Por José Ramón Barriocanal
Entre los nuevos desarrollos tecnológicos más impresionantes se encuentra el Machine Learning. En esencia, el aprendizaje automático enseña a un sistema de inteligencia artificial a enseñarse a sí mismo. Aunque esto pueda parecer el comienzo de una historia de terror de ciencia ficción, los resultados son bastante prometedores para las pequeñas empresas.
El aprendizaje automático permite a un empresario hacer muchas más tareas con el tiempo que tiene que dedicar a su negocio, y da como resultado una eficiencia significativamente mejor a la hora de dirigir la empresa. ¿Cómo? Pues aquí van unos cuantos ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning beneficia a las empresas y por qué estas no deberían tardar en implementar soluciones bajo esta tecnología:
Hacer más con menos
El aprendizaje automático reduce los costes de predicción, y la predicción está arraigada en todas las decisiones empresariales. En este sentido, el Machine Learning puede ayudar a los empresarios a cambiar los modelos operativos, a través de predicciones a un bajo coste.
El crecimiento de los ingresos anteriores puede tener costes variables asociados, debido a que se requieren más decisiones, y el Machine Learning puede aplicarse para ayudar a las empresas a escalar con menos.
Automatización de tareas rutinarias
Cuando todo el mundo habla de la falta de talento en TI, el aprendizaje automático puede convertirse en miembro indispensable del equipo. El aprendizaje automático permite automatizar las tareas rutinarias de TI como la supervisión de la seguridad, la auditoría, el descubrimiento y la clasificación de datos o la elaboración de informes, para que el equipo pueda centrarse en las tareas más estratégicas que siempre ha querido hacer, pero para las que nunca ha tenido la oportunidad.
Encontrar áreas para maximizar la eficiencia
Lo primero es no dejarse llevar por el humo. Se empieza observando la organización para encontrar las áreas con grandes conjuntos de datos. El Machine Learning extrae información que ayuda a la empresa a maximizar la eficiencia. ¿Dónde se pueden eliminar puntos de contacto y tareas manuales innecesarias? Esto puede aportar información vital para la toma de decisiones a los equipos, permitiéndoles utilizar realmente la tecnología.
Gestión de datos no estructurados
Gran parte de las organizaciones actuales están tratando de gestionar volúmenes crecientes de datos no estructurados. El aprendizaje automático ofrece estructura y significado a éstos de forma rápida y eficiente, ayudando a generar con acierto decisiones, inversiones y estrategias.
Medir el riesgo de forma más eficaz
La gestión de riesgos es una operación empresarial compleja. Hay innumerables variables a tener en cuenta, y los directivos se ven obligados a tomar decisiones difíciles con datos limitados. El aprendizaje automático ofrece una comprensión más completa del perfil de riesgo de una empresa en relación con el fraude, los errores, la prevención de pérdidas y otras responsabilidades. Las herramientas de aprendizaje automático permiten la adaptación a necesidades únicas de la organización.
Impulsar la ventaja empresarial estratégica
Mientras que los informes históricos se centran en ‘lo que pasó’, el análisis ad hoc permite a las empresas responder a ‘por qué pasó’ y ‘qué está pasando ahora’. Es el modelado predictivo impulsado por el aprendizaje automático el que puede responder a la pregunta de ‘qué va a pasar’ y ‘qué es lo mejor que podría pasar’. Concentrados en la construcción de una infraestructura de datos para apoyar esta progresión.
Mejorar la personalización
Desde Google hasta Facebook, el aprendizaje automático y la IA están ayudando a las organizaciones a gastar sus presupuestos de Marketing en acciones publicitarias de forma más inteligente. La segmentación y los conocimientos impulsados por la IA están eliminando muchas de las conjeturas sobre dónde deben invertir su dinero las empresas, lo que permite a los profesionales del Marketing conocer a su público objetivo más rápido y mejor que nunca.
Resolver grandes problemas que los humanos no pueden
El Machine Learning es ideal para ayudar a resolver problemas complejos que los humanos no pueden o tardarían una eternidad, donde el análisis de datos puede ser racionalizado. Por las redes de datos circulan más datos que por ninguna otra parte, pero a menudo no se aprovechan como recurso para mejorar la productividad de los usuarios. La aplicación de tecnologías basadas en el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial para comprender el comportamiento y el rendimiento de los dispositivos en red ofrece enormes ventajas.
Acelerar la investigación sobre lo que quieren los clientes
Con el aprendizaje automático y su, cada vez más bajo coste, cada vez es más accesible para más personas. Los responsables de empresas y startups pueden utilizar el Machine Learning para procesar los datos de los clientes de manera más eficiente. Sabrán qué tipo de usuarios tienen más probabilidades de convertirse en clientes, cuál es el comportamiento de los grandes clientes. Predecir los ‘productos relacionados’ con mayor precisión ayudará a aumentar los ingresos por cliente y su fidelización.
Captación de clientes más eficaz
El aprendizaje automático es una forma inteligente de relacionarse con los consumidores o clientes potenciales de una manera que ahorra tiempo a los equipos de las empresas y, además, recopilar datos valiosos. Empleado para estar cerca de los clientes, tanto B2B como B2C, y ahorra tiempo mientras se recopila información de forma inteligente.
Mejora de la eficiencia en Marketing
El aprendizaje automático tiene la capacidad de mejorar los esfuerzos y recursos de Marketing a pasos agigantados. Por ejemplo, el Machine Learning podría predecir los perfiles de los clientes y enviarles mensajes más específicos y personalizados. Cuanto más personalizado sea el mensaje, más probable será que lo tenga en cuenta y actúe.
Predecir la pérdida de clientes
Si hay algo que genera muchos quebraderos de cabeza a las empresas, con toda la razón, es la pérdida de clientes. Los algoritmos de Machine Learning pueden ayudar no sólo a predecir qué clientes son propensos a irse en un futuro próximo, sino que también muchos de ellos tienen la capacidad de explicar los factores más importantes que conducen a esta pérdida.
Detección de tendencias
Una de las mejores formas de utilizar el aprendizaje automático es detectar tendencias en un gran conjunto de datos que no son perceptibles a simple vista. Por ejemplo, muchas empresas hablan de intentar reducir el sesgo en sus procesos de contratación. Si se introducen todos los datos de contratación, desde la revisión del currículum hasta los comentarios de la entrevista, en un algoritmo de Machine Learning, se podría obtener una imagen clara del nivel de sesgo que existe en el proceso.
Ahorros de tiempo para el equipo de ciberseguridad
Los diferentes estilos de ciberataque y niveles de amenaza suelen dificultar la predicción exacta de una amenaza por parte de los algoritmos. Sin embargo, a medida que aumenta el volumen de datos registrados, se están desarrollando nuevas soluciones para mejorar la precisión de las predicciones y aumentar la capacidad del limitado personal de ciberseguridad.
Predecir hacia dónde se mueve el mercado
La IA puede aprovecharse para predecir hacia dónde se mueve el mercado y quiénes pueden ser esos impulsores. También puede utilizarse para identificar posibles socios clave que refuercen su propia posición o para identificar nuevas amenazas. Desde el punto de vista de la propiedad intelectual, puede utilizarse para recomendar qué se debe licenciar o crear para defender su posición o atacar a la competencia.
Sin duda, esta tecnología es un claro ejemplo de buen ‘compañero de viaje’ o ‘tecnoadvisor’ que nos enciende luces en el camino por un entorno cada vez más incierto y que recorremos, quizás, demasiado rápido.
Fuente: José Ramón Barriocanal esCEO en Kabel Sistemas de Información. Por Redacción Füture (8 marzo, 2022)
