Aplicaciones de aprendizaje automático para empresas
Publicado: 2021-05-11El aprendizaje automático ha avanzado desde la era de la ciencia ficción hasta convertirse en un componente importante de las empresas modernas, especialmente porque las empresas de casi todos los sectores utilizan diversas tecnologías de aprendizaje automático. Como ejemplo, la industria de la salud está utilizando aplicaciones comerciales de aprendizaje automático para lograr diagnósticos más precisos y brindar un mejor tratamiento a sus pacientes.
Los minoristas también utilizan el aprendizaje automático para enviar los bienes y productos correctos a las tiendas correctas antes de que se agoten. Los investigadores médicos tampoco se quedan fuera cuando se trata de utilizar el aprendizaje automático, ya que muchos introducen medicamentos más nuevos y más efectivos con la ayuda de esta tecnología. Están surgiendo muchos casos de uso de todos los sectores a medida que se implementa el aprendizaje automático en logística, fabricación, hostelería, viajes y turismo, energía y servicios públicos.
Estos son los 10 usos comunes del aprendizaje automático utilizado en los negocios para resolver problemas y brindar beneficios comerciales tangibles
Sistemas de chatbot en tiempo real
Los chatbots son una de las principales formas de automatización. Han cerrado la brecha de comunicación entre los humanos y la tecnología al hacer posible que nos comuniquemos con máquinas que luego pueden ejecutar acciones de acuerdo con los requisitos o solicitudes expresadas por las personas. Las primeras generaciones de chatbots se diseñaron para seguir reglas escritas que instruían a los bots sobre qué acciones ejecutar en función de ciertas palabras clave.
Sin embargo, ML (aprendizaje automático) y NLP (procesamiento del lenguaje natural), que son otra parte del cuerpo tecnológico de IA, permiten que los chatbots sean más productivos y más interactivos. Estos nuevos conjuntos de chatbots responden mejor a las necesidades de los usuarios y se comunican cada vez más como seres humanos reales. Algunos ejemplos notables de chatbots contemporáneos incluyen los siguientes: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant y plataformas de chat en el servicio de solicitud de pasajeros.
Apoyo a las decisiones
Este es otro aspecto en el que las aplicaciones comerciales de aprendizaje automático pueden ayudar a las organizaciones a convertir la mayor parte de los datos que tienen en información útil y ejecutable que ofrece valor. En esta área, los algoritmos que han sido entrenados en varios conjuntos de datos relevantes y datos históricos pueden analizar información y procesar numerosos escenarios posibles a una escala y velocidad imposibles para que los humanos recomienden el mejor curso de acción a adoptar. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones se están utilizando en varios sectores industriales, algunos de los cuales incluyen: la industria de la salud, el sector agrícola y los negocios.
Motores de recomendación de clientes
ML impulsa los motores de recomendación de clientes creados para brindar experiencias personalizadas y mejorar la experiencia general del cliente. Aquí, los algoritmos analizan puntos de datos sobre cada cliente, incluidas las compras anteriores del cliente y otros conjuntos de datos como tendencias demográficas, el inventario actual de una organización y los historiales de compra de otros clientes para saber qué servicios y productos ofrecer como recomendaciones para cada uno. cliente individual. Los siguientes son algunos ejemplos de empresas cuyos modelos empresariales se basan en motores de recomendación: Amazon, Walmart, Netflix y YouTube.
Modelado de abandono de clientes
Las empresas también utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para identificar cuándo la lealtad de un cliente comienza a disminuir y encontrar estrategias para resolverlo. En este caso de uso, las aplicaciones comerciales mejoradas de aprendizaje automático ayudan a las empresas a lidiar con uno de los problemas empresariales más comunes y prolongados: la rotación de clientes.
De esta manera, los algoritmos identifican tendencias en volúmenes masivos de ventas, datos históricos y demográficos para identificar y comprender la razón detrás de la pérdida de clientes de una empresa. Luego, la organización puede usar las capacidades de ML para evaluar patrones entre los clientes existentes para averiguar qué clientes probablemente abandonarán el negocio y se irán a otro lugar, identificar las razones detrás de la decisión de esos clientes de irse y luego determinar los pasos necesarios que debe tomar el negocio. para retenerlos.
Las siguientes empresas son ejemplos de negocios que utilizan modelos de abandono: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce y Adobe.
