Machine Learning y su utilidad en el mundo empresarial

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El Machine Learning permite a las empresas construir mejores aplicaciones que interactúen con las cosas que las personas crean: imágenes, voz, texto y otras cosas desordenadas. Esto permite a las empresas crear softwares que procesen dicha información.

Según la predicción de IDC Futurescapes, dos tercios de los CEOs de Global 2000 Enterprises centrarán su estrategia corporativa en la transformación digital. Una parte importante de la estrategia debe incluir soluciones de aprendizaje automático (ML). La implementación de estas soluciones podría cambiar la forma en que estas empresas ven el valor del cliente y el modelo operativo interno de hoy.

 

Si quieres tomar la delantera, entonces no puedes permitirte esperar que eso suceda. Tu negocio digital necesita moverse hacia la automatización ahora mientras la tecnología ML se está desarrollando rápidamente. Los algoritmos deben aprender enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, por ejemplo: Texto, imágenes, vídeo, voz, lenguaje corporal y expresiones faciales. Por eso se abre una nueva dimensión para las máquinas con aplicaciones ilimitadas desde los sistemas sanitarios a los videojuegos y los automóviles autodirigidos.

 

ML conectará inteligentemente personas, negocios y cosas. Permitirá escenarios de interacción completamente nuevos entre clientes y empresas y, finalmente, permitirá una verdadera empresa inteligente. Para realizar las aplicaciones que son posibles debido a ML totalmente, necesitamos construir un ambiente de negocio moderno. Sin embargo, esto sólo se logrará, si las empresas pueden entender la distinción entre Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automático (ML).

 

 

 Aplicaciones para la vida y el negocio

Para poder comprender la gama de aplicaciones que será posible gracias a la tecnología ML, veamos algunos ejemplos disponibles actualmente:

  • Amazon Echo
  • Asistentes digitales: Siri de Apple, próximo Copiloto de SAP

Ambos tipos de dispositivos proporcionan una experiencia interactiva para los usuarios debido a la tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Con ML en la imagen, esta experiencia podría ser llevado a nuevas alturas, es decir, chatbots.

 

La tecnología ML no obliga al usuario a aprender cómo se puede operar sino que se adapta al usuario. Se convertirá en mucho más que dar a luz a una nueva interfaz; Conducirá a la formación de la empresa (AI).

 

Las formas ilimitadas en que ML puede aplicarse incluyen la provisión de atención médica completamente personalizada. Podrá anticipar las necesidades del cliente debido a su historia de compra. Puede hacer posible que el HR reclute al candidato adecuado para cada trabajo sin prejuicios y automatice los pagos en el sector financiero.

 

Beneficios de negocios no aprendidos con ML

Los procesos de negocio se automatizarán y evolucionarán con el uso creciente de ML debido a los beneficios asociados con él. Los clientes pueden utilizar la tecnología para elegir los mejores resultados y así, llegar a decisiones más rápidas. A medida que el entorno empresarial cambie, también lo harán las máquinas avanzadas a medida que se actualicen y se adapten constantemente. El ML también ayudará a las empresas a llegar a las innovaciones y seguir creciendo, proporcionando el tipo adecuado de productos / servicios de negocios y basando sus decisiones en un modelo de negocio con el mejor resultado.

 

La tecnología ML es capaz de desarrollar conocimientos que están más allá de las capacidades humanas basadas en los patrones que deriva de Big Data. Como resultado, las empresas podrían actuar en el momento adecuado y aprovechar las oportunidades de ventas, convirtiéndolas en acuerdos cerrados. Con toda la operación optimizada y automatizada, la velocidad a la que un negocio crece se acelerará. Por otra parte, el proceso de negocio conseguirá más a un coste menor. ML llevará a las empresas a los alrededores con un mínimo de error humano y mayor ciberseguridad.

 

 Casos de uso

Los siguientes tres ejemplos muestran cómo ML puede aplicarse a un modelo de empresa que utiliza procesamiento de lenguaje natural:

 

Clasificación de tickets de soporte

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Considera el caso donde los boletos de diversos canales de los medios (email, Web site sociales etc.) necesitan ser enviados al especialista derecho para el asunto. El inmenso volumen de tickets de soporte hace que la tarea sea larga y consume tiempo. Si ML se aplicara a esta situación, podría ser útil clasificarla en diferentes categorías.

 

Si el número de billetes correctamente categorizados es suficientemente alto, un algoritmo ML puede dirigir el billete directamente al siguiente agente de servicio sin necesidad de un agente de soporte.

 

Reclutamiento

El trabajo de priorizar las solicitudes entrantes para posiciones con cientos de solicitantes también puede ser lento y tomar mucho tiempo. Si se automatiza a través del ML, el departamento de Recursos Humanos puede permitir que la máquina prediga la idoneidad del candidato proporcionándole una descripción del puesto de trabajo y el CV del candidato. Un patrón definido sería visible en los currículos de los candidatos adecuados, tales como la longitud adecuada, la experiencia, la ausencia de errores tipográficos, etc. La automatización del proceso será más probable que proporcione el candidato adecuado para el trabajo.

 

Márketing

ML ayudará a construir el logotipo y el reconocimiento de marca para las empresas de las dos maneras siguientes:

  • Con el uso de una aplicación de inteligencia de marca, la identificación de logotipos en vídeos de patrocinio de eventos o TV puede llevar a cálculos de ROI de marketing.
  • Estar al día sobre las transacciones del cliente y usar ese comportamiento para predecir cómo mantener la lealtad del cliente y encontrar la mejor manera de retenerlos.

 

¿Cómo pueden comenzar las empresas la implementación del ML?

Las empresas pueden entrar en la nueva era de ML y comenzar a implementar la técnica permitiendo que las máquinas usen Big Data derivado de diversas fuentes tales como: Imágenes, documentos, dispositivos IoT etc para aprender. Si bien estas máquinas pueden automatizar tareas largas y repetitivas, también pueden usarse para predecir el resultado de nuevos datos. El primer paso en la implementación de ML para un negocio debe ser educarse sobre su naturaleza y la gama de sus aplicaciones. Un curso gratuito de openSAP puede ayudar a hacer eso posible.

 

Otro paso que puede acercar a un negocio a la implementación del ML es la preparación de datos en paisajes complejos. La era de los silos de información ha terminado y existe la necesidad imperiosa de que las empresas recopilen datos de diversas fuentes, como clientes, socios y proveedores. Los algoritmos deben entonces proporcionar acceso abierto a esos datos para que puedan aprender y evolucionar.

 

Para comenzar con casos de uso completamente nuevos para el Aprendizaje Automático no es fácil y requiere una buena comprensión del tema y tener el nivel adecuado de experiencia en la empresa. Un mejor punto de partida para muchas empresas sería confiar en soluciones ML ya integradas en el software estándar. Por eso se conectará sin problemas con el proceso de negocio existente e inmediatamente empezar a crear valor.

Por último, las empresas deben comenzar a reunir los componentes necesarios para la construcción de productos de IA. Entre los requisitos sería una plataforma en la nube capaz de manejar alto volumen de datos que se deriva de múltiples fuentes. Las personas relevantes son tan importantes para este paso como lo son la tecnología y los procesos. Después de todo, serían los que estarán probando las últimas tecnologías digitales y ML.

 

 

Fuente

 

http://dataconomy.com/2017/04/machine-learning-digital-business/

http://dataconomy.com/2017/05/business-implications-machine-learning/

 

 

 

 

 

 

 

 

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