Machine learning es una de las áreas de la inteligencia artificial que permite crear sistemas de aprendizaje autónomo a partir de la extracción de información de datos sin procesar que permiten resolver de manera eficiente situaciones complejas de los negocios, que requieren analizar y cruzar muchos datos e información de manera simultánea para entender una dinámica específica o general.
(Lea: Transformación de las empresas con Inteligencia Artificial)
El machine learning se basa en algoritmos para aprender de los datos de manera iterativa encontrando diferentes tipos de información que no es evidente pero que si puede influenciar en el análisis de la situación.
(Lea: Inteligencia Artificial, de la ciencia ficción a nuestro bolsillo)
Su evolución ha dependido en gran medida por las nuevas tecnologías de la computación teniendo en cuenta la velocidad y fuentes con que se genera información donde es inevitable desarrollar métodos de trabajo para procesar y valorizar datos complejos y no estructurados.
El uso y aplicación del machine learning se ha vuelto una herramienta para los negocios al poder mejorar las operaciones comerciales y el análisis de variables importantes para la organización, tales como expectativas en crecimiento productivo, mejor acceso y disponibilidad de los datos por fuentes diversas, revisión de procesos y planes de negocio, como elementos fundamentales en una decisión más acertada frente a los requerimientos específicos y del entorno.
Es así como las organizaciones pueden obtener múltiples beneficios al acceder al machine learning y convertirlo en un aliado estratégico de los procesos al poder resolver diferentes problemas complejos de las organizaciones y predecir comportamientos del mercado, los clientes y diferentes grupos de interés.
Entre las principales opciones para aplicar machine learning en las organizaciones se encuentran:
- Eliminar el ingreso manual de datos para evitar duplicación, inexactitud y errores humanos que son algunos de los problemas que enfrentan las organizaciones en la actualidad. Simultáneamente, los empleados pueden realizar otras actividades y realizar tareas que agregan valor al negocio.
- Mantenimiento predictivo en las empresas de manufactura donde el machine learning puede descubrir ideas y patrones ocultos en los datos de la fábrica reduciendo riesgos asociados a fallas inesperadas y gastos innecesarios. Para esta aplicación se utilizan datos históricos, herramientas de visualización del flujo de trabajo, entorno de análisis flexible y bucles de retroalimentación.
- Determinar y predecir el valor a partir de características y segmentación de los clientes a partir de todos los datos que se pueden encontrar en diversas fuentes para que de manera efectiva se pueda obtener información significativa que facilita la predicción del comportamiento de los consumidores, patrones de compra y consumo lo cual facilita el contacto personalizado con el usuario de acuerdo a su historial de compras y navegación en la red.
- Recomendaciones de productos ya que la mayoría de los sitios web de comercio electrónico utilizan el machine learning para realizar estas recomendaciones, a partir de una serie de algoritmos que capturan el historial de compras del cliente y lo combinan con el gran inventario de productos para identificar patrones ocultos y agrupar productos similares, para luego ser enviado a los clientes, con el fin de motivar la compra del producto.
- Análisis financiero a partir de datos históricos cuantitativos y precisos para la gestión de cartera, operaciones algorítmicas, suscripción de préstamos, detección de fraudes y análisis de riesgo. Se esperan aplicaciones futuras en temas de seguridad, servicio al cliente y análisis de sensibilidad.
- Mejorar la satisfacción del cliente a través de la revisión de registros históricos para analizar su comportamiento y poder asignar correctamente el ejecutivo de servicio al cliente. Esta práctica reduce el costo y la cantidad de tiempo invertido en la gestión relacional con el consumidor potencial. Por esta razón, las principales organizaciones utilizan algoritmos predictivos para proporcionar a sus clientes sugerencias de productos que disfrutan.
- Transformación de los métodos de trabajo, automatizando tareas lentas y repetitivas de manera más eficiente y lógica. Además, permite generar espacios de trabajo colaborativo permitiendo hablar, analizar e interactuar para resolver problemas de forma colectiva.
Todos estos elementos y otros potenciales del machine learnig permiten evidenciar que esta será una herramienta de uso obligatorio para las empresas, que quieran valorizar sus datos y tomar decisiones más acertadas para ser eficientes en los diferentes procesos internos y externos debido a que se incrementa la capacidad y agilidad en el procesamiento y análisis de la información, poder responder a condiciones cambiantes de la manera más rápida y lógica posible, lo cual es clave en el desarrollo empresarial y mantenimiento y/o crecimiento del negocio.
Clara Inés Pardo Martínez, PhD.
Profesora de la Escuela de Administración de la Universidad del Rosario.
Especial para Portafolio
