Vivimos en un mundo altamente digitalizado, en donde las nuevas tecnologías han logrado cambiar la manera en que vivimos, producimos, la manera en que nos relacionamos y comunicamos. A medida que vamos creando nuevas herramientas y dispositivos conectados a la red, se va generando más datos que han de ser analizados a través de las técnicas de Big Data como Machine Learning, para generar información y obtener conocimiento.
Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que se dedica a crear algoritmos capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de datos suministrados. A groso modo, ML es divida en 3 categorías según los datos que se tengan. Aprendizaje Supervisado, cuando tenemos datos etiquetados para entrenar el modelo; Aprendizaje No Supervisado, orientados a la clasificación y clustering para datos no etiquetados; y por último Deep Learning para la construcción de modelos que incrementan el rendimiento en base al análisis de resultados ya procesados.
Las aplicaciones de Machine Learning e Inteligencia artificial se encuentran en casi todos los ámbitos de la vida moderna. Desde detección de enfermedades por clasificación de imágenes hasta predicciones de oportunidades de buenas cosechas de acuerdo con las condiciones climáticas. Un ejemplo con el que todos podemos identificarnos es la zona de sugerencias de plataformas streaming como lo son Netflix y Spotify. Lo más probable es que en algún momento te hayas sorprendido y preguntado ¿Cómo hacen estas plataformas para mostrar recomendaciones? Pues sí, usan técnicas de Machine Learning para identificar patrones de consumo y hacer sugerencias personalizadas a sus usuarios. La heurística detrás es identificar usuarios similares para obtener probabilidades de simpatizar con el mismo contenido que el otro usuario haya calificado; a esta técnica se le llama Filtrado Colaborativo. Como segundo enfoque, se utilizan las características propias de un producto que ya hayas visto como el género, duración, trama, etc., para encontrar otros productos con atributos parecidos como sugerencias, llamado Filtrado basado en Contenido.
Este sistema de recomendaciones impacta muchas de las métricas de éxito de la compañía que al mismo tiempo se traducen en ganancias económicas. En principio, la experiencia del usuario se ve altamente favorecida. El 75% del material que los usuarios escogen, vienen de la sección de recomendaciones. Esto permite retención de clientes y obtener un alto rating al momento de calificar la experiencia.
Adicionalmente, el uso de algoritmos para hacer sugerencias de nuevos contenidos garantiza automatización y dinamismo. Esto se traduce en acortar tiempos de búsqueda para mantener la disponibilidad sin comprometer la consistencia de los servidores, pues recordemos que las sugerencias son personalizadas. En términos simples, disponibilidad del servidor significa que el contenido sea visible la mayor parte del tiempo; y consistencia es que todos los usuarios conectados vean lo mismo al mismo tiempo. Así, Netflix consigue tener una arquitectura cloud eficiente, que le permite ahorrar costos. En términos monetarios, este sistema de recomendaciones ha logrado reducir las cancelaciones de suscripción, que para el 2017 se tradujo en salvar USD$1,000Millones, según la revista Forbes.
En el mundo empresarial, la adecuada explotación de los datos para transformarlos en oportunidades de crecimiento y mejoras de negocio debe ser uno de los pilares primordiales para todas las empresas. En concreto, para las PYMES, la adopción de técnicas de Aprendizaje Automático brinda una estrategia solida de supervivencia, pues se puede utilizar para captación y segmentación de clientes, automatización de procesos, hacer predicciones, reducir tiempos de producción, mejorar la experiencia de usuarios, entre otras.
Por mencionar algunas ideas de donde y como implementar estas tecnologías, les comparto: Los chatbots es una gran idea para automatizar procesos de Q&A; implementación de algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural para leer y clasificar opiniones en sus redes sociales y sección de comentarios para mejorar productos; rastreo y análisis de comportamiento del consumidor para maximizar campañas de marketing; adopción de algoritmos de filtrado basado en contenido para impulsar cross-selling.
Para despedirme, me gustaría dejarles como última idea que la adopción de estas tecnologías no es necesariamente costosa. Por el contrario, su éxito depende en la calidad de los datos que la empresa genere. Por lo tanto, el primer paso es adoptar un modelo data-driven que permita implementar estas técnicas.
Para conocer más acerca del autor, te invitamos a visitar su página de Linkedin: Silvia Daniella Ramírez
Bibliografía:
Expert System (2017). What is Machine Learning? A definition: https://expertsystem.com/machine-learning-definition/
Columbus, A. (2017) Forbes. McKinsey's State Of Machine Learning And AI: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/07/09/mckinseys-state-of-machine-learning-and-ai-2017/#360568275b64
Morgan, B(2019) Forbes. 20 Examples Of Machine Learning Used In Customer Experience: https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2019/04/25/20-examples-of-machine-learning-used-in-customer-experience/#3076c7ea4052