Aprendizaje automático y negocios Para seguir siendo competitivas, las empresas deben aprender y utilizar nuevas tecnologías lo más rápido posible. Una tecnología…
Investigaciones recientes informan que más del 70% de los encuestados afirmaron que el aprendizaje automático era importante o crítico para sus operaciones comerciales. Esto indica que su competencia probablemente ya esté implementando el aprendizaje automático y probablemente usted también necesitará hacerlo.
Pero disfrutemos de los descansos por un momento. Antes de apresurarnos a implementar nuevas tecnologías, es prudente saber primero qué es el aprendizaje automático y cómo ayuda a una empresa a alcanzar sus objetivos. Respondamos estas preguntas. Primero, definamos exactamente qué es el aprendizaje automático y cómo se puede utilizar para aumentar la escalabilidad y mejorar las operaciones.
¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?
La capacidad de una máquina para tomar decisiones y/o realizar alguna(s) tarea(s) basándose en el aprendizaje o conocimiento adquirido sin ninguna intervención apreciable por parte de un ser humano .
Bien, ¿qué significa esto en la práctica? Para responder a esta pregunta, necesitamos definir algunos otros términos en relación con el aprendizaje automático:
- Procesamiento de datos. El proceso de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones subyacentes y/o relaciones matemáticas, que normalmente requiere una potencia computacional sustancial.
- Redes neuronales. Modelos matemáticos basados en la topología del cerebro humano (especialmente neuronas, sinapsis y su conectividad), frecuentemente utilizados para procesar y/o analizar datos con el fin de descubrir o formar clasificaciones.
- Aprendizaje profundo. Un subconjunto o tipo de aprendizaje automático en el que se utilizan redes neuronales para realizar minería de datos en grandes conjuntos de datos no estructurados o de estructura desconocida. En muchos casos para aprendizaje y/o clasificación.
- Datos no estructurados. Los datos no estructurados son información que no tiene un modelo de datos predefinido. O estos datos no están organizados de una manera predefinida. Puede tener una estructura interna, pero no está estructurada por modelos predefinidos.
- AI. La capacidad teórica o real de una computadora (o máquina) para mostrar, visualizar o realizar actividades que normalmente realizan o requieren inteligencia humana.
- Autónomo. Capaz de realizar una función o acción sin control humano. Hay varios niveles de autonomía; como semiautónomo (parcialmente controlado por un humano) y completamente autónomo (sin control humano directo), bajo el cual cae la mayor parte del aprendizaje automático.
Ahora volvamos a la cuestión de la practicidad del aprendizaje automático para las empresas. Con base en las definiciones anteriores, podemos definir el aprendizaje automático para empresas como:
El uso de una técnica de IA ; como las redes neuronales para aplicar el aprendizaje profundo a una actividad o problema empresarial con el objetivo de descubrir formas de mejorar o mejorar las operaciones .
Veamos cómo se puede hacer esto.
Cómo el aprendizaje automático ayuda a las empresas a crecer y prosperar
El aprendizaje automático se puede utilizar para ayudar en dos áreas que requieren mayor atención: crecimiento y operaciones. Así como implementar una nueva estrategia o proceso requiere que el desarrollo de su software sea ágil , también lo requiere el uso del aprendizaje automático.
Aprendizaje automático para hacer crecer su negocio
Adquisición de clientes
El aprendizaje automático se puede utilizar para analizar datos y tendencias de la industria, identificar y luego dirigirse a clientes potenciales con estrategias de marketing enfocadas y relevantes.
La lealtad del cliente
Al analizar los hábitos y preferencias de los clientes, se pueden diseñar y adaptar técnicas e interacciones para acentuar por qué regresan y abordar por qué se van.
Mejorando las operaciones con aprendizaje automático
Procesamiento de datos internos
Al monitorear y evaluar los procesos internos, las operaciones y las redes, se pueden identificar áreas de enfoque para mejorar la eficiencia y luego implementar métodos para hacerlo.
Usabilidad y acceso
El aprendizaje automático se puede utilizar para implementar herramientas de interacción, como chatbots, para mejorar la interfaz y las interacciones con los clientes, mejorar la seguridad de los datos y establecer y mantener la confianza del cliente.
La lista anterior es solo una lista parcial de cómo puede aprovechar la tecnología de aprendizaje automático para mejorar las operaciones y la trayectoria de su empresa. Debido a que cada negocio es único, el mejor uso del aprendizaje automático es desarrollar software personalizado que esté enfocado, orientado y satisfaga de manera única sus necesidades.
Ahora conocemos los beneficios del aprendizaje automático. El siguiente paso es la implementación. Si está pensando en aplicar el aprendizaje automático o desea obtener un mejor retorno de la inversión en su implementación actual, entonces necesita la estrategia, las herramientas y los conocimientos adecuados. agilidad en el proceso de desarrollo de software para optimizar su uso.
