En los últimos años han surgido temas relevantes para la industria de TI, principalmente Machine Learning, Big Data e IoT. La manera en como las empresas aprovechen estas tendencias marcará una ventaja competitiva en el mercado en que se involucren, ayudando a sus empleados a hacer mejor y más eficiente su trabajo, mejorando sus sistemas de experiencia al consumidor, etc. Esta revolución viene a través de Machine Learning (Aprendizaje de Maquina), entonces ¿Qué es Machine Learning y que puede hacer por los negocios?

Machine Learning – Un término utilizado para definir a cualquier software que puede aprender mediante su propia experiencia en lugar de depender de la interacción de un usuario, tiene una variedad de aplicaciones potenciales y no solo puede procesar grandes cantidades de datos de forma instantánea, sino también extrapola información útil a partir de esos datos. Esto es especialmente revolucionario en inteligencia de negocios (BI), ya que toma una tarea que solía requerir semanas para completar y la realiza en cuestión de minutos.

El Machine Learning ha estado en constante evolución, si bien en principio se utilizó solo para decirle a los usuarios lo que está sucediendo en sus negocios, ahora puede recomendar estrategias que mejor le convengan al negocio, han dejado de ser máquinas de análisis a ser consideradas estrategas de negocio.

Las compañías actualmente ya están construyendo soluciones con el poder de Machine Learning. Por ejemplo, Retention Science lo utiliza para ayudar a empresas de e-Commerce a comprender mejor a cada cliente y mejorar su retención durante sus compañas de marketing¹. Otro caso destacado es DataRPM que permite a organizaciones a descubrir patrones y anomalías ocultas en sus datos con una interfaz de usuario muy sencilla². Office 365 por ejemplo utiliza Machine Learning para determinar con exactitud asombrosa que email el usuario va a leer y cuales ignorara. Combinando Big Data y Machine Learning, estas compañías ofrecen soluciones que con medios tradicionales habría sido muy difícil y costoso proporcionar.

Las empresas continuamente deben identificar puntos débiles en sus negocios e implementar cambios operativos para mantener su competitividad. Estas nuevas herramientas dan a los tomadores de decisión la información que necesitan casi al instante.

¿Cómo aprovechar Machine Learning?

Como cualquier nueva tecnología, Machine Learning aún necesita de gente capacitada para que funcione correctamente y mejore su precisión. A continuación, algunas sugerencias a tener en cuenta cuando se emplea esta herramienta en su negocio:

Ayude a que aprenda: Asegúrese de tener una buena comprensión del proceso que le gustaría implementar en un algoritmo de Machine Learning y continuamente refinarlo para optimizar la capacidad de aprendizaje.

Mantén una mente abierta: Con Machine Learning se tiene que confiar en el sistema, incluso si podría contradecir los métodos tradicionales del giro del negocio.

El toque humano es importante: Mientras que esta tecnología puede ayudar con la toma de decisiones, aun así, el Machine Learning debe ser un complemento de la comprensión de sus clientes, no un sustito para la comunicación hacia sus clientes.

Enfóquese en ayudar a sus clientes: Empresas como Amazon, Netflix y Spotify utilizan motores sofisticados para mejorar las recomendaciones de los clientes, esta característica debería ser adoptada por más empresas para mejorar la experiencia del cliente con recomendaciones muy precisas y tomar una mejor decisión de compra.

Esta nueva oleada de tendencias tecnologías posiblemente sean quienes dirijan el mundo de TI y negocios en los próximos años, pueden ser el futuro o no, solo una cosa es clara, las organizaciones pueden y deben utilizar la inteligencia sobre sus datos para ayudar a sus empleados y mejorar la experiencia del cliente. Incluso llevarlo a otros niveles fuera del consumidor, por ejemplo, análisis de imágenes, detección de fraudes, predicción de fallos, proyección de ventas. Y al menos por ahora, el Machine Learning funciona mejor con un humano ayudando, para ser capaces de predecir, generar pronósticos y poder actuar de la mejor manera.

1 Retention Science CEO on Data-driven Ecommerce.

2 Challenging IBM’s Watson, DataRPM upgrades natural language interface for its ‘Sherlock’.