Incorporación de recursos de IT de forma simple y exitosa, asegurando su capacitación continua.
Incorporación de recursos de IT de forma simple y exitosa, asegurando su capacitación continua.
Hace ya algunas décadas que la posibilidad de contar con sistemas informáticos o máquinas con la capacidad de aprender dejó de ser una posibilidad remota para transformarse en una realidad. Con el objetivo de optimizar sus procesos, hoy en día las empresas pueden implementar herramientas que utilizan Machine Learning.
¡Conoce más sobre esta tecnología y descubre qué puede aportar en tu compañía!
Machine Learning es una rama del campo de la Inteligencia Artificial que emplea algoritmos para identificar patrones dentro de los datos que se le faciliten con el objetivo de hacer predicciones. Si bien el término fue utilizado por primera vez en el año 1959, ha ganado relevancia durante los últimos años gracias al Big Data.
Lo revolucionario de esta tecnología es su capacidad de realizar el trabajo que se le ha solicitado sin la necesidad de intervención humana constante. Al igual que el Data Science, el Machine Learning es una herramienta vital para optimizar la toma de decisiones en las empresas porque permite extraer y analizar datos.
Esta tecnología se clasifica en tres clases o tipos de aprendizaje:
Lo revolucionario de esta tecnología es su capacidad de realizar el trabajo que se le ha solicitado sin la necesidad de intervención humana constante. Al igual que el Data Science, el Machine Learning es una herramienta vital para optimizar la toma de decisiones en las empresas porque permite extraer y analizar datos.
Predicción de tendencias
Los sistemas que usan Machine Learning permiten anticipar eventos futuros mediante el procesamiento de datos. Además, hace posible adelantarse a las necesidades que va a generar un producto o servicio.
Al mismo tiempo, esta función facilita la detección de errores y, según se lo haya indicado, también tiene la capacidad de corregirlos. Este procedimiento será recordado y basado en su memoria podrá descartar acciones que atenten contra el bienestar de la empresa.
Optimización en la segmentación de bases de datos
Los algoritmos de Machine Learning permiten predecir qué tipo de contenidos son los más adecuados para abordar a cada público objetivo. Esta funcionalidad resulta sumamente útil en las áreas de marketing de las empresas, ya que permite reducir la tasa de rebote de sus acciones, como campañas de email marketing.
A partir de la información que obtienen sobre la base de datos proporcionada, pueden cruzarla con otras variables para crear anuncios efectivos. Por ejemplo: las mejores épocas del año para impulsar las ventas, los mejores canales para iniciar una conversación comercial, las regiones más permeables a determinado producto o servicio, etc.
Reducción de costos
Como en cualquier ámbito, disminuir la cantidad de posibles errores y riesgos se traduce directamente en una reducción de costos. Por otra parte, al permitir la automatización de procesos ahorra recursos humanos y optimiza las operaciones. Por ejemplo: agilizar las ventas online en función de los flujos de clientes y datos de navegación.
Mejora en la atención al cliente
El recurso de Machine Learning más utilizado por las organizaciones en la actualidad son los chatbots. Pueden responder consultas de usuarios en cualquier momento del día, siendo capaces de recoger datos y brindar respuestas concretas.
Otra herramienta muy útil es la que implementan algunos e-commerce, asistencia al consumidor asesorando su compra. Sin duda estas acciones aumentan la satisfacción del cliente, fomentando su fidelización.
1. Detecta qué procesos puedes automatizar con Machine Learning
Para comenzar a implementarlo es importante seleccionar cuidadosamente las áreas de tu empresa que necesitan -y sobre todo pueden- ser automatizadas. Siempre es recomendable iniciar por algo sencillo pero útil.
Por ejemplo: hace años empresas del ámbito financiero utilizan Machine Learning para hacer analítica predictiva. Así pueden calcular con anticipación cuál será el índice de desafiliados y qué miembros están a punto de abandonar el servicio. De esta forma pueden poner en marcha acciones de retención y fidelización para no perder clientes.
2. Comienza con Machine Learning supervisado
Como mencionamos con anterioridad, este tipo de Machine Learning tiene la capacidad de identificar patrones, obtener datos y aprender de ellos para realizar predicciones. Empezar implementando esta tecnología puede ser de gran utilidad para predecir eventos futuros como:
3. Usa Machine Learning en la nube
Trabajar en la nube ayuda a disminuir los costos notablemente. Permite facilitar la reutilización de algoritmos, ya que residen en un único lugar y tienen acceso a sus funcionalidades.
Hoy en día grandes compañías como Uber, Amazon y Facebook están incorporando sistemas de Machine Learning en la nube para mejorar sus dinámicas internas.
En síntesis, podemos decir que actualmente la transformación tecnológica se está centrando en adaptar los procesos empresariales a nuevas tecnologías. El Machine Learning es una de ellas. Existe una gran variedad de herramientas que permiten incorporarla para obtener, analizar y comprender los datos con el fin de tomar las mejores decisiones.
¿Necesitas asesoramiento para predecir riesgos? Te invitamos a conocer nuestra consultoría en analítica predictiva. Si tienes dudas, ¡contáctanos! Te responderemos a la brevedad para encontrar soluciones efectivas para tus necesidades.
