El machine learning (que se identifica prácticamente con la inteligencia artificial) es un grupo de algoritmos que permite a las máquinas aprender de sus errores, mediante un sistema de aprendizaje normalmente supervisado (con datos etiquetados). Su utilidad es extrapolable a cualquier tipo de actividad y los beneficios para los negocios son palpables. Teniendo en cuenta que pueden variar en función de la industria o el mercado en donde se ubiquen, hay unas áreas de machine learning muy específicas que son requeridas porque resultan muy útiles y son fáciles de aplicar.
Personalización de servicios
Es clave en los negocios actuales tener muy bien catalogados a los clientes, conociendo sus preferencias, tendencia de compra y perfiles sociales. Desde los departamentos de Marketing se tiende cada vez más centrarse en el conocimiento de los clientes, reuniendo datos de calidad y elaborando clasificaciones que sirvan para realizar un marketing más personalizado, recomendar productos y testar la satisfacción de los clientes.
Este servicio es muy demandado en servicios bancarios, en la evaluación de riesgos crediticios y clasificación de solvencia de los particulares. Las operadoras de teleco hacen uso de estas herramientas para campañas de marketing y ofertas de servicios adicionales. También pueden analizar los datos para planificar la capacidad de la red y mejorar la calidad del servicio.
Previsión de las ventas
Ejercer de gurús con la bola de cristal es el sueño de cualquier empresario. La inteligencia artificial acerca esta magia en lo que se ha dado en llamar la predicción de la demanda. La fórmula es básica: utilizar los datos históricos de ventas y factores externos de estacionalidad para atinar con la demanda futura de productos y servicios.
La predicción de la demanda es muy habitual en la venta minorista y comercio electrónico. Resulta clave para tener un control más acertado de su stock, calculando cuántos productos deben mantener en inventario y cómo ajustar los precios a tenor de las fluctuaciones de los pedidos.
En el mundo de la fabricación, esta función resulta cada vez más imprescindible. Las plantas de fabricación necesitan planificar la producción y gestionar sus inventarios, para evitar la sobreproducción, la acumulación de existencias o, por el contrario, la escasez de materias primas.
Fraude financiero
El coste de los fraudes financieros crece exponencialmente y sigue siendo una herida difícil de cerrar en las cuentas de resultados de las entidades bancarias y de seguros. El machine learning ayuda en esta misión ya que gracias a los algoritmos detecta transacciones financieras fraudulentas utilizando el análisis de patrones inusuales o anomalías en los datos y previene fraudes con tarjetas de crédito y avisa sobre transacciones bancarias sospechosas, ya que los modelos de aprendizaje automático supervisado se entrenan con datos históricos etiquetados (por ejemplo ‘fraude’ o ‘no fraude’).
Por otro lado, las redes neuronales y las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se utilizan para analizar documentos y textos en busca de señales de delito, como fraudes de seguros o actividades bancarias ilícitas.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Hablando de NLP, es posible construir modelos de procesamiento de lenguaje natural para analizar y comprender el texto humano. Una actividad sumamente útil, ya que abarca tareas como el análisis de sentimiento, traducción automática y en tiempo real, resúmenes de textos…
Los chatbots y asistentes virtuales han mejorado de forma sobresaliente en el uso de la NLP para responder a preguntas y solicitudes de los usuarios en lenguaje de la calle; muy prácticos para sistemas de atención al cliente y soporte técnico.
Los chatbots de IA generativa, como es el caso de ChatGPT, son una evolución que está ganando adeptos por las grandes funcionalidades que ofrece al usuario, creación de contenidos, acceso al información y muchas tareas de ayuda para su vida profesional.
Reconocimiento visual
Otro campo de grandes mejoras y proyección es el reconocimiento visual, también conocido como visión por ordenador. En este caso consiste en desarrollar algoritmos de visualización para la detección y clasificación de objetos en imágenes o vídeos. Se utiliza en aplicaciones para la detección de objetos en la conducción autónoma o supervisión de productos manufacturados.
Los modelos de machine learning pueden clasificar imágenes en categorías predefinidas. Por ejemplo, pueden distinguir mascotas en fotografías o identificar enfermedades en imágenes médicas. Aquí cabe hablar de la segmentación de imágenes que consiste en dividir una imagen en regiones con características similares, muy útil en el procesamiento de imágenes médicas.
