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Aprendizaje automático en los negocios

Estrategias, planificación, análisis de datos: estas son las actividades necesarias en los negocios de hoy para desarrollarse y no quedarse atrás de la competencia. El procesamiento de la cantidad de información que nos proporciona Internet ha superado durante mucho tiempo las capacidades humanas; simplemente, no podemos analizar tantas variables en poco tiempo para maximizar el uso de la información para aumentar las ganancias de la empresa. Es por eso que cada vez con más frecuencia, en lugar de rastrear datos laboriosamente, utilizamos el aprendizaje automático en los negocios.

 Aprendizaje automático: ¿que es?

El aprendizaje automático es un área de investigación sobre algoritmos que pueden aprender por sí mismos gracias al análisis de los datos recopilados. Por ejemplo, las máquinas de autoaprendizaje pueden recopilar información sobre determinados comportamientos de los usuarios de Internet y reducirlos a patrones generales, y sobre esta base, estimar con alta probabilidad cómo se comportarán en el futuro. Entonces se puede decir que los algoritmos aprenden de su propia experiencia.

Expliquémoslo de una manera un poco más sencilla. Supongamos que tenemos un algoritmo que debería distinguir las fotos de perros de las fotos de gatos. Para enseñarle esto, le damos los llamados datos de prueba, es decir, una base de datos de fotos de ambos animales, por supuesto con una indicación de cuál de ellos está en la foto. El algoritmo analiza estas fotos y aprende qué rasgos son característicos de un gato y cuáles de un perro. Una vez que lo sepa, puede obtener una foto completamente diferente, desde fuera de la base de prueba, y podrá indicar qué animal está en ella, porque la experiencia se lo dirá.

Por supuesto, sin embargo, el algoritmo debe tener mucha información para evitar cometer errores. Si le damos 10 fotos de rottweilers y 10 fotos de gatos perros salchicha para que las analice, es posible que no pueda indicar correctamente qué es york. Simplemente no hay datos sobre los cuales pueda concluir que el perro puede ser más pequeño, tener una estructura diferente, etc. Sin embargo, si hay millones de fotos de varias razas de perros y gatos en la base de datos de la máquina de autoaprendizaje, su “experiencia” será tan grande que podrá catalogar fotografías posteriores sin casi errores.

Aprendizaje automático en la vida cotidiana

Tales algoritmos nos rodean en la vida cotidiana en muchas situaciones. Casi todos los usamos, aunque muchas veces ni siquiera nos damos cuenta. Un ejemplo sería el correo electrónico. Todos los días recibimos mensajes importantes, notificaciones de aplicaciones y sitios web, así como correos electrónicos completamente basura. Son estas máquinas las que, sobre la base de una gran cantidad de datos, determinan qué mensajes se enviarán al buzón principal, cuáles a la pestaña de la comunidad y cuáles simplemente al correo no deseado.

Uber, por ejemplo, también usa máquinas de autoaprendizaje. Al analizar viajes anteriores en un período de tiempo determinado, día de la semana, ciudad, etc., el algoritmo predice dónde es más probable que el interés en el servicio sea mayor en el futuro cercano. Luego, el sistema envía a los conductores vacantes a estos lugares para reducir el tiempo de espera para un viaje y aumentar el número de viajes. Uber también utiliza algoritmos en otros aspectos, como estimar la hora de llegada o el precio de un servicio.

Otro gigante que usa el aprendizaje automático es Facebook. Los algoritmos basados en nuestro comportamiento en las redes sociales nos muestran los anuncios y las publicaciones que es más probable que nos interesen. Al mismo tiempo, tienen en cuenta incluso aquellas reacciones de las que no somos conscientes de nosotros mismos, incluso un desplazamiento un poco más lento. con un material específico.

¿Dónde más funcionan los algoritmos de autoaprendizaje?

También vemos el funcionamiento de las máquinas de autoaprendizaje a diario, por ejemplo en Netflix, cuando la plataforma nos ofrece películas y series para ver. Los algoritmos analizan las descripciones de los materiales de video, agrupándolos en microcategorías y luego, en función de nuestras elecciones anteriores, proponen los siguientes elementos que probablemente sean los mejores para nosotros. Las recomendaciones se muestran no solo en función de las producciones vistas, sino también de nuestro comportamiento en otros sitios web, incluido Facebook (por ejemplo, me gusta).

American Express, por otro lado, utiliza el aprendizaje automático para mantener seguros a sus clientes. Los algoritmos se utilizan para analizar las transacciones y detectar anomalías entre ellas, es decir, tarifas que difieren temáticamente o en términos de monto de otras. Siempre que se produce una actividad perturbadora en la cuenta, informan sobre la sospecha de actividad fraudulenta para evitar nuevos abusos.

