5 ejemplos de lo que el Machine Learning pude hacer para impulsar el crecimiento de las empresas

El Machine Learning (ML) es una de las tecnologías más importantes detrás de la Inteligencia Artificial. Se trata de una rama que permite que las máquinas aprendan en automático sin la necesidad de que un programador esté detrás de ellas configurándolas constantemente. Tiene la capacidad de recopilar y procesar grandes cantidades de información desde una variedad casi infinita de base de datos para identificar patrones y, con ello, hacer predicciones certeras.

“Las aplicaciones del Machine Learning para una empresa son enormes. La realidad es que es una tecnología que tiene la capacidad de impactar positivamente cualquier área de un negocio, tanto al interior de su operación como en relación con el mercado en el que se desenvuelve”, comenta Gustavo Parés, director de la empresa mexicana especializada en Inteligencia Artificial, NDS Cognitive Labs.

De acuerdo a un estudio realizado por el MIT Technology Review, 60% de las empresas más competitivas del planeta han establecido desde hace años estrategias claras de ML para su desarrollo. Sin embargo, cualquier negocio -sin importar su tamaño o sector- puede implementar herramientas de Machine Learning para impulsar su crecimiento, particularmente si se tiene en mente que las dinámicas y cambios de la pandemia por Covid-19 hacen que el escenario para 2022 sea casi igual de complejo e incierto que el de los dos años anteriores. 

De acuerdo con NDS Cognitive Labs, estos son 5 ejemplos de lo que el Machine Learning puede hacer para propulsar el desarrollo de un negocio: 

1.- Agilización de logística. El ML permite analizar exhaustivamente los patrones detrás de la operación de una empresa. Al tener la capacidad de recopilar y procesar cantidades enormes de información y datos específicos, da la posibilidad de reconocer con certeza en dónde se desperdician recursos, tiempo y energías en la operación de un negocio. En este sentido, esta tecnología tiene el potencial de agilizar la logística general de una compañía para hacerla funcionar de manera óptima.

2.- Mejor toma de decisiones. “Algo de lo más sugerente del uso de Machine Learning al interior de una empresa es que sustituye modelos de intuición para la toma de decisiones con información adecuada que da certeza a la hora de predecir movimientos, tanto del mercado como de la operación del negocio”, apunta Parés. El ML puede impulsar el crecimiento de una empresa mediante la mejora de la toma de decisiones con datos bien procesados y fidedignos. 

3.- Segmentación de mercados impecable. De igual manera, los algoritmos de ML implementados en un marketplace, sitio web o aplicación permiten conocer mejor a los verdaderos usuarios de un producto o servicio. Además, la incorporación de chatbots potenciados por Inteligencia Artificial robusta dotan a una empresa con mapeos exhaustivos de sus clientes. Esto permite segmentar mercados de forma eficiente que sirve para implementar estrategias de marketing y ventas con un gran potencial y alcance.

4.- Atención al cliente espectacular. Esos mismos chatbots permiten multiplicar significativamente la capacidad de atención al cliente de una empresa, para pasar de atender a docenas de clientes a decenas de miles simultáneamente. Asimismo, ofrece atención personalizada 24/7, que se convierte en usuarios que viven experiencias satisfactorias. En este sentido, el Machine Learning se vuelve una tecnología ideal para conocer mejor a los consumidores y atenderlos de manera personalizada para mejorar la experiencia e impulsar las ventas y life time value.

5.- Perfeccionamiento de productos y servicios. Como complemento a una atención al cliente extraordinaria, el Machine Learning enfocado al usuario ayuda a una empresa a reconocer los puntos ciegos del diseño de un producto y servicio. Al recopilar y procesar la información de la satisfacción de los usuarios finales, se establecen patrones de reconocimiento de necesidades que aún no han sido cubiertas y que, por lo mismo, se pueden incluir en siguientes versiones de la oferta. Así pues, una empresa puede empezar procesos efectivos para mejorar sus productos y servicios y perfilarlos a las demandas reales de los consumidores.

Gustavo Ricardo Parés, Co-Fundador y Director General de NDS Cognitive Labs

Experto en tecnología internacional y educador global, Gustavo Parés es co-fundador y Director General de NDS Cognitive Labs. Empresa encargada en diseñar e implementar soluciones de transformación digital, computación en la nube e IA conversacional. www.ndscognitivelabs.com