Implementar el machine learning en las empresas es sumamente retador, desde contar con bases de datos disponibles y confiables hasta los mejores algoritmos para descubrir patrones y soportar las decisiones.
Lo anterior puede parecer una tarea compleja, sin embargo, los beneficios de negocio son reales y alcanzables por las organizaciones. Veamos algunos ejemplos de problemas resueltos por Machine Learning.
Disminución de errores en el ingreso de datos
La inexactitud y la duplicación de datos representan un dolor de cabeza para las corporaciones que desean automatizar sus procesos. Integrar algoritmos de modelado predictivo mejora significativamente este proceso, pues aprenden a realizar tareas de entrada de datos y documentación a través de un procesamiento de lenguaje natural. Existen casos de desarrollos de Machine Learning en los que se escanean textos y se determina la relación entre los conceptos para escribir informes.
Recomendación de producto
Dado un historial de compras de un cliente y un inventario de productos, se pueden implementar procesos de Machine Learning en los que se identifican los artículos en los que un cliente muestra mayor interés y cuya probabilidad de compra es alta.
Hoy en día existen diversos programas que aplican Machine Learning para mejorar la experiencia de los usuarios del comercio electrónico, por ejemplo, Amazon. Otro caso de Machine Learning es Facebook, esta red social agrupa detalles como intereses, ubicación y amistades para recomendar a sus usarios conectar con otras personas.
Segmentación de clientes
La segmentación de clientes, la predicción de abandono y el valor de vida del cliente (LTV) son los principales desafíos que enfrenta toda área de marketing. Sin embargo, hoy en días las empresas tienen una gran cantidad de datos de marketing relevantes de diversas fuentes, como campañas de correo electrónico, visitantes del sitio web y datos de clientes potenciales que pueden ser usados para una predicción precisa de las ofertas e incentivos de marketing personalizados.
Análisis financieros
Debido al gran volumen de datos y a su naturaleza cuantitativa, las áreas financieras son ideales para implementar procesos de Machine Learning. Algunas empresas incluyen operaciones algorítmicas como gestión de cartera o incidencia de fraudes en procesos automatizados para detectar y analizar anomalías.
Mantenimiento predictivo
La industria manufacturera puede usar Inteligencia Artificial y Machine Learning para descubrir patrones significativos en los datos de la fábrica. Las prácticas de mantenimiento correctivo y preventivo son costosas e ineficientes, por lo que conocer cuando realizar mantenimientos predictivos minimiza el riesgo de fallas inesperadas al mismo tiempo que reduce la cantidad de actividades preventivas innecesarias.
Los beneficios de implementar Machine Learning para empresas son de alto impacto. Sin embargo, la mayoría de los casos anteriores se basan en un problema específico de una industria que puede ser difícil de replicar para todas. Por ello, se requiere de una personalización altamente calificada por consultores y expertos en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Cómputo Cognitivo para empresas.
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