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Según el marketplace de transformación digital Yeeply

Los 5 principales proyectos de Machine Learning demandados por las empresas

La inteligencia artificial ofrece innumerables ventajas comerciales y empresariales, pero su coste provoca que las compañías acudan a proveedores especializados para elaborar sus proyectos

Machine Learning empresas

La inteligencia artificial está definida por las decisiones que toman las máquinas que gozan de esta tecnología. Por tanto, el Machine Learning es el proceso a través del que estos dispositivos van aprendiendo y asimilando el modo de gestionar la toma de decisiones. La recogida de datos, el análisis de variables y la obtención de resultados son labores incluidas en el proceso de aprendizaje, de gran utilidad para las empresas.

Por ello, esta tecnología presenta una serie de aplicaciones muy interesantes para cualquier negocio. Sin embargo, aún está en pleno desarrollo, y al ser relativamente reciente, escasean los profesionales capaces de manejarla en un ámbito empresarial. Estos expertos son recursos humanos de alto valor, ya que son los únicos capaces de programas sus algoritmos para implementar el análisis de los datos. Como consecuencia, no todas las empresas tienen los medios y la facultad para contar con proyectos de IA propios. Ante este panorama, lo habitual para contratar proveedores de IA es recurrir a plataformas especializadas independientes.

software de recuperación de datos

Gracias a la integración de estas tecnologías, es posible reducir a la mitad prácticamente los fallos críticos de las máquinas, así como los costes de mantenimiento. Por otro lado, el empleo de Inteligencia Artificial sirve para aumentar hasta un 35% el rendimiento y la producción, repercutiendo positivamente en los beneficios. Por todo esto, Yeeply, uno de los marketplace de transformación digital, identifica los proyectos de Machine Learning más habituales y demandados por las empresas:

1. Experiencia de usuario. Son habituales en cualquier negocio de contenidos y ocio. Todos ellos funcionan a través de un algoritmo que va obteniendo información en función de cómo actúa el usuario. Este algoritmo analiza al usuario, teniendo en cuenta qué ve, qué no ve, el comportamiento del scroll, etc. Un ejemplo es el catálogo de sugerencias de plataformas como Netflix, que no es común para todos los usuarios, o redes sociales como Facebook. También los medios de comunicación están empezando a ofrecer contenido segmentado basado en esta tecnología y los gustos de sus usuarios.

2. Automatización de procesos internos. Cuanto más grande sea la empresa, más procesos podrá automatizar. El sector que más suele demandar este tipo de proyectos es el industrial, especialmente la logística y la distribución en España. Un ejemplo común sería el mantenimiento predictivo, dedicado a monitorizar el uso de maquinaria y recopilar datos. De esta forma, según unos modelos de desgaste, puede anticipar fallos y optimizar el mantenimiento.

3. Lead Scoring. Los negocios que habitualmente incorporan este tipo de proyectos de Machine Learning son los marketplace y los e-commerce. Este algoritmo tiene en cuenta una serie de parámetros de los diferentes clientes potenciales que llegan, y los ordena por prioridad. Así consigue que los agentes comerciales trabajen de una manera más eficaz. Por ejemplo, Yeeply ha llevado a cabo un desarrollo de este tipo en su plataforma. Esto le ha permitido reducir el número de acciones manuales necesarias para verificar si un contacto comercial es realmente una oportunidad de venta.

4. Control de datos en tiempo real. Sin datos es imposible aplicar decisiones ni comparar resultados para que la máquina vaya aprendiendo. En esta fase se elaboran los sistemas de historización y almacenamiento de dicha información. Si interviene maquinaria física, puede ser necesario instalar dispositivos que faciliten la recopilación de datos. En estos casos cobra especial importancia una monitorización en tiempo real. Por tanto, un control de datos en tiempo real puede permitir al programa tomar una decisión que impida errores irreversibles.

5. Producción Inteligente. Con estos proyectos es posible identificar nuevos modelos, tendencias y estacionalidades que permiten a las empresas adelantarse a futuras ventas y cubrir las necesidades del stock. Por ejemplo, permite intuir y formular modelos predictivos de cuáles serán los productos más demandados en campañas como Navidad o Black Friday. Estas predicciones surgen gracias a la monitorización de palabras clave en redes sociales y menciones a productos concretos.

Además, seremos capaces de generar motores de recomendación que permitan personalizar ofertas de clientes basadas en su ubicación o en su histórico de compras. Conocer el comportamiento de nuestros clientes nos ayuda a evitar problemas de stock o poder realizar campañas de marketing para aumentar la demanda. En definitiva, es importante alcanzar un mayor conocimiento del cliente. De esta manera, podremos agruparlos para poder ofrecer una oferta dirigida a cada segmento, focalizando los esfuerzos.

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