El aprendizaje automático (ML) es un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a las empresas a comprender, organizar y procesar los datos de la empresa y los clientes de forma más rápida y precisa, y a costos significativamente más bajos. En el proceso, el aprendizaje automático ayuda a las unidades de negocio a ser proactivas, innovadoras, eficientes y centradas en el cliente: los sellos distintivos de una transformación digital exitosa.
En este artículo, proporcionamos una definición de aprendizaje automático y explicamos por qué es importante para las empresas y sus estrategias de transformación digital. Compartiremos algunos ejemplos de los beneficios del aprendizaje automático DevOps, así como ML para servicio al cliente, operaciones y estrategias de ventas y marketing.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Con la IA tradicional, los resultados específicos, a menudo basados en reglas, se escriben directamente en el programa.
Por ejemplo, un chatbot básico basado en IA puede tener conversaciones simples con humanos según un conjunto de reglas que se le proporcionan. En algún lugar del software, un ser humano proporciona la regla de que cuando el chatbot ve la palabra contabilidad, debe proporcionar una lista de respuestas predeterminadas relacionadas con la contabilidad. Las señales (contabilidad), las reglas y los resultados los proporcionan las personas. Están cableados.
El aprendizaje automático, por otro lado, permite que los programas informáticos desarrollen sus mío Un conjunto de reglas a partir de los datos que se le han proporcionado.
Los desarrolladores de chatbots de ML más sofisticados podrían alimentarlos con millones de conversaciones reales (los llamados datos de capacitación) entre clientes y representantes de servicio al cliente. El chatbot luego buscará patrones en la conversación y desarrollará su propio conjunto de reglas basado en ellos. Los desarrolladores humanos no necesitan proporcionar reglas o instrucciones para los chatbots.
Cuantas más conversaciones tenga un chatbot, más sofisticadas y precisas serán sus respuestas. Una advertencia importante es que el aprendizaje automático es tan preciso e imparcial como la información que proporciona, razón por la cual la calidad de los datos es importante cuando se entrena software de aprendizaje automático.
¿Por qué el aprendizaje automático es fundamental para la transformación digital?
La transformación digital se puede definir como la reconceptualización y reorganización de las prácticas comerciales, las operaciones y la cultura a través de la integración y adopción adecuadas de herramientas digitales, a menudo con un alto grado de enfoque en el cliente.
El aprendizaje automático sobresale en la organización, el análisis y la toma de decisiones y recomendaciones inteligentes con rapidez en función de grandes cantidades de datos. Permite a los empleados y líderes empresariales aprovechar al máximo los datos de la empresa y hacerlo de forma más rápida, fácil y cómoda que nunca. Esto libera a los líderes y miembros del equipo de tareas mundanas, repetitivas o complejas y que consumen mucho tiempo, lo que les permite concentrarse en lograr los objetivos comerciales y brindar una excelente experiencia al cliente.
Además, hay algunos ejemplos en los que el aprendizaje automático ahora está superando a los humanos. Cuando se trata de comprender las necesidades cambiantes de los clientes, por ejemplo, determinar la siguiente mejor acción en la experiencia de ventas o garantizar que los recursos se asignen en función de las necesidades comerciales, el aprendizaje automático a menudo es más capaz de administrar estas tareas.
La transformación digital se trata de hacer que los empleados humanos sean altamente creativos, comprometidos y productivos, y que se centren en la experiencia del cliente. Las herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a lograr esto al brindar a los empleados la información correcta en el momento adecuado, en un formato que tenga sentido para su función y de una manera que vincule a la unidad comercial.
Cómo las empresas pueden beneficiarse del aprendizaje automático
Estos son algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático se puede utilizar con éxito en las unidades de negocio.
- conoce al clienteEn los últimos años, la cantidad de datos de clientes disponibles para las empresas ha crecido significativamente. Como resultado, los datos se vuelven más difíciles de analizar y comprender sin la ayuda de máquinas. Ahora existen varias herramientas y plataformas basadas en ML que pueden ayudar a las empresas a obtener una comprensión más profunda de sus clientes. Esto se traduce en una mejor experiencia del cliente, especialmente para los equipos de marketing, atención al cliente y ventas.
- TI, DevOps y Gestión de IncidentesLa mayoría de las empresas utilizan una amplia gama de tecnología y herramientas digitales en sus operaciones diarias. Los equipos de TI y DevOps se aseguran de que todo funcione sin problemas. Sin embargo, a medida que las herramientas digitales se vuelven omnipresentes y sus interacciones más complejas, la cantidad de eventos tecnológicos también aumenta. El aprendizaje automático se puede utilizar para reducir el ruido, comprender mejor las relaciones entre eventos y reducir el tiempo de resolución de problemas.
- Cadena de Suministro, Producción y LogísticaEsta es un área en la que la adopción del aprendizaje automático ha traído reducciones de costos significativas para muchas empresas. BMW, por ejemplo, utiliza algoritmos basados en ML para mover 31 millones de piezas individuales alrededor de sus fábricas en respuesta a la oferta y la demanda. Liberados de esta pesadilla logística, los empleados de BMW pueden concentrarse en las relaciones con los clientes, las mejoras de diseño y más.
- Recursos Humanos y Gestión de PersonasMuchas de las plataformas de gestión de personas y recursos humanos más populares aprovechan el aprendizaje automático para simplificar esta tarea compleja. Es importante destacar que el aprendizaje automático permite que los equipos de recursos humanos más pequeños y ágiles administren más empleados. Los chatbots basados en ML pueden responder a la mayoría de las consultas típicas de los empleados, lo que ahorra tiempo y reduce las oportunidades de error humano.
- Comprender las tendencias del mercadoCon los datos correctos, las máquinas pueden predecir el comportamiento humano con gran precisión y detectar nuevas tendencias del mercado.De hecho, hay un Variedad de formas Las máquinas ahora están superando a los humanos y a la IA tradicional en los pronósticos, ya sean huracanes, terremotos o mercados comerciales.
En conclusión
Una estrategia de transformación digital exitosa debe centrarse en empoderar a los empleados y líderes empresariales. Debería equiparlos con herramientas digitales para agilizar los procesos comerciales, fomentar la innovación y la creatividad, y obtener una visión más holística de la experiencia del cliente.
El aprendizaje automático puede hacer esto con su capacidad para analizar datos de empresas y clientes de forma rápida e inteligente. Las empresas ya están utilizando el aprendizaje automático para mejorar varias unidades comerciales y transformarse digitalmente con éxito.
