¿Qué es Machine Learning (ML)?
ML es un concepto que deriva de la disciplina de Inteligencia Artificial (o AI por sus siglas en inglés). Básicamente, se refiere a la creación y a la programación de modelos matemáticos compuestos por algoritmos de aprendizaje automático para “enseñarle” a las computadoras a identificar patrones y a hacer suposiciones coherentes, con base en grandes volúmenes de datos previamente analizados por las mismas, para que así después puedan procesar nueva información.
Por ejemplo, tradicionalmente las computadoras se programaban para identificar ciertas características del rostro humano. Con ML, las computadoras aprenden y registran como se ven los ojos de los seres humanos a través del “análisis” de millones de ejemplos suministrados con el fin de que puedan identificar inmediatamente los ojos de los humanos en futuras fotos. En otras palabras, Machine Learning facilita que se escaneen grandes cantidades de datos (simples y complejos) a un nivel que no es humanamente posible.
¿Cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning?
Principalmente, existen 3 tipos de algoritmos que se manejan para desarrollar lo que implica el proceso de Machine Learning:
Aprendizaje Supervisado
El algoritmo que consiste de una variable dependiente de un objetivo o de la predicción de un conjunto dado de predictores. Usando dicho conjunto de variables, se crea una función que agrupa los aportes correspondientes con la respuesta deseada. El proceso de entrenamiento de éste algoritmo es constante hasta lograr un nivel deseado de precisión en los datos usados en el entrenamiento.
Aprendizaje Sin Supervisión
No existe la variable objetivo o resultado en este algoritmo. En cambio, se utiliza para agrupar poblaciones en diferentes categorías. Ej.: se aplica para segmentar clientes en diferentes grupos objetivo.
Aprendizaje reforzado
Al usar este algoritmo, las computadoras estarían listas para tomar decisiones especificas en un entorno de prueba y error. La máquina aprende de experiencias pasadas e intenta capturar el mejor conocimiento para tomar decisiones cada vez más precisas.
¿Qué beneficio puede brindar ML a las empresas?
Machine Learning es indiscutiblemente una herramienta muy poderosa para las empresas de esta era puesto que les da un valor añadido al transformarlas en opciones más confiables ante los ojos de sus clientes.
No está de más resaltar que el servicio al cliente de una determinada empresa es uno de los aspectos más importantes de la misma ya que sencillamente de este depende la calidad de su imagen, su posición entre la competencia y; por ende, hasta su rentabilidad.
Como consecuencia, muchas de las grandes empresas ya han invertido e implementado software de Machine Learning en sus procesos y dinámicas con el fin de ofrecer la mayor eficiencia en su servicio al cliente. Por ejemplo, Amazon utiliza Machine Learning de maneras muy llamativas y también muy sutiles las cuales simplemente marcan la diferencia en la experiencia de compra:
Las tiendas Amazon Go, la versión de tienda física de esta multinacional, se caracterizan por el uso de Inteligencia Artificial (AI). Los consumidores que hacen compras en Amazon Go, por ejemplo, nunca tienen que lidiar con las filas de las registradoras puesto que todos los artículos que se ponen en la bolsa física de compras son automáticamente reconocidos inmediatamente después de ser tomados de las repisas. La tecnología de Machine Learning facilita que dichos artículos sean paralelamente escaneados al carro virtual y se cobren respectivamente a la tarjeta de crédito registrada en la aplicación del Smartphone del cliente. También, de manera sutil, el portal web de Amazon, aprende a reconocer los patrones de compra del consumidor y con base en eso toma decisiones para sugerir estratégicamente productos que pueden ser del interés del cliente; ahorrándole así tiempo en su búsqueda.
Con base en estos ejemplos que elevan positivamente la experiencia del cliente, es valioso resaltar que las empresas se pueden beneficiar de Machine Learning al permitir que esta tecnología gestione tareas de rutina menores (que en ocasiones no se les presta mucha atención porque igual demandan tiempo pero que son igual de importantes para el cliente), tales como solicitudes de suscripción, cambios en suscripciones y/o cancelaciones; responda a consultas de clientes hechas en el sitio web de la empresa (con el fin de ofrecer un conjunto de posibles resoluciones inmediatas sin que el cliente deba esperar mucho tiempo por una llamada o email de un representante); y que además este software no solo este implementado para ayudar al cliente a través de un sitio web sino que también los consumidores tengan la opción de obtener respuestas rápidas a sus consultas por medio de los otros canales de comunicación que maneje la empresa, tales como redes sociales, mensajes de texto, correo electrónico y el servicio de asistencia telefónica.
Para concluir, muchas empresas manejan una base de datos muy compleja y extensa que, por lo general, resulta convirtiéndose en un arma de doble filo: es claramente un indicador que el negocio se esta expandiendo pero esto también afecta la calidad del servicio al cliente. Por ende, Machine Learning le facilita a las empresas mantener un nivel de servicio eficiente y, como el efecto del domino, un servicio eficiente hace que la satisfacción del cliente se mantenga en un nivel alto lo cual asimismo aporta a la formación de una buena imagen de la empresa.
También te puede interesar leer
Impresión 3D: la estrategia de ganar-ganar para proveedores y compradores
