Las estrategias que las compañías utilizan para aproximarse al machine learning, sin duda uno de los desarrollos analíticos con más posibilidades de cara al futuro, tienen un problema fundamental: en el 87% de las ocasiones, se quedan en simples experimentos que nunca son puestos en producción.