Aunque 2021 todavía no acaba, el uso del machine learning y la inteligencia artificial ya marca una tendencia de aumento considerable en comparación con 2020.
Las compañías en todo el mundo están aprovechando estos recursos para cumplir objetivos como:
- Obtener datos útiles sobre sus clientes.
- Mejorar la experiencia del usuario.
- Combatir el fraude.
- Mejorar la tasa de retención.
- Interactuar con los clientes.
Esto es posible gracias a las características del machine learning, que permiten crear aplicaciones de software capaces de hacer predicciones sin estar programadas para ello.
Penetración en México y el mundo
Las principales compañías ya han introducido ejemplos de machine learning en plataformas de uso diario como Google, Uber, Amazon y Facebook. Este se ha convertido en un importante diferenciador al momento de ofrecer mejores servicios, ya que la precisión, velocidad y eficiencia supera los métodos manuales de procesamiento de datos.
Esto explica las proyecciones para el mercado global del machine learning entre 2019-2025: una tasa compuesta de crecimiento anual del 43.8%.
Ahora bien, en el caso específico de México, la implementación del machine learning es un proyecto con muchos desafíos. Un estudio de everis y la MIT Tech Review encontró que las empresas mexicanas tienen un conocimiento muy superficial de esta tecnología, lo que no les permite aprovecharla.
Características del Machine Learning
- Consta de tres etapas generales: primero, se recopilan datos sobre un tema específico; luego, se examinan eligiendo un algoritmo para buscar patrones y, por último, se establecen predicciones sobre los posibles resultados futuros.
- Hay distintos tipos de aprendizaje que se pueden aplicar al machine learning. Por ejemplo, el aprendizaje supervisado consiste en alimentar a un algoritmo con datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado proporciona datos sin etiqueta para que la máquina establezca asociaciones por sí misma.
- Para que el algoritmo entregue predicciones cada vez más exactas, una parte importante del proceso es seguir entrenándolo. Con el tiempo, se alcanza un nivel de precisión que permite automatizar tareas repetitivas, aumentando la productividad y disminuyendo los costos.
Casos de uso de Machine Learning
Pero, fuera de todo lo que se ha dicho, ¿qué puede ofrecer este tipo de tecnología a tu empresa?
Revisar algunos casos de uso de machine learning te dará una idea más clara de cómo usarla.
- Análisis de clientes. Consiste en recopilar datos de los usuarios (por ejemplo, de su actividad en redes sociales o su historial de navegación) para luego convertirlos en información accionable. Esto es algo que tomaría una eternidad si tuvieras que hacerlo manualmente, pero los algoritmos pueden examinar grandes almacenes de datos en minutos y ayudarte a planificar estrategias de marketing más efectivas.
- Sistemas de recomendación. Este es uno de los ejemplos de machine learning que ha cambiado la forma como las personas interactúan con sus dispositivos. La oportunidad de crear un motor que aprenda de los gustos y preferencias de tus clientes hace que las personas se sientan en confianza, agilizando el proceso de compra o consumo de contenido. Algunos ejemplos son las recomendaciones de Spotify, Netflix y Amazon.
- Comercio financiero. La banca es uno de los sectores que más se puede beneficiar del machine learning. Los algoritmos son capaces de analizar datos históricos, hallar patrones de rendimiento y predecir el comportamiento futuro del mercado, de este modo se puede disminuir el riesgo en las inversiones.
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