10 principales beneficios de usar el Machine Learning en tu empresa
El Machine Learning (ML) extrae información valiosa de los datos sin procesar para resolver rápidamente problemas comerciales complejos y ricos en datos. Los algoritmos de Machine Learning aprenden de los datos de forma iterativa y permiten que las computadoras encuentren diferentes tipos de información oculta sin estar programados explícitamente para hacerlo. El Machine Learning está evolucionando a un ritmo tan rápido y está impulsado principalmente por las nuevas tecnologías informáticas.
El Machine Learning en las empresas ayuda a mejorar la escalabilidad empresarial y las operaciones comerciales para empresas de todo el mundo. Las herramientas de inteligencia artificial y numerosos algoritmos de Machine Learning han ganado una enorme popularidad en la comunidad de análisis empresarial. Factores como el crecimiento de los volúmenes, la fácil disponibilidad de datos, el procesamiento computacional más barato y más rápido y el almacenamiento de datos asequible han llevado a un auge masivo del Machine Learning. Por lo tanto, las organizaciones ahora pueden beneficiarse al comprender cómo las empresas pueden usar el Machine Learning e implementarlo en sus propios procesos.
10 beneficios comerciales del Machine Learning
ML ayuda a extraer información significativa de un gran conjunto de datos sin procesar. Si se implementa de la manera correcta, ML puede servir como una solución a una variedad de problemas de complejidad empresarial y predecir comportamientos complejos de los clientes. También hemos visto a algunos de los gigantes tecnológicos más importantes, como Google, Amazon, Microsoft, etc., crear sus plataformas de Machine Learning en la nube. Algunas de las formas clave en las que el AA puede ayudar a su empresa se enumeran aquí:
1- Predicción del valor de la vida útil del cliente
La predicción del valor de por vida del cliente y la segmentación del cliente son algunos de los principales desafíos que enfrentan los especialistas en marketing en la actualidad. Las empresas tienen acceso a una gran cantidad de datos, que pueden utilizarse de forma eficaz para obtener información empresarial significativa. El ML y la minería de datos pueden ayudar a las empresas a predecir los comportamientos de los clientes, los patrones de compra y ayudar a enviar las mejores ofertas posibles a los clientes individuales, en función de su historial de navegación y compras.
2- Mantenimiento predictivo
Las empresas de fabricación siguen con regularidad prácticas de mantenimiento preventivo y correctivo, que a menudo son costosas e ineficientes. Sin embargo, con la llegada del ML, las empresas de este sector pueden hacer uso del ML para descubrir conocimientos y patrones significativos ocultos en sus datos de fábrica. Esto se conoce como mantenimiento predictivo y ayuda a reducir los riesgos asociados con fallas inesperadas y elimina gastos innecesarios. La arquitectura ML se puede construir utilizando datos históricos, una herramienta de visualización de flujo de trabajo, un entorno de análisis flexible y el ciclo de retroalimentación.
3- Elimina la entrada manual de datos
Los datos duplicados e inexactos son algunos de los mayores problemas que enfrentan las empresas en la actualidad. Los algoritmos de modelado predictivo y ML pueden evitar significativamente cualquier error causado por la entrada manual de datos. Los programas de AA mejoran estos procesos mediante el uso de los datos descubiertos. Por lo tanto, los empleados pueden utilizar el mismo tiempo para realizar tareas que agregan valor al negocio.
4- Detectar spam
El Machine Learning en la detección de spam se ha utilizado durante bastante tiempo. Anteriormente, los proveedores de servicios de correo electrónico utilizaban técnicas preexistentes basadas en reglas para filtrar el spam. Sin embargo, los filtros de spam ahora están creando nuevas reglas mediante el uso de redes neuronales que detectan mensajes de spam y phishing.
5- Recomendaciones de productos
El aprendizaje no supervisado ayuda a desarrollar sistemas de recomendación basados en productos. La mayoría de los sitios web de comercio electrónico actuales utilizan el Machine Learning para hacer recomendaciones de productos. Aquí, los algoritmos ML utilizan el historial de compras del cliente y lo combinan con el gran inventario de productos para identificar patrones ocultos y agrupar productos similares. Luego, estos productos se sugieren a los clientes, lo que motiva la compra del producto.
6- Análisis financiero
Con grandes volúmenes de datos históricos cuantitativos y precisos, ML ahora se puede utilizar en análisis financieros. ML ya se está utilizando en finanzas para la gestión de carteras, negociación algorítmica, suscripción de préstamos y detección de fraudes. Sin embargo, las futuras aplicaciones de ML en finanzas incluirán Chatbots y otras interfaces conversacionales para seguridad, servicio al cliente y análisis de sentimientos.
7- Reconocimiento de imagen
Conocido como visión por computadora, el reconocimiento de imágenes tiene la capacidad de producir información numérica y simbólica a partir de imágenes y otros datos de alta dimensión. Implica minería de datos, Machine Learning, reconocimiento de patrones y descubrimiento de conocimientos de bases de datos. El Machine Learning en el reconocimiento de imágenes es un aspecto importante y lo utilizan empresas de diferentes industrias, incluida la atención médica, la automoción, etc.
8- Diagnostico medico
ML en el diagnóstico médico ha ayudado a varias organizaciones de atención médica a mejorar la salud del paciente y reducir los costos de atención médica, utilizando herramientas de diagnóstico superiores y planes de tratamiento efectivos. Ahora se usa en el cuidado de la salud para hacer un diagnóstico casi perfecto, predecir reingresos, recomendar medicamentos e identificar pacientes de alto riesgo. Estas predicciones y conocimientos se extraen utilizando registros de pacientes y conjuntos de datos junto con los síntomas exhibidos por el paciente.
9- Mejorando la seguridad cibernética
El Machine Learning se puede utilizar para aumentar la seguridad de una organización, ya que la seguridad cibernética es uno de los principales problemas resueltos por el ML. Aquí, Machine Learning permite a los proveedores de nueva generación crear tecnologías más nuevas, que detectan de forma rápida y eficaz amenazas desconocidas.
10- Aumento de la satisfacción del cliente
ML puede ayudar a mejorar la lealtad del cliente y también garantizar una experiencia superior del cliente. Esto se logra utilizando los registros de llamadas anteriores para analizar el comportamiento del cliente y en base a que el requerimiento del cliente se asignará correctamente al ejecutivo de servicio al cliente más adecuado. Esto reduce drásticamente el costo y la cantidad de tiempo invertido en la gestión de la relación con el cliente. Por esta razón, las principales organizaciones utilizan algoritmos predictivos para ofrecer a sus clientes sugerencias de productos que disfrutan.
