Reseña

Este libro aborda el fracaso del 85% de los proyectos de datos, un problema no técnico, sino estratégico: la desconexión entre los modelos de Machine Learning (ML) y las métricas de negocio.

El Sistema de Apoyo a Decisiones con Machine Learning (DSSML) es el framework metodológico que cierra esta brecha. DSSML guía a líderes y expertos a traducir la ambición del CEO en Variables Objetivo precisas, alineando el desarrollo de la data con los KPIs de la empresa (Capítulo 2).

El método se estructura en tres pilares de ML (Clasificación, Regresión y Optimización) aplicados directamente a problemas de negocio, como se ilustra en casos de éxito en manufactura, retail y agricultura (Capítulo 1 y 6). Finalmente, el DSSML enfatiza la Explicabilidad (XAI) y la Gobernanza (Capítulo 7) para construir la confianza que garantiza la adopción gerencial.

El objetivo es claro: dejar de generar informes y comenzar a liberar el Valor Latente de la data para obtener un ROI medible y sostenido.