Machine learning: usos, aplicaciones y cómo está cambiando a la industria

Las órdenes que cumple Alexa, la película que nos recomienda Netflix, los autos inteligentes que frenan o se estacionan solos y hasta esa conversación que creemos tener con un operador en WhatsApp, no son más que la tecnología aplicando sus conocimientos sobre nosotros mediante machine learning. Si tienes un negocio, te ayudará mucho a ser más productivo y te cuento por qué.

¿Qué es?

El machine learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que permite, a través del análisis masivo de datos, la mejora de algoritmos y programas para identificar patrones que permitan hacer predicciones, y con ello, optimizar la toma de decisiones.

“En definitiva, el machine learning es un maestro del reconocimiento de patrones. Es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático y extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”, explicó José Luis Espinoza, científico de datos de BBVA México.

Tres tendencias en la herramienta

Los algoritmos son la base para esta tecnología. Son conjuntos de operaciones sistemáticas que encuentran la solución a un problema determinado, capaces de probar millones de veces una misma combinación de datos hasta brindar un resultado óptimo en cuestión de horas o minutos, lo que manualmente llevaría semanas o meses.

Existen tres corrientes que se utilizan en la actualidad para ‘entrenar’ un modelo de machine learning:

1) Aprendizaje supervisado: el algoritmo cuenta con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos que le permite tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo de esto es el detector de spam que hay en el correo.

2) Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que posibiliten organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, los que se encuentran a partir de datos provenientes de las redes sociales (como Facebook) para crear campañas de publicidad.

3) Aprendizaje por refuerzo: su propósito es que un algoritmo sea capaz de tomar la mejor resolución ante diferentes situaciones, de acuerdo a un proceso de prueba y error, en el que se recompensan las decisiones correctas. Actualmente, es el sistema más usado para el reconocimiento facial.

Más cerca de lo que imaginas

Si bien el ejemplo de cómo nos estudian Amazon y Netflix es hablar de la popularidad de esta herramienta para las empresas internacionales, las pequeñas y medianas empresas (Pymes) también tienen a su alcance esta tecnología de aprendizaje automático. Este tipo de organizaciones pueden implementar estas tecnologías para aumentar su rentabilidad en el mediano plazo y hacer más fáciles sus procesos tanto operativos como administrativos.

Datos de la consultora KPMG señalan que en México, el 63 por ciento de las empresas ya cuentan con instrumentos de análisis de datos y de ellas, el 54 por ciento la tecnología que están explorando es machine learning. 

Hoy en día, el uso de estos sistemas se populariza constantemente para hacerlos accesibles aun en las organizaciones más pequeñas. Uno de los más conocidos es el chatbox, que son las conversaciones online entre empresa y cliente. Mediante el aprendizaje automático, los sistemas de la organización pueden dar respuesta a muchas de las incidencias o preguntas de los clientes de forma automatizada, con la riqueza y diversidad de respuestas adecuadas.

Yalochat, startup que desarrolla asistentes virtuales para empresas como Amazon, Coca-Cola FEMSA, Walmart y otras más, señala que entre el 80 y 90 por ciento de las consultas y quejas que son de tipo frecuente se consiguen automatizar, y la parte restante se refiere a un asesor. Esto, según la empresa, ofrece una mejor experiencia al usuario final.

Otra de las áreas donde el machine learning puede contribuir mucho es en la logística, en la que esta herramienta sirve para armar rutas más eficientes de entrega. En lo referente a finanzas, contribuye a detectar fraudes, entre muchas otras aplicaciones que puede tener.

Los cinco beneficios del machine learning para tu negocio

1. Predicción de tendencias a través del análisis. Con esto podrás saber cuándo es el mejor momento para aplicar promociones, incrementar precios y conocer la demanda tanto de productos como de servicios.
2. Reduce costos. Automatiza tareas para que el talento en la empresa pueda enfocarse en otras áreas más estratégicas.
3. Mejora tu relación con el cliente. Con esta herramienta, es posible resolver dudas de tus consumidores las 24 horas del día, los siete días de la semana. Con cada interacción, el sistema recolecta información que le permite realizar operaciones más complejas.
4. Optimiza la segmentación de anuncios. Puedes identificar en qué regiones o zonas tus contenidos son más eficaces, dependiendo del target y su interacción, para progresar.
5. Mejora la segmentación del público objetivo. El algoritmo recopila los patrones según lo que necesites, de acuerdo a tu estrategia: edad, ticket promedio, horarios, productos, lo que requieras.  

Intégralo

La incorporación del machine learning a tu empresa trae muchos beneficios, principalmente innovación. Es una herramienta que favorece la eficiencia y, como te mencioné arriba, permite que tu personal se dedique a funciones más estratégicas para que tu negocio siga creciendo.

¿Ya manejas algún instrumento de análisis de datos? ¿Cómo te ha funcionado? No olvides dejarme tus comentarios.

_{Imágenes: canva.com y pexels.com}