El Machine Learning es uno de los subcampos de la Inteligencia Artificial que más aplicaciones prácticas tiene en las empresas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse con distintos fines, desde la predicción de la demanda para adaptar nuestra producción hasta la recomendación de productos con mayor probabilidad de compra en una tienda online.
Todos los días tenemos contacto con aplicaciones del Machine Learning, empezando por ejemplo con el algoritmo de muchas redes sociales populares, como Twitter o Instagram. A través de modelos de aprendizaje automático, las plataformas de social media ofrecen contenido basado en los intereses y el comportamiento de los usuarios.
Pero el Machine Learning no está limitado a las grandes empresas tecnológicas, sino que puede tener aplicaciones directas en diversos sectores, desde la industria hasta la medicina o hasta el sector automotriz. Las grandes ventajas que ofrece el aprendizaje automático son claras: un mayor conocimiento de los datos, mejora de la toma de decisiones y automatización de procesos.
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning va más allá de la digitalización, o es el siguiente paso a la gestión digital de los datos. Cuando las empresas atesoran datos sobre ventas, compras, comportamiento del cliente o la evolución de la producción, la IA nos permite crear algoritmos de aprendizaje automático que permitan hacer predicciones, proponer sugerencias para la toma de decisiones basadas en datos, o hacer clasificaciones complejas. El resultado es una clara mejora de la competitividad, ahorro de tiempo y mejora de la productividad de los empleados.
¿Cuántas empresas utilizan el aprendizaje automático?
Muchas empresas están acostumbradas a usar aplicaciones que utilizan Machine Learning. Sin embargo, todavía les cuesta dar el paso de crear por sí mismas soluciones de ML a medida que les permitan resolver problemas de negocio, a los que hasta ahora no se estaba brindando una respuesta lo suficiente eficiente.
Por otra parte, las empresas que usan el ML necesitan explotar todo el potencial que esta tecnología les ofrece para aplicar la automatización a distintos procesos de su negocio, ya que el uso del Machine Learning en algunas tareas no significa que la empresa haya abordado el análisis de sus procesos para lograr un alto grado de automatización, que aporte la máxima rentabilidad y competitividad a la empresa.
Se estima que el 67% de las empresas utilizan el Machine Learning, de acuerdo con un estudio de Deloitte para el año 2020. El gran desafío es utilizar el Machine Learning de forma proactiva, lo que parte de una comprensión del valor que puede aportar esta disciplina de la Inteligencia Artificial y cómo puede ser aplicable a un negocio en específico.
Tipos de algoritmos de Machine Learning ampliamente usados en las empresas
Un ejemplo de las aplicaciones de Machine Learning los podemos encontrar en algunos de los algoritmos utilizados por empresas tecnológicas más populares.
Algoritmos de recomendación para tiendas online
Los algoritmos de recomendación buscan las características o afinidades entre uno y más productos para ofrecer sugerencias de compra. Los modelos más básicos están basados en la similitud del contenido y ofrecen productos similares basándose únicamente en las características del producto.
Sin embargo, los algoritmos de ML para recomendación de productos ofrecen muchas posibilidades. Se pueden ofrecer sugerencias basadas en gran variedad de datos, desde el historial de compras del cliente al número de veces que dos artículos se han comprado juntos.
Los algoritmos de sugerencia de productos son utilizados habitualmente por plataformas de contenido, como Netflix, que nos sugiere qué películas o series nos podrían gustar, basándose en nuestro comportamiento de usuario y toda la información que ha acumulado sobre nosotros por la interacción con la aplicación.
Marketing predictivo
El análisis predictivo en marketing y ventas está también basado en Machine Learning. Un algoritmo de ML puede predecir qué tipo de ofertas realizar a un suscriptor o cliente en función de sus características. Llevar a cabo una segmentación altamente precisa permite que las acciones de comunicación de las empresas puedan ser más efectivas, obteniendo mayores ventas y una mayor rentabilidad.
Los algoritmos de predicción en ventas permiten predecir el comportamiento de compra futuro del cliente basándose en las acciones pasadas de tus clientes, lo que permitirá optimizar nuestras ofertas y estrategia de comunicación de marketing. El resultado supondría una mejora de la tasa de conversión y el ROI de tus estrategias de marketing.
