En un entorno signado por el cambio continuo—que alcanza las dinámicas del mercado, el comportamiento de los consumidores y las normativas—, las organizaciones necesitan extraer conocimiento de los datos mirando hacia el futuro. Es ahí donde el machine learning (ML) entra en acción.
Gracias a sus capacidades de análisis de data, búsqueda de patrones, predicción de resultados y discernimiento de tendencias, el aprendizaje automático aporta amplias ventajas competitivas para las empresas.
En este artículo, revelamos 5 recomendaciones que permiten maximizar los resultados de aprendizaje automático, construir una base sólida para el análisis predictivo, evitar errores y potenciar el retorno de la inversión.
Machine learning, subconjunto de la IA
El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos que tienen la capacidad de aprender y realizar predicciones o tomar decisiones de manera automática.
Mientras que la IA abarca una amplia gama de técnicas centradas en crear soluciones inteligentes capaces de emular una inteligencia similar a la humana, el ML es una técnica que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos para aprender y adaptarse a tareas y datos.
En lugar de depender de instrucciones específicas, los sistemas de ML aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo, a medida que reciben más y más datos.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan data e identifican patrones, relaciones y tendencias dentro de ellos. Luego, usan esta información para construir modelos matemáticos que puede realizar predicciones e impulsar el análisis predictivo.
Lejos de tener un alcance limitado, el ML cuenta con una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación y la detección de fraudes, entre otros.
A su vez, desempeña un papel crucial para que los sistemas de IA se adapten, mejoren y realicen tareas complejas con mínima intervención humana.
¿Qué beneficios aporta el ML para las empresas?
A medida que los datos de las organizaciones se expanden tanto en complejidad como en tamaño, la inteligencia artificial y el machine learning se vuelven herramientas fundamentales para tomar decisiones, analizar datos y optimizar operaciones, entre otras tareas estratégicas para el negocio.
Predicción de tendencias y mejor planificación
Como mencionamos, el aprendizaje automático se centra en la recopilación y análisis de datos y la realización de predicciones a partir de la información que estos activos revelan.
En consecuencia, su utilización permite que las organizaciones predigan la demanda, los costos y las tendencias de mercado a futuro, y planifiquen sus operaciones y crecimiento con base en estos resultados, mitigando riesgos y optimizando los procesos.
Reducción de costos y aumento de la eficiencia
A su vez, gracias a la introducción de herramientas de IA conversacional, que combina el machine learning con el procesamiento de lenguaje natural (PLN), las compañías pueden ahorrar dinero y potenciar la eficiencia con la incorporación de agentes inteligentes.
De hecho, Gartner prevé que la implementación de esta técnica reducirá los costos laborales de los agentes de los centros de contacto en USD 80 mil millones para 2026.
Segmentación optimizada del público objetivo
El ML brinda la posibilidad de realizar una segmentación de público objetivo mucho más precisa. Al identificar patrones en los datos de los consumidores, los algoritmos permiten alcanzar a la audiencia ideal de manera más efectiva, optimizando así las estrategias de marketing de las organizaciones.
Además, al predecir qué contenido, momento y canal serán más eficientes para cada tipo de persona, el aprendizaje automático refina la segmentación de anuncios.
Esto se complementa con la capacidad de lanzar sistemas de recomendación —como los utilizados por Netflix o Amazon—, que sugieren productos o servicios personalizados basados en el historial de los diferentes clientes. Estas recomendaciones no solo mejoran la experiencia del usuario, sino que también generan nuevas oportunidades de ingresos mediante la venta cruzada y la venta adicional.
Fortalecimiento de la relación con los clientes
Por otro lado, el ML fortalece la relación con el cliente a través de la personalización, fomentando la fidelización.
Herramientas como los chatbots, disponibles 24/7, no solo ofrecen atención constante, sino que también recopilan datos valiosos para comprender mejor al consumidor, haciendo que el cliente se sienta realmente tenido en cuenta.
Pero esto no es todo. El aprendizaje automático también es una pieza clave para la retención de los clientes, ya que, basándose en el análisis de comportamientos, permite identificar aquellas personas que tienen más probabilidades de dejar de ser consumidores recurrentes.
Así, posibilitan el establecimiento de estrategias de fidelización apuntadas a aumentar la satisfacción de los clientes y a crear una relación más sólida con ellos.
Reducción de los tiempos de inactividad no planificados
Otra de las ventajas del aprendizaje automático tiene que ver con el mantenimiento predictivo de activos, ya que permite identificar los equipos con mayor probabilidad de sufrir fallas.
