Viabilidad de negocio de un servicio de "Machine Learning as a Service".

Abstract

Este trabajo se enfoca en el desarrollo de una plataforma que facilita a las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) el acceso a las capacidades predictivas de los modelos de Machine Learning (ML). Se ha modificado una aplicación web, previamente creada por el autor, para ofrecer a las PYMES una solución que mejora su rendimiento y aumenta su facturación, al permitirles utilizar técnicas predictivas de ML de forma intuitiva y guiada. El proyecto asegura el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) paquetizando la aplicación para que se ejecute en las computadoras de los clientes, evitando la cesión de datos a otras entidades. Adicionalmente, se desarrolló una aplicación web para facturar el uso de la plataforma sin recoger ningún dato personal, junto con modificaciones en la aplicación paquetizada para garantizar el total cumplimiento del GDPR. Se llevó a cabo una valoración por usuario para confirmar la viabilidad económica del proyecto, proyectando un valor de empresa de 18 a 34.5 millones de euros, en función del grado de penetración en el mercado PYME en una década. Para apoyar esta meta, se propusieron acciones de marketing, incluyendo posicionamiento SEO, participación en ferias de PYMES, obtención de subvenciones para la digitalización y el potenciar el boca-oreja mediante descuentos. En conclusión, la plataforma ofrece una solución rentable y legalmente sólida para ayudar a las PYMES a utilizar ML para extraer conocimiento de sus datos, mejorando su rendimiento de forma significativa.

This work focuses on the development of a platform that facilitates Small and Medium Enterprises (SMEs) access to the predictive capabilities of Machine Learning (ML) models. A web application, previously created by the author, has been modified to offer SMEs a solution that improves their performance and increases their turnover by allowing them to use predictive ML techniques in an intuitive and guided way. The project ensures compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR) by packaging the application to run on clients' computers, avoiding the transfer of data to other entities. Additionally, a web application was developed to bill the use of the platform without collecting any personal data, along with modifications to the packaged application to ensure full GDPR compliance. A per-user valuation was conducted to confirm the economic viability of the project, projecting an enterprise value of €18 to €34.5 million, depending on the degree of penetration in the SME market in a decade. To support this goal, marketing actions were proposed, including SEO positioning, participation in SME fairs, obtaining subsidies for digitalization and leveraging word-of-mouth through discounts. In conclusion, the platform offers a profitable and legally sound solution to help SMEs use ML to extract knowledge from their data, significantly improving their performance.