Optimizaciones automáticas en Google Ads

El aprendizaje automático también lo utiliza, por ejemplo, el sistema de Google Ads para proporcionar a los clientes el mayor beneficio posible de la campaña. ¿Cómo está funcionando? Cuando configuramos una campaña, los algoritmos aprenden cómo se comporta la audiencia, cuando está activa, qué textos publicitarios generan más conversiones. Extraen regularidades de los datos recopilados y optimizan los anuncios para lograr el mejor efecto. Su rendimiento se manifiesta en el uso de CPC mejorado, estrategias de ofertas inteligentes y publicidad adaptable en la red de búsqueda. Por ejemplo, si por alguna razón hay un aumento repentino en el interés en su producto o servicio, pueden ajustar sus ofertas casi de inmediato para maximizar su beneficio. Del mismo modo, en un anuncio adaptable, los algoritmos seleccionan los títulos y el texto del anuncio que mejor funcionan para maximizar la conversión.

Las máquinas de autoaprendizaje monitorean todos sus anuncios sin parar y le brindan toneladas de optimización a diario. Cada uno de ellos, aunque sea uno muy pequeño, hace que se aproveche mejor el presupuesto, gracias a lo cual se pueden adquirir más clientes por la misma cantidad. Cuantos más datos tenga la oportunidad de recopilar una máquina de este tipo, mejor pronostica eventos futuros y, por lo tanto, refina la campaña. Dichos algoritmos toman sus propias decisiones e introducen cambios, por lo que les dan a los anunciantes más tiempo para otras actividades promocionales, no relacionadas con las campañas de AdWords / Google Ads.

¿Para qué puede utilizar el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se puede utilizar en los negocios para mejorar muchos procesos. Mediante el uso de algoritmos, puede, por ejemplo, realizar un seguimiento de las tendencias comerciales y establecer estrategias de acción. Sobre la base de los datos recopilados, sabrá cuándo sus productos están ganando popularidad y planificará sus campañas publicitarias u otras actividades de marketing de acuerdo con estas tendencias. Un sistema de autoaprendizaje adecuado también permite, por ejemplo, crear una lista de los mejores clientes de la empresa. En función de la interacción con el sitio web u otros canales de comunicación, es posible determinar a qué grupo de destinatarios es mejor orientar los mensajes de ventas.

El aprendizaje automático también puede medir qué tan efectivos son los empleados de la empresa y cómo las condiciones cambiantes (como el trabajo remoto) afectan el desempeño individual. Algunos emprendedores también utilizan inteligencia artificial para planificar su desarrollo empresarial. Con base en los datos recopilados, las máquinas pueden estimar la probabilidad de que sea beneficioso para la empresa antes de tomar una nueva iniciativa.

Tipos de máquinas de autoaprendizaje

El ejemplo descrito anteriormente con imágenes de perros y gatos muestra el aprendizaje de máquinas supervisadas. En este caso, los algoritmos saben cuál se supone que es el efecto de sus acciones, por ejemplo, que deben distinguir un gato de un perro. En este modelo de funcionamiento, comprueban qué características de ambos animales serán útiles en las comparaciones para lograr este objetivo. Este tipo de aprendizaje automático se puede utilizar para clasificar imágenes, reconocer el habla o incluso segmentar a los clientes corporativos.

Otro tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje no supervisado. En este caso, los algoritmos no obtienen el «objetivo» del ser humano que los atiende, que deberían lograr después de procesar el material. Analizan la información recopilada y buscan relaciones y patrones entre ellos y extraen conclusiones basadas en ellos. El hombre que cuida este sistema no es capaz de predecir el resultado del trabajo de la máquina, porque simplemente se asemeja a la observación humana del medio ambiente. Este sistema de aprendizaje automático se puede utilizar, por ejemplo, para detectar anomalías o irregularidades.

La versión intermedia es de aprendizaje parcialmente supervisado, que consiste en que las máquinas reciben y marcan datos, asumiendo lo que la máquina tiene que aprender, y sin marcar, donde tiene que buscar elementos comunes y sacar conclusiones de ellos.

¿Están mal los algoritmos?

Los algoritmos de autoaprendizaje, por supuesto, pueden equivocarse en sus predicciones y tomar una mala decisión, tal como le puede pasar a un humano. Sin embargo, esto generalmente solo ocurre al comienzo de la operación de la máquina o cuando el algoritmo tiene muy pocos datos a su disposición. Por tanto, no se puede suponer que el efecto del algoritmo “joven” será espectacular en la primera fase. Cuanto más tiempo se tarda en recopilar información, mejores son los resultados, que se ven fácilmente con muchas aplicaciones, sitios web y motores de búsqueda en el mercado.

Por tanto, los algoritmos pueden ser poco fiables, pero menos que un humano que tiene muchas limitaciones, como el subjetivismo, la fatiga o la distracción, a la hora de analizar datos. Entonces, cuando piensa en desarrollar su negocio hoy en día, no puede ignorar el papel que juegan las máquinas modernas de autoaprendizaje: son un elemento que puede decidir sobre el éxito o el fracaso de la empresa.

Publicado enAprendizaje automáticoMercadeo en líneaReescribir