Las organizaciones pueden usar esta información para programar el tiempo de inactividad y realizar reparaciones, en lugar de sufrir costosas interrupciones que afectan a los clientes.
Detección de fraudes optimizada
Gracias a su capacidad para identificar patrones, el ML es una herramienta fundamental para detectar fraudes.
Ya sea a través de software estándar o de implementaciones personalizadas, el ML se consolida como un aliado estratégico para salvaguardar los activos y la integridad de las operaciones comerciales, ya sea en empresas de servicios financieros como de otras verticales productivas.
Fomento de la innovación
Al implementar técnicas de machine learning, es posible obtener una gran cantidad de datos e información valiosa.
Esto abre el camino hacia la búsqueda de nuevas soluciones que mejoren la venta de productos y servicios, y permitan explorar otras oportunidades de crecimiento en el mercado.
5 recomendaciones para el éxito de una estrategia de ML
En muchas organizaciones los equipos de datos se ven presionados a implementar programas de manera veloz, a menudo sin tener en cuenta (o sin conocer) los diferentes factores que inciden en el éxito de las iniciativas.
Entonces, ¿cómo lograr un despliegue satisfactorio de las estrategias de machine learning? Poniendo en práctica estos 5 tips.
Conseguir el apoyo de la alta dirección
Sin el patrocinio y la aceptación de los altos mandos, ningún proyecto corporativo llega demasiado lejos. Por eso, si se quiere implementar una solución de ML es fundamental conseguir el apoyo del C-Level.
Para lograrlo, la alta dirección debe estar al tanto de los objetivos y del alcance de la iniciativa. Por lo tanto, si se quiere lograr la aceptación, lo mejor es definir las metas, centrarse en casos de negocio, hacer hincapié en el retorno de la inversión y, por supuesto, estar abierto a negociaciones.
Establecer objetivos claros
El aprendizaje automático solo puede ayudar a resolver problemas específicos. Por lo tanto, debe estar vinculado a objetivos claros y al retorno de la inversión (ROI).
Estos objetivos conforman una visión holística del negocio y ayudan a los equipos a priorizar y centrarse en casos de uso específicos.
Entre los use cases más habituales del ML se encuentran:
- Ventas. Pronóstico de ventas, rotación y retención de clientes, prospección y segmentación de clientes
- RRHH. Predicción de retención y deserción de empleados, satisfacción de los colaboradores, recruiting y creación del perfil ideal del candidato
- Marketing. Predicción de la demanda y de los ingresos, customer lifetime value, optimización de ofertas
- IT. Uso de softwares y licencias, predicción del rendimiento de la infraestructura.
- Finanzas. Optimización de la inversión de capital, gestión de gastos y de riesgos.
- Supply chain. Predicción de falta de inventario, rendimiento, cuellos de botella, transporte.
- Operaciones. Predicción de la demanda de personal, asignación de capacidad
- Soporte. Predicción de casos de soporte, mantenimiento predictivo.
Empezar y escalar gradualmente
No se trata de abordar todas las operaciones en simultáneo. Por el contrario, para alcanzar el éxito en una estrategia de machine learning, la clave es identificar una parte específica del negocio por la cual comenzar y, a continuación, crear proyectos correlativos que abordar.
Empezar con proyectos pequeños no solo permite resolver problemas. También ofrece una transición más gradual hacia una adopción a gran escala.
Después de todo, el enfoque iterativo ayuda a comprobar la precisión y el sesgo en los resultados y a mitigar riesgos de compliance y financieros.
Definir una estrategia
Cuando no se cuenta con una estrategia bien planificada, la capacidad del aprendizaje automático para impulsar el progreso de las organizaciones se limita a casos de uso aislados.
Si se quiere aprovechar al máximo las capacidades de IA predictiva del ML, es imprescindible establecer una estrategia antes de comenzar. Esta planificación debería explicitar cómo la iniciativa complementa otros proyectos de ciencia de datos vigentes en la empresa.
Conseguir colaboración por parte del talento
Si bien los data scientists cuentan con expertise y experiencia en materia de datos, a menudo no comprenden en profundidad cuáles son las necesidades y objetivos organizacionales.
Algo similar sucede con los usuarios y equipos analíticos que se centran en el negocio, pero en ocasiones no entienden cómo funciona el proceso de ciencia de datos.
Por eso, para lograr el éxito en cualquier estrategia, es crucial que todo el talento colabore. Mientras que los científicos de datos deben ofrecer asesoramiento técnico y supervisión a los equipos, estos tienen que ofrecer información sobre las metas y objetivos corporativos.
¿Necesitás ayuda para implementar una estrategia de machine learning exitosa en tu organización? ¡Hablemos!