Guía de introducción al Machine Learning para pymes

Guía de introducción al Machine Learning para pymes

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Su principal virtud es también su mayor desventaja. De todas las aplicaciones y campos de estudio que ha generado la transformación digital, el Machine Learning es el más utópico. Sin embargo, la posibilidad de valerse de autonomías materiales es real, y muchas empresas ya están obteniendo valores competitivos de ella.

Ahora bien, lo que hasta hace unos pocos años era una vanguardia costosa y arriesgada, ahora es un estándar abaratado por la escalabilidad de lo digital, que abre las puertas a que pymes de todo tipo y tamaño se beneficien de sus bondades.

Se espera que el mercado del Machine Learning crezca bajo una tasa interanual del 44,1% hasta el próximo 2022, y por eso en MÁSMÓVIL Negocios queremos poner la lupa sobre todas las particularidades que presenta en el día a día de los negocios más menudos.

Guía, consejos y trucos para pymes en Machine Learning

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¿Qué es exactamente el Machine Learning?

Para la ciencia ficción es la distopía robótica, la derrota del ser humano frente a la máquina, y la pérdida del monopolio consciente en el universo. Muchas compañías siguen percibiendo este concepto desde ese enfoque surrealista, pero lo cierto es que está lejos de la materia real.

Siguiendo la definición de Expert Systems, es “una aplicación de la Inteligencia Artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de forma autónoma a través de la experiencia, sin necesidad de estar programados deliberadamente”. Está, así, íntimamente ligado a la analítica y el Big Data.

La utilidad del Machine Learning es variada, pero toda herramienta o aplicación parte de la recopilación de datos, el procesamiento en busca de patrones, y la toma de decisiones consecuente. Es decir, conseguir que los sistemas aprendan por sí mismos y permitan anticipar necesidades.

Las virtudes de este campo práctico dan respuesta, una a una, a las necesidades que las empresas se han encontrado en el nuevo contexto digital. Este tipo de aprendizaje ofrece a las pymes la herramienta de defensa contra la incertidumbre, el dinamismo, y la creciente competitividad.

 

Tipos de aprendizaje

Si bien su aplicación es flexible e imposible de homogeneizar, existen distintos niveles de Machine Learning en función de los algoritmos empleados por las herramientas. Sus objetivos son comunes, pero los caminos difieren entendiendo el procesamiento de datos desde distintas ópticas.

 

Aprendizaje supervisado

Es el aprendizaje guiado por etiquetas o labels. Es decir, filtros que ordenan la información en base a distintos parámetros o intereses. El caso más evidente de aprendizaje supervisado es el que ejerce Gmail con sus distintas carpetas para distribuir los mensajes a media que llegan, aunque también se encuentran en los buscadores que permiten añadir filtros.

 

Aprendizaje no supervisado

Es precisamente el caso contrario; aquel Machine Learning que no emplea labels para funcionar. Bajo esta modalidad los algoritmos operan de forma arbitraria intentando encontrar patrones entre toda la información que recopilan. Las consultoras que elaboran informes sobre tráfico web emplean este aprendizaje, menos circunspecto.

 

Aprendizaje por refuerzo

El algoritmo trabaja sin ninguna referencia, en un entorno desconocido y a través de una lógica de prueba y error. Este sistema permite refinar los sistemas a través de conocimiento acumulado y probado, aunque tarda más tiempo en mostrar resultados que los modelos previos.

 

Principales aplicaciones del Machine Learning

Por su flexibilidad, el Machine Learning resulta útil en casi cualquier sector e industria. En un estudio de 2018, Statista perfilaba cuáles son los principales conductores que llevan a las empresas a adoptar alguna solución de aprendizaje autónomo, y los resultados son clarificadores.

 

Analítica empresarial

Un tercio de los negocios interesados en estas aplicaciones miran hacia los datos como principal ventaja. Y es que, frente al creciente volumen de información que se genera año tras año, el Machine Learning representa un filtro muy valioso. Con él es posible procesar toneladas de inputs y depurar así políticas y decisiones eficientes.

Una frutería de barrio, por ejemplo, que emplea esta tecnología, puede confeccionar tablas de datos con hábitos de consumo de sus clientes. Lo que le abriría las puertas a predecir tendencias, a ahorrar costes en la cadena de suministro, y a aumentar la fidelidad de los usuarios.

 

Seguridad

Una de cada cuatro compañías aboga por el Machine Learning en pos de mejorar sus sistemas de seguridad. Cuanto más crece el tráfico más crecen las amenazas, y aunque las grandes multinacionales cuentan con toneladas de recursos para defenderse, ese contexto puede significar el fracaso para una pyme.

En España, el 70% de los ciberataques los sufren estas empresas, dejando pérdidas anuales de 40 millones de euros. A través de la Inteligencia Artificial se pueden consolidar sistemas de prevención baratos y adaptables, que no requerirían hacer frente a la lacra de la falta de formación.

 

Ventas y Marketing

La salida más evidente resulta ser la prioridad a la cola para las empresas. El contexto digital presiona a las empresas empujándolas a resolver cuestiones más fundamentales. El aumento de las ventas, no obstante, es el resultado último de una estrategia bien alineada mediante resultados del Machine Mearning.

Con esta tecnología es posible afinar el target, destilar mensajes más efectivos, y aumentar enormemente la tasa de conversión. Incluso una peluquería, por ejemplo, puede emplearla para volcar promociones en los momentos más adecuados, o adoptar tonos de estilo perfectamente alineados con los intereses de los consumidores. Eso terminaría repercutiendo en la imagen y por tanto en las ventas.

 

Customer Service

La dependencia de los clientes hace del Cutomer Service una prioridad para las pymes. Por eso no sorprende que el 10% de estas piensen en el Machine Learning como atajo para ahorrar costes y quebraderos de cabeza.

El crecimiento de los servicios en la nube y del SaaS ofrece ahora a las pequeñas y medianas empresas la oportunidad de oro para automatizar sus metodologías de atención al cliente apostando por soluciones de Contact Center, y por Chatbots personalizados.

 

eCommerce

En un estudio realizado por la consultora McKinsey se descubrió que el 75% del contenido consumido por los suscriptores de Netflix estaba basado en recomendaciones de producto. El 35% de las compras realizadas en Amazon durante todo un año se guiaban también por estas mismas acciones de promoción.

La omnicanalidad obliga a las pymes a distribuir sus esfuerzos sin alcanzar los resultados deseados en ninguna facción. El Machine Learning facilita a estas empresas el ajuste de acciones y decisiones; segmenta el target, optimiza precios, protege del fraude, optimiza la visibilidad, y economiza la cadena de suministros.

 

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Y tú, ¿ya aplicas el Machine Learning en tu empresa?

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