El Machine Learning es una de las tecnologías más relevantes de los últimos años, capaz de evolucionar y revolucionar todos los departamentos de una empresa por su habilidad para reducir los tiempos y mejorar la eficiencia a varios niveles. Así es cómo puede cambiar tu compañía.
Vivimos tiempos apasionantes, una época en la que tecnologías concebidas hasta hace pocos años como futuristas están al alcance de empresas de todos los tamaños y sectores, que pueden utilizarlas para optimizar sus procesos, reducir costes e incrementar la eficiencia en muchas de sus tareas.
Una de las tecnologías protagonistas de esta “revolución digital” es el Machine Learning, esto es, máquinas alimentadas por algoritmos capaces de autoabastecerse y aprender de los nuevos datos que acumulan. Gracias a este aprendizaje, pueden diagnosticar problemas o generar modelos predictivos de comportamiento. En otras palabras, las máquinas van incorporando datos que se transforman en conocimiento gracias al que sabrán reaccionar ante situaciones futuras sin necesidad de intervención humana.
A priori puede sonar como algo muy elevado, pero el Machine Learning está ya presente en nuestro día a día: por ejemplo, en el reconocimiento facial o de voz de un teléfono móvil, en el GPS del coche que ofrece una ruta alternativa cuando predice un atasco o en los productos complementarios que te sugieren cuando estás haciendo una compra online.
Aplicaciones del Machine Learning en el ámbito empresarial
El dato es la materia prima del Machine Learning y, como tal, cuantos más genere una empresa, más información para alimentar los algoritmos y mayor probabilidad de desarrollar modelos predictivos eficaces. Pero, ¿qué ámbitos o departamentos de una empresa puede cambiar?
Ciberseguridad: predicción de ataques y fraudes
La ciberseguridad es una de las principales preocupaciones de las empresas y una de las disciplinas en las que el aprendizaje automático puede ser de mayor utilidad. Los nuevos antivirus y sistemas de protección recurren al Machine Learning para, mediante algoritmos inteligentes que incorporan datos de comportamiento, predecir ataques y amenazas o detectar si la conducta de un dispositivo es la habitual o presenta indicios de malware.
También son muchas las empresas que, especialmente en banca, utilizan el Machine Learning en sus políticas antifraude, pues los algoritmos pueden descubrir prácticas fraudulentas en función del comportamiento de los clientes.
Atención al cliente: chatbots que adaptan sus respuestas
Automatización, reducción de costes o prestación de servicio 24/7 son solo algunas de las ventajas de utilizar chatbots para gestionar las conversaciones entre empresa y usuario en el entorno digital.
Estos sistemas aprenden de la interacción con los clientes, detectando patrones y analizando posibles errores. Como consecuencia, pueden resolver las incidencias que vayan apareciendo a medida que la empresa evoluciona y responder a cada cliente en función de sus necesidades. Además, obtienen datos que mejoran el conocimiento del consumidor por parte de la empresa.
eCommerce: recomendación de productos y ofertas personalizadas
Si hay un ámbito en el que el Machine Learning tiene potencial y capacidad de influencia en el cliente, ese es el comercio electrónico.
Del comportamiento del usuario en una plataforma de eCommerce se pueden obtener infinidad de datos sobre sus gustos, necesidades y patrones de compra, por lo que “aprender” de esos hábitos deriva en la generación de ofertas personalizadas muy segmentadas, la recomendación de productos complementarios con elevada probabilidad de compra o la predicción de la demanda en cada momento o época del año.
Se trata por lo tanto de un win-win para empresas y clientes. Para las primeras, porque optimizan al máximo el stock y pueden obtener información muy útil del cliente; para los segundos, porque disfrutan de una mejor y más satisfactoria experiencia de compra al recibir directamente impactos con productos ajustados a sus necesidades, sin tener que perder tiempo en buscarlos en el catálogo.
Toma de decisiones y optimización de procesos internos
Gracias a los datos sobre el funcionamiento interno de la empresa, el Machine Learning puede automatizar la gestión del inventario -reduciendo los costes- o predecir las necesidades y posibles fallos del ciclo de producción antes de que sucedan, optimizando su funcionamiento.
Recursos Humanos: detección automática de perfiles idóneos
Aunque pueda resultar paradójico que para el reclutamiento de recursos humanos se utilice el aprendizaje automático de las máquinas, lo cierto es que cada vez más empresas están recurriendo a sistemas de Inteligencia Artificial o Machine Learning para la captación de empleados.
En concreto, estos sistemas son capaces de establecer los criterios de selección que más se ajustan a los requerimientos de la empresa, hacer una primera selección y calificación de candidatos o generar cuestionarios para entrevistas desarrollados por algoritmos.
Logística: organización basada en datos
Mediante la utilización de datos logísticos y el aprendizaje automatizado, es posible implantar sistemas de reconocimiento de objetos en almacenes o realizar predicciones sobre las condiciones meteorológicas o de tráfico para encontrar las mejores rutas, favoreciendo la organización interna y la experiencia del cliente en la recepción de sus mercancías.
Como ves, implementar una estrategia de Machine Learning en una empresa puede “alterar” el funcionamiento habitual de muchos departamentos, si bien el resultado merece la pena: reducción de costes, más eficacia y mayor productividad.
