A continuación 7 Formas de usar el aprendizaje automático en tu negocio.
Chatbots
Todos hemos tenido interacciones directas con el aprendizaje automático en el trabajo en forma de chatbots.
Estos programas de software utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para imitar la conversación humana.
Funcionan a partir de guiones preprogramados para interactuar con las personas y responder a sus preguntas accediendo a las bases de datos de la empresa para ofrecer respuestas a esas consultas.
Las primeras generaciones de chatbots seguían reglas programadas que les indicaban qué acciones debían realizar en función de las palabras clave. Sin embargo, el Machine Learning permite a los chatbots ser más interactivos y productivos y, por tanto, responder mejor a las necesidades del usuario, ser más precisos en sus respuestas y, en definitiva, tener una conversación más humana.
Asistentes digitales como Siri, de Apple, y Alexa, de Amazon, son ejemplos cotidianos de chatbots, al igual que los chatbots que constituyen el primer punto de contacto de la mayoría de los centros de atención al cliente actuales.
Motores de recomendación
El aprendizaje automático también se utiliza en la venta minorista en línea y los servicios de streaming.
Aquí, los algoritmos procesan datos -como las compras anteriores de un cliente junto con datos sobre el inventario actual de una empresa y el historial de compras de otros clientes- para determinar qué productos o servicios recomendar a los clientes.
Los motores de recomendación permiten a las empresas personalizar la experiencia del cliente, lo que favorece su fidelización y les permite aumentar las ventas ofreciendo productos y servicios que se ajustan mejor a los gustos y necesidades de cada cliente, mejores recomendaciones es igual a mas ventas.
Precios dinámicos
El aprendizaje automático también permite a las empresas ajustar los precios que cobran por los productos y servicios casi en tiempo real en función de las condiciones cambiantes del mercado, una práctica conocida como precios dinámicos.
Los sistemas de aprendizaje automático suelen utilizar numerosos conjuntos de datos, como datos macroeconómicos y de redes sociales, para fijar y reajustar los precios.
Un ejemplo claro ocurre con: los billetes de avión, los precios de las habitaciones de hotel y las tarifas de los viajes compartidos.
Los precios de Uber suben cuando aumenta la demanda, son un ejemplo destacado de cómo las empresas utilizan algoritmos de ML (Machine Learning) para ajustar los precios cuando cambian las circunstancias.
Detección de ciberamenazas
La capacidad del aprendizaje automático para analizar patrones complejos dentro de grandes volúmenes de actividades, tanto para determinar comportamientos normales como para identificar anomalías, también lo convierte en una poderosa herramienta para detectar ciberamenazas complejas.
Su capacidad de aprendizaje le permite refinar continuamente su comprensión del entorno informático, el tráfico de red y los patrones de uso de una organización. Así, incluso cuando el entorno informático se amplía y los ciberataques crecen en número y complejidad, los algoritmos de ML pueden mejorar continuamente su capacidad para detectar actividades inusuales que podrían indicar una intrusión o amenaza en tu organización o negocio.
Detección de fraudes
Otro uso destacado del aprendizaje automático en las empresas es la detección del fraude, sobre todo en la banca y los servicios financieros, donde las instituciones lo utilizan para alertar a los clientes del uso potencialmente fraudulento de sus tarjetas de crédito y débito.
La capacidad del aprendizaje automático para comprender patrones y detectar al instante anomalías que se salgan de esos patrones convierte a esta tecnología en una valiosa herramienta para detectar actividades fraudulentas.
Un ejemplo: se usa Machine Learning para comprender el comportamiento típico de un cliente individual, como cuándo y dónde utiliza la tarjeta de crédito.
El aprendizaje automático toma esa información junto con otros datos para determinar con precisión en cuestión de milisegundos qué transacciones entran dentro de lo normal y, por tanto, son legítimas, frente a qué transacciones se salen de las normas previstas y, por tanto, son probablemente fraudulentas.
Aunque esta aplicación del aprendizaje automático es más común en el sector de los servicios financieros, las agencias de viajes, las empresas de juegos y los minoristas también son usuarios del aprendizaje automático para la detección del fraude.
Modelización de la pérdida de clientes, segmentación de clientes y previsión de ventas
Modelado de la pérdida de clientes
El aprendizaje automático se utiliza para identificar qué clientes pueden estar perdiendo la confianza en la empresa, cuándo puede ocurrir y cómo se puede revertir la situación.
Para ello, los algoritmos detectan patrones en enormes volúmenes de datos históricos, demográficos y de ventas para identificar y comprender por qué una empresa pierde clientes. A continuación, la empresa puede utilizar las capacidades de aprendizaje automático para analizar los comportamientos de los clientes existentes y alertar de cuáles corren el riesgo de irse a otro sitio, identificar las razones por las que se van y determinar qué medidas tomar para retenerlos.
Segmentación de clientes
Las empresas también utilizan el aprendizaje automático para la segmentación de clientes, una práctica empresarial en la que las empresas clasifican a los clientes en segmentos específicos basados en características comunes como edades, ingresos o niveles de educación similares.
Esto permite a los departamentos de marketing y ventas adaptar sus servicios, productos, anuncios y mensajes a cada segmento.
Previsión de ventas
Además, el aprendizaje automático apoya las ventas ayudando a los clientes a fijar los precios óptimos de sus productos y garantiza que suministren los productos y servicios adecuados a las zonas adecuadas en el momento oportuno mediante la planificación predictiva del inventario y la segmentación de clientes.
Los minoristas, por ejemplo, utilizan el aprendizaje automático para predecir qué inventario se venderá mejor en cada una de sus tiendas en función de los factores estacionales que afectan a una tienda concreta, la demografía de esa región, las tendencias en las redes sociales.
Procesos de Optimización
Otro caso en el que se aplica ML a negocios es en el uso de algoritmos específicos de aprendizaje automático para optimizar procesos.
Las empresas pueden hacer que los algoritmos analicen datos y ejecuten simulaciones para determinar soluciones óptimas o casi óptimas, o pueden utilizar algoritmos para ofrecer las mejores acciones siguientes, es decir, predicciones y recomendaciones que la tecnología ha determinado que conducirán al mejor resultado.
Los asesores de gestión afirman que el ML para la optimización se utiliza en todos los ámbitos de las operaciones empresariales, desde las finanzas hasta el desarrollo de software, y que la tecnología acelera el trabajo y reduce los errores humanos.
Ejemplos de aplicación de ML en procesos de optimización se dan en: logística, fabricación y cadena de suministro.