5 razones para hacer que el aprendizaje automático funcione para su negocio

Cómo esta innovación puede ser una ventaja competitiva para cualquier negocio, incluido el suyo.

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Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

La demanda de aprendizaje automático se está disparando . Este crecimiento está impulsado no solo por los "usuarios intermedios" que reconocen el vasto potencial del aprendizaje automático después de ver cómo los primeros usuarios se benefician de su uso, sino también por las mejoras constantes en la tecnología de aprendizaje automático en sí. Puede que sea demasiado pronto para decir con certeza que el aprendizaje automático se desarrolla de acuerdo con un marco predecible como la Ley de Moore, el famoso precepto sobre la potencia informática que se ha confirmado durante casi 50 años y solo recientemente comenzó a mostrar signos de tensión. Pero la industria claramente está en una vía rápida.

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A medida que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más inteligentes y más organizaciones adoptan la idea de integrar esta poderosa tecnología en sus procesos, es hora de que su empresa también piense en poner en funcionamiento el aprendizaje automático.

Primero, considere los beneficios y los costos. Es muy probable que su empresa pueda aprovechar al menos una de estas cinco razones para emplear el aprendizaje automático , ya sea para domesticar cantidades aparentemente infinitas de datos no estructurados o, finalmente, personalizar sus campañas de marketing.

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1. Domesticar una gran cantidad de datos no estructurados con recursos limitados

Uno de los casos de uso más conocidos del aprendizaje automático es el procesamiento de conjuntos de datos demasiado grandes para que los manejen los métodos tradicionales de procesamiento de datos. Esto es cada vez más importante a medida que los datos se vuelven más fáciles de generar, recopilar y acceder, especialmente para las empresas B2C más pequeñas que a menudo manejan más transacciones y datos de clientes de los que pueden administrar con recursos limitados.

La forma en que utilice el aprendizaje automático para procesar y "domesticar" sus datos dependerá de lo que espera obtener de esos datos. ¿Quiere ayuda para tomar decisiones de desarrollo de productos más informadas? ¿Para comercializar mejor a sus clientes? ¿Adquirir nuevos clientes? ¿Analizar procesos internos que podrían mejorarse? El aprendizaje automático puede ayudar con todos estos problemas y más.

2. Automatización de tareas rutinarias

La promesa original del aprendizaje automático era la eficiencia. A pesar de que sus usos se han expandido más allá de la mera automatización, esta sigue siendo una función central y uno de los casos de uso más comercialmente viables. El uso del aprendizaje automático para automatizar las tareas rutinarias, ahorrar tiempo y administrar los recursos de manera más efectiva tiene una gran cantidad de efectos secundarios muy atractivos para las empresas que lo hacen de manera efectiva: reducir los gastos y aumentar los ingresos netos.

La lista de tareas que el aprendizaje automático puede automatizar es larga. Al igual que con el procesamiento de datos, la forma en que use el aprendizaje automático para la automatización de procesos dependerá de qué funciones ejercen el mayor lastre en su tiempo y recursos.

¿Necesitas ideas? El aprendizaje automático ha mostrado resultados alentadores en el mundo real cuando se utiliza para automatizar la clasificación de datos, la generación de informes, el monitoreo de amenazas de TI , la prevención de pérdidas y fraudes y la auditoría interna. Pero las posibilidades son realmente infinitas.

3. Mejora de la personalización y la eficiencia del marketing

El aprendizaje automático es un poderoso multiplicador de fuerza en las campañas de marketing, que permite cambios prácticamente ilimitados en el perfil del comprador y los mensajes, lo que abre la puerta al marketing totalmente personalizado sin exigir un ejército de redactores publicitarios o agentes publicitarios.

Lo que es especialmente alentador para las empresas más pequeñas sin mucha experiencia en marketing es que el potencial del aprendizaje automático se integra en las principales plataformas de publicidad digital cotidianas, a saber, Facebook y Google . No tiene que entrenar sus propios algoritmos para utilizar esta tecnología en su próxima campaña de microtargeting.

4. Abordar las tendencias comerciales

El aprendizaje automático también ha demostrado su utilidad para detectar tendencias en grandes conjuntos de datos. Estas tendencias son a menudo demasiado sutiles para que los humanos las descubran, o quizás los conjuntos de datos son simplemente demasiado grandes para que los programas “tontos” los procesen de manera efectiva.

Cualquiera sea la razón del éxito del aprendizaje automático en este espacio, los beneficios potenciales son claros como el día. Por ejemplo, muchas pequeñas y medianas empresas utilizan la tecnología de aprendizaje automático para predecir y reducir la rotación de clientes , buscando señales de que los clientes están considerando competidores y desencadenan procesos de retención con mayores probabilidades de éxito.

En otros lugares, las empresas de todos los tamaños se sienten más cómodas integrando el aprendizaje automático en sus procesos de contratación. Al reforzar los sesgos existentes en la contratación y promoción dirigidas por humanos, los algoritmos de generaciones anteriores hicieron más daño que bien, pero los modelos más nuevos pueden contrarrestar el sesgo implícito y aumentar las posibilidades de resultados equitativos.

5. Aceleración de los ciclos de investigación

Un algoritmo de aprendizaje automático desatado en un departamento de I + D es como un ejército de asistentes de laboratorio súper inteligentes. A medida que más y más empresas descubren lo que el aprendizaje automático es capaz de hacer dentro y fuera del laboratorio, se sienten más seguros de usarlo para eliminar algunas de las frustrantes pruebas y errores que alargan los ciclos de investigación y aumentan los costos de desarrollo. El aprendizaje automático no reemplazará a los expertos en I + D en el corto plazo, pero parece que los capacita para usar su tiempo de manera más efectiva. Podrían resultar más y mejores innovaciones.

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Si la experiencia de las empresas de la competencia que ya han implementado el aprendizaje automático con gran efecto es una guía para su propia experiencia, la respuesta a esta pregunta es un rotundo sí.

La pregunta más interesante es cómo elige hacer que el aprendizaje automático funcione para sus empresas. Esto genera otra pregunta, en torno a los cambios operativos y estructurales que traerán sus procesos de aprendizaje automático. Estos cambios, hasta e incluyendo la reducción de personal en roles redundantes o la liquidación de líneas de negocios enteras, podrían ser dolorosos a corto plazo, incluso si fortalecen su empresa a largo plazo.

Como todas las grandes innovaciones que aumentan la eficiencia operativa y eliminan el trabajo de bajo valor, el aprendizaje automático no beneficia a todos por igual. Depende de los humanos a cargo de estos algoritmos hacer la transición lo más ordenada y sin dolor posible. Parece que hay algunas cosas que el aprendizaje automático aún no puede hacer ... todavía.