Estrategias de precios dinámicos o de demanda
Las empresas pueden comenzar a extraer sus datos históricos de precios junto con conjuntos de datos sobre una gran cantidad de otras variables para comprender cómo algunas dinámicas particulares, desde la estación hasta el clima y la hora del día, influyen en la demanda de productos y servicios.
Los algoritmos de ML pueden aprender de dichos datos y combinar la información con más datos de consumidores y de mercado para ayudar a las empresas a fijar dinámicamente el precio de sus productos de acuerdo con esas variables amplias y abundantes, una táctica que eventualmente permite a las empresas maximizar sus ingresos.
El ejemplo más evidente de fijación de precios por demanda o fijación de precios dinámica se puede ver en el sector del transporte. El aumento de precios en Bolt y Uber ejemplifica esto.
Segmentación de clientes y estudios de mercado
Las aplicaciones comerciales de aprendizaje automático no solo ayudan a las empresas a establecer precios; también ayudan a las empresas a proporcionar los bienes y servicios apropiados a las áreas apropiadas en el momento apropiado a través de la segmentación de clientes y la planificación predictiva de inventario.
Por ejemplo, los minoristas utilizan ML para predecir el inventario que se venderá más en cuál de sus puntos de venta, según las condiciones estacionales que influyan en un determinado punto de venta, la demografía de esa área y otros puntos de datos, como las noticias de tendencia en las redes sociales. ¡Esta aplicación de aprendizaje automático puede ser utilizada por todos! Desde la industria de seguros hasta Starbucks.
Detección de fraude
La capacidad del aprendizaje automático para descifrar patrones y detectar inmediatamente anomalías que se manifiestan fuera de esas tendencias lo convierte en una excelente herramienta para identificar actividades fraudulentas.
De hecho, las empresas del sector financiero han utilizado con éxito ML en este aspecto durante años. El uso de aplicaciones comerciales de máquinas en la detección de fraudes se puede ver en las siguientes industrias: comercio minorista, juegos, viajes y servicios financieros.
Clasificación de imágenes y reconocimiento de imágenes.
Las empresas han comenzado a recurrir a las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para ayudarlos a dar sentido a las imágenes. La aplicación de esta tecnología de aprendizaje automático es amplia: desde la intención de Facebook de etiquetar imágenes publicadas en su plataforma, hasta el impulso de los equipos de seguridad para detectar actividades delictivas en tiempo real, hasta la necesidad de vehículos automatizados para ver la carretera.
Eficiencias operativas
Si bien algunos casos de uso de ML tienen una alta especialización, muchas empresas están adoptando la tecnología para ayudarlos a administrar los procesos empresariales de rutina, como el desarrollo de software y las transacciones financieras. Según Guptill, “los casos de uso más vistos en mi experiencia (hasta ahora) se encuentran en las organizaciones de finanzas empresariales, los sistemas y procesos de fabricación y, lo que es más impactante, el desarrollo y las pruebas de software.
Y casi todos los casos ocurren dentro del trabajo de gruñido”. ML es utilizado por varios departamentos comerciales para impulsar la eficiencia, incluidos los equipos de operaciones, las empresas y departamentos financieros y los departamentos de TI que pueden utilizar el aprendizaje automático como un componente de su automatización de pruebas de software para aumentar y mejorar en gran medida ese proceso.
Extracción de datos
ML con procesamiento de lenguaje natural recopilará automáticamente piezas cruciales de información estructurada de los documentos, incluso si los datos necesarios se almacenan en formatos semiestructurados o no estructurados. Las empresas pueden hacer uso de esta aplicación ML para procesar cualquier cosa, desde facturas hasta documentos fiscales y contratos legales, lo que lleva a una mayor precisión y una mayor eficiencia en dichos procesos y, en consecuencia, libera a los empleados humanos de tareas monótonas y repetitivas.
Pensamientos finales
En total, las aplicaciones comerciales de aprendizaje automático se están utilizando rápidamente en las empresas por muchas razones importantes. Mejoran la precisión y reducen los errores, aceleran el proceso de trabajo y hacen que la experiencia general sea agradable tanto para los clientes como para los empleados.
Esta es la razón por la que más empresas orientadas a la innovación buscan formas de incorporar el aprendizaje automático para impulsar nuevas oportunidades comerciales que harán que su marca se destaque en el mercado. Únase a algunas de las marcas líderes del mundo para aprovechar las abundantes oportunidades que brindan las aplicaciones comerciales de ML en la actualidad.
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