evidentes.
Buenos casos de uso
- Prediccion de riesgo o demanda.
- Priorizacion de atencion o fiscalizacion.
- Segmentacion de usuarios o establecimientos.
- Deteccion de patrones historicos.
Condiciones minimas
Se requiere calidad de datos, objetivo claro, validacion con usuarios y explicabilidad suficiente para que el resultado sea confiable.