El Machine Learning se ha convertido en una de las claves para aquellas empresas que quieren liderar el cambio y la innovación tecnológica. Uno de los factores decisivos para que muchas la implementen es el aumento de hasta un 35% en su rendimiento y producción. ¿Quieres saber cómo el machine learning consigue reducir la carga de trabajo y los costes en IT de las empresas? Te lo explicamos en este post.
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Tabla de contenidos
¿Qué es el Machine learning?
El Machine Learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial en la que los sistemas aprenden automáticamente. Es posible que también la hayas escuchado nombrar como Aprendizaje Automático. Este aprendizaje parte de un algoritmo que revisa datos y predice acciones futuras. Es por este motivo por el que algunas empresas lo introducen en su organización: quieren automatizar al máximo sus procesos para ser más eficientes, anticipándose a futuros comportamientos. Algunos de los usos más extendidos del machine learning son:
- Detección de fraudes
- Predicción de errores
- Diagnósticos médicos
- Previsión de demanda de mercado
- Personalización del contenido en función del usuario
- Análisis de imágenes
- Prever rentabilidad de los empleados
¿Cómo ayuda a las empresas?
1. Reduce la carga de trabajo con machine learning
Una de las grandes ventajas del machine learning es que disminuye la carga de trabajo de las personas. De esta forma, la tecnología analiza los datos y predice comportamientos, por lo que los empleados toman sus decisiones en base a estos resultados y les permite ser mucho más eficientes, alcanzar objetivos y evitar errores. Así, los empleados no pierden tiempo en procesos largos y tediosos de análisis, y realizan acciones de una forma más fiable y rápida.
El aprendizaje automático puede ayudar a reducir la carga de trabajo en cualquier sector. Por ejemplo, Gmail lo usa para evitar el spam en la bandeja de entrada de sus usuarios. En este caso, la aplicación se basa en acontecimientos pasados, para poder predecir los futuros (correos fraudulentos o maliciosos).
En otros sectores como la salud, también es muy relevante para poder realizar diagnósticos médicos, gracias a la recolección de síntomas y datos relevantes, junto al machine learning. Esto hace que los profesionales de los centros de salud puedan ser más eficientes y puedan respaldarse en los datos.
Otro ejemplo bastante claro es el del uso de los chatbots, que permiten atender a los clientes durante 24h al día, sin necesidad de que haya una persona detrás.
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2. Reduce los costes
Una de las consecuencias de aumentar la eficiencia de los trabajadores es la reducción de costes de la empresa. A parte, con el machine learning se puede reducir aún más los costes ya que también permite predecir qué servicios o productos pueden tener más demanda, por lo que se puede encontrar oportunidades de negocio y ventas sin tener que gastar tantos recursos. Esto también puede ser muy útil en empresas del sector de retail, ya que puede ayudar en la provisión y en el almacenamiento de materiales/productos para optimizar costes.
Además, como en el punto anterior, uno de los usos más extendidos y que permite un gran ahorro a las empresas es en el caso de los chatbots, al poder ofrecer un servicio 24/7 sin necesidad de tener un equipo de atención al cliente detrás. Esto puedes hacerlo con algunos proveedores de servicios en la nube, como Google Cloud Platform, que te permite contratar microservicios y pagar solamente por los que usas.
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3. Mejora la experiencia de usuario
Sumado a los puntos anteriores, el aprendizaje automático también permite mejorar la UX de cualquier empresa o negocio. De esta forma, el sistema recopila datos del comportamiento habitual del usuario en la plataforma o web, y el algoritmo analiza el usuario para poder predecir sus comportamientos y adaptarse a ellos. Por ejemplo, algunas empresas usan el machine learning para poder hiperpersonalizar los contenidos y ser mucho más cercano al usuario.
4. Control a tiempo real
La digitalización actual está marcada por la gran cantidad de datos que se recopilan. Sin embargo, esto puede ser un problema si no hay un buen sistema detrás que los analice y use correctamente. Es por esto que el machine learning es una excelente opción para las empresas que quieren tener un control a tiempo real de los datos que, a su vez, cree respuestas automáticas.
5. Automatización de procesos
Para finalizar, como es evidente, el machine learning o aprendizaje automático permite algo muy valioso a las empresas: automatizar procesos. Esto influye en todos los puntos comentados anteriormente. En base a todos los datos recopilados, se crea una respuesta que permite a la empresa prescindir de algunas acciones. Así, las empresas pueden generar una ventaja competitiva respecto a su competencia, ya que son mucho más eficientes.
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