Detección de enfermedades
El Machine Learning tiene una amplia variedad de aplicaciones en el sector sanitario. Muchas clínicas especializadas podrían beneficiarse de métodos avanzados para la detección y diagnóstico temprano de enfermedades. El ML permite hacer análisis y clasificaciones que implica el uso de una gran cantidad de datos. Esto se puede aplicar a multitud de enfermedades, como el cáncer de mama, la prevención de las enfermedades de retina o las patologías mentales.
El Machine Learning puede detectar los marcadores de una enfermedad a través del análisis de una prueba diagnóstica, como una ecografía o una radiografía, contribuyendo así a prevenir enfermedades e incrementar las posibilidades de éxito en el tratamiento.
Detección de objetos y análisis de imágenes
Los algoritmos de detección de objetos y análisis de imágenes permiten reconocer a una persona u objeto en imágenes. Esto se puede hacer a través del aprendizaje automático supervisado, donde etiquetamos los objetos en los datos de entrenamiento para que el algoritmo sea capaz de reconocerlos. Luego tendría que aplicar el mismo modelo de detección de patrones en el análisis de las imágenes.
Las aplicaciones prácticas de la detección de objetos son muy amplias. Una empresa puede implementar un sistema de control de calidad que sea capaz de distinguir aquellos productos que tienen defectos en su forma de aquellos que cumplen con los requisitos técnicos. El resultado podría ser la automatización de una tarea en el área de producción que permitiría optimizar la calidad de los productos y mejorar la productividad de los operarios.
Previsión de demanda
El Machine Learning permite realizar un análisis predictivo de la demanda que tendrá de uno o más productos un establecimiento, almacén, área geográfica, etc. El objetivo es adaptar la producción a las necesidades de la empresa, de manera que pueda anticiparse a posibles cambios en circunstancias en las que se produce un incremento de la demanda.
Entender la elasticidad de los precios a través del Machine Learning puede ayudar a que la industria sea más competitiva, poder ofrecer servicios de producción a demanda, o abastecer más eficazmente a sus diferentes almacenes y establecimientos, contribuyendo a prevenir problemas como las roturas de stock.
Detección de fraudes
El Machine Learning puede aplicarse también en el mundo de la detección de fraudes bancarios. Un modelo de ML puede analizar una amplia lista de datos de clientes y clasificar cuáles presentan un mayor riesgo, en función de la suma de sus datos. De este modo, este tipo de algoritmo puede clasificar al cliente en un grupo de usuario e incluso sugerir o determinar si es conveniente o no ofrecerle la contratación de un préstamo o hipoteca según sus datos crediticios e historial financiero.
Las aplicaciones del ML para la detección de fraudes se pueden aplicar en otros sectores, como la detección del riesgo de un cliente en una compañía de seguros. El algoritmo permite clasificar a los usuarios en función de sus características y determinar el riesgo que comportaría para la empresa conceder una póliza, así como determinar un precio según sus características particulares.
Chatbots
El Machine Learning tiene importantes aplicaciones en la automatización y personalización de la atención al cliente. Los chatbot o asistentes virtuales permiten dar respuesta a las preguntas de los usuarios, estandarizando el proceso de contacto con la empresa. Puede servir como filtro para enviar a los agentes solamente aquellos casos que no puedan ser resueltos por el propio algoritmo.
Un chatbot puede entender las preguntas y necesidades planteadas por el cliente gracias al Procesamiento del Lenguaje Natural. Después de introducir unos datos de entrenamiento, el chatbot contará con los registros de anteriores contactos para saber qué respuesta es más idónea dar según cada situación. La gran ventaja de un chatbot es que no actúa de forma automática, sino que puede aprender a partir de nuevos datos introducidos, ofreciendo así una mejor experiencia al cliente.
Coches autónomos
Los algoritmos de aprendizaje automático se están aplicando también en el sector automotriz. Concretamente, se está utilizando el aprendizaje profundo, dada la amplia complejidad de decisiones que debe tomar un vehículo autónomo cuando se encuentra en carretera.
A través de un algoritmo de ML, el algoritmo puede reconocer peatones en una imagen de una cámara en cualquier situación, sin que sea necesario introducir los datos de todos los posibles peatones y situaciones en las que se puede encontrar un vehículo.
En Kraz, como consultora analítica que somos, trabajamos para que las empresas puedan entender las ventajas funcionales de aplicar el Machine Learning en la industria. La Inteligencia Artificial tiene funciones prácticas que pueden tener un gran impacto en los procesos de tu negocio. Si estás interesado en implementar soluciones que utilicen el aprendizaje automático en tu negocio, te invitamos a solicitar una reunión con nosotros.
