Machine Learning: ¿una moda o una necesidad?

 

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Partiendo de que el Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es un tipo de Inteligencia Artificial, podríamos decir que está dirigido al desarrollo de técnicas para que las máquinas puedan aprender y tomar decisiones por sí mismas.

El ML cambia los procesos tradicionales basados ​​en reglas que pueden ayudar a las empresas a descubrir nuevos patrones en grandes conjuntos de datos, así como a hacer predicciones estratégicas sobre las necesidades del cliente. Si bien este terreno es desconocido para algunas empresas, tiene el potencial para resolver problemas de negocios reales que tendrán un gran impacto en el tiempo. El objetivo final para cualquier negocio debe ser la construcción de tecnología de este tipo en todos los software de negocio. Hay que tener en cuenta que el ML por sí solo no puede hacer el trabajo.

El #MachineLearning ayuda a resolver problemas de negocios que tendrán impacto en el tiempo. Click Para Twittear

 

En su lugar, la automatización de ciertas funciones de marketing debe abordarse como una estrategia para ahorrar tiempo al vendedor en algunas de las tareas más manualmente intensivas, como la minería de datos. Esto da a los empleados la libertad de concentrar sus esfuerzos en el trabajo que construye una experiencia más personal para sus clientes. Eventualmente, las empresas deben apuntar a alinear ambos tipos de comunicación para crear sinergia entre el hombre y la máquina.

La primera forma en que las empresas pueden incorporar el ML en sus estrategias es aprovechando los asistentes digitales y los bots. Los avances en la tecnología de la Inteligencia Artificial (AI) sugieren que los algoritmos de autoaprendizaje pronto podrán llegar a sus propias conclusiones y desarrollar un comportamiento sensible al contexto.

Estos asistentes ya están comenzando a interactuar con los clientes, programar reuniones o seguimiento, traducir documentos, entender las preguntas de los clientes y proporcionar soporte al cliente. La implementación de esta tecnología de autoaprendizaje no sólo ahorrará tiempo de los representantes de servicio al cliente, sino que durante un cierto período, también será esencial para anticipar las necesidades del servicio al cliente antes de convertirse en desafíos.

Ya no es necesario invertir gran cantidad de horas de expertos para programar el algoritmo perfecto, este proceso ahora se ha reemplazado por Machine Learning, mediante el análisis de enormes cantidades de datos, el ordenador irá ajustando el algoritmo hasta mejorar el nivel de acierto.

¿Cómo implementar Machine Learning en tu compañía?

  • Preparar grandes volúmenes de datos sobre los que aprender
  • Analizar estos datos para entrenar el modelo
  • Aplicar el modelo resultante a una necesidad de negocio
  • El paso clave para hablar de machine learning, aprender del resultado para mejorar continuamente el modelo de forma autónoma.

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Aplicaciones del Machine Learning

En Conento hemos trabajado sobre Sistemas de Recomendación utilizando tecnología Machine Learning. Por otro lado se puede adaptar a muchas situaciones entre ellas: motores de búsqueda, diagnósticos médicos, reconocimiento del habla y del lenguaje, robótica… Entre otras, éstas son algunas de las actividades de nuestro día a día que se ven impulsadas por el machine learning:

  • Detección de rostro: se evidencia en las cámaras de los móviles.
  • Reconocimiento facial, de voz o de objetos.
  • Genética: en la clasificación de secuencias de ADN.
  • Predicción y pronósticos: de clima, tráfico o para evitar fallos tecnológicos en equipos.
  • Comprensión de textos: se aplica a resúmenes estructurados de noticias o comentarios sobre un tema específico.
  • Métodos de optimización más rápidos y flexibles: se evalúa qué momento es el adecuado para una tarea concreta.
  • Análisis de imágenes de alta calidad.
  • Análisis de datos económicos:  cuando operamos en el mercado de valores o cuando evitamos el fraude en transacciones.
  • Análisis de comportamiento de consumo y productividad: para la identificación de clientes potenciales, prever qué empleados pueden ser más rentables y adaptar servicios a las necesidades del usuario.

 

Para una mayor comprensión  Macarena Estévez en su blog pone un ejemplo muy práctico sobre la utilidad del Machine Learning, donde se puede conocer si un chico joven es propenso a fumar o no.

Por último, las organizaciones deben considerar la posibilidad de utilizar el Machine Learning para ayudar con sus ventas y funciones de marketing. Las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento transaccional de los clientes utilizando el aprendizaje de máquinas para extraer, predecir y capturar indicadores de conversión para individuos calificados. Con esta visión, los representantes de ventas pueden recomendar el contenido de ventas u ofertas personalizadas a través de segmentación.

 

¡Si quieres que te asesoremos sobre este tema Contáctanos!

 

Fuente

http://data-informed.com

http://www.ticbeat.com

http://www.intelygenz.es

 

 

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