Ocho razones por las que el aprendizaje automático es importante para las empresas

El potencial del aprendizaje automático está haciendo que se vuelva aún más popular en la industria tecnológica. Más empresas están utilizando esta tecnología en sus operaciones para impulsar el rendimiento general y obtener una ventaja competitiva en el mercado. Este artículo analiza ocho razones por las que el aprendizaje automático es importante para las empresas.

Cómo funciona el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos. Estos permiten que las computadoras aprendan de los datos sin tener que depender de la programación basada en reglas. El aprendizaje automático permite que las computadoras operen y se comporten sin un conjunto específico de instrucciones para cada actividad, y les permite crecer y evolucionar por sí mismas con el tiempo.

Ayuda a las computadoras en el procesamiento de datos aprendiendo y analizando datos, identificando patrones y emitiendo juicios con una mínima participación humana. Fundamentalmente, el comportamiento del modelo ML en producción depende de los datos de entrada que se le proporcionen en el momento de la predicción. También depende del monitoreo constante del modelo ML, por eso MLOps es importante.

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son un conjunto de métodos para que los científicos de datos y los expertos en operaciones colaboren y se comuniquen. La aplicación de estas prácticas recomendadas mejora la calidad, agiliza la gestión y automatiza la implementación del aprendizaje automático.

Las plataformas MLOps proporcionan un proceso de desarrollo de aprendizaje automático de extremo a extremo para diseñar, crear y administrar software basado en ML que es reproducible, comprobable y evolucionable.

8 beneficios del aprendizaje automático para empresas

1. Proporciona automatización que acelera las operaciones comerciales

ML permite a las empresas automatizar operaciones mediante la construcción de modelos de datos predictivos. Por ejemplo, ML se puede utilizar para automatizar los procesos de registro de existencias de inventario. Esto ayuda a mejorar la productividad corporativa al tiempo que reduce el margen de error.

Además, varias pequeñas y grandes empresas basadas en productos y servicios emplean chatbots en sus sitios web para iniciar la comunicación con el cliente y responder a sus preguntas. En cualquier caso, estos chatbots y voice bots son nada menos que un representante de servicio al cliente que trabaja para ti las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

2. Puede ayudar a las empresas a reducir costos

El aprendizaje automático ha reducido significativamente los costos operativos, especialmente en el caso de la asistencia al cliente. El aprendizaje automático, que aumenta la velocidad y la eficacia de la atención al cliente, ha reemplazado el empleo de una gran cantidad de empleados de atención al cliente y el pago de gastos telefónicos excesivos.

Los clientes pueden ser guiados a la información adecuada de forma automática, a un costo muy reducido, mediante el uso de sistemas automatizados de respuesta al cliente, la programación de respuestas por correo electrónico y publicaciones en redes sociales, y la introducción de chatbots, entre otras cosas. Aprenda a crear chatbots de automatización de procesos robóticos de la mano de expertos mediante el curso de certificación de UiPath .

3. ML ayuda a proporcionar seguridad

Los ataques cibernéticos, las invasiones de red y otras fallas de seguridad ocurren con frecuencia sin previo aviso en tiempo real, lo que deja poco tiempo para reaccionar. Es fundamental que las empresas detecten y prevengan de forma proactiva las intrusiones en la red antes de que provoquen interrupciones del servicio o fugas de datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden monitorear el comportamiento de la red en tiempo real y detectar anomalías, lo que permite tomar medidas preventivas automáticamente. Además, cuando los algoritmos de aprendizaje automático reemplazan los métodos y análisis manuales, la condición de ciberseguridad mejora con el tiempo.

El fraude por correo electrónico y los ataques de phishing se pueden prevenir con el aprendizaje automático. Todos los correos electrónicos entrantes son monitoreados continuamente por el software, que busca patrones en los remitentes, direcciones IP, contenido y enlaces, entre otras cosas. Luego puede identificar, aislar o eliminar cualquier peligro potencial.

4. Proporciona marketing efectivo

ML ayuda a las empresas a ahorrar tiempo y dinero en la industria del marketing. El aprendizaje automático tiene el potencial de ser un multiplicador fantástico y eficaz en las campañas de marketing.

El aprendizaje automático puede ayudar a proporcionar un marketing efectivo al proporcionar lo siguiente;

• Habilitación de mensajería continua
• Habilitación de patrones y cambios en el comportamiento del cliente
• Permitir estrategias de marketing personalizadas incluso si no se dispone de experiencia previa en marketing

5. Mejora la satisfacción del cliente

Las empresas se han vuelto más centradas en el consumidor a medida que se han implementado procedimientos automatizados. Para diferenciarse de la competencia al satisfacer las necesidades de sus clientes, usted, como propietario de un negocio, primero debe comprender las demandas de sus clientes.

Es muy probable que pierda clientes potenciales ante la competencia si no proporciona lo que la gente quiere. Para desentrañar el rompecabezas de las preferencias de los consumidores, el aprendizaje automático es crucial.

ML ahora se está utilizando para mejorar la experiencia del cliente, lo que conduce a una mayor lealtad del cliente. Se hace mirando los hábitos de compra del cliente. Esta tecnología ya ha sido utilizada por varias organizaciones en todo el mundo.

Los comportamientos de compra y el historial de navegación de los clientes se evalúan mediante MI en los sitios web de redes sociales y negocios en línea. Luego, en base a esta información, crea recomendaciones, desglosa el historial de compras y búsquedas y sugiere diferentes artículos para comprar.

Google y varios otros sitios web importantes utilizan esta tecnología. Es posible que haya observado que cuando utiliza sitios web como YouTube o LinkedIn, con frecuencia recibe recomendaciones de nuevos productos para comprar o personas con las que conectarse. El aprendizaje automático se utiliza para procesar los anuncios y las sugerencias de amigos.

6. Ayuda a las empresas a tomar decisiones en tiempo real

El potencial de los grandes datos se está expandiendo rápidamente, lo que requiere una combinación en tiempo real de consumidores y proveedores (compradores y vendedores). Las empresas ya no pueden confiar en sus instintos para emitir juicios; en cambio, deben confiar en datos y análisis para tomar decisiones más rápidas y basadas en el contexto.

Al inferir información importante de los datos, el aprendizaje automático permite a las empresas proporcionar personalización en tiempo real a sus productos. Amazon Personalize, por ejemplo, es una herramienta de aprendizaje automático que impulsa la participación del consumidor al proporcionar recomendaciones personalizadas de productos y contenido, resultados de búsqueda personalizados e incentivos de marketing dirigidos.

7. Ayuda con el análisis financiero

El análisis financiero es algo que examina toda su cartera de negocios, que no puede refutar. Ahora es posible que las organizaciones aumenten la eficiencia y hagan crecer sus operaciones con la máxima resiliencia utilizando las metodologías cualitativas y cuantitativas de ML.

ML puede aplicarse actualmente en la investigación financiera gracias a enormes cantidades de datos históricos cuantitativos y confiables. La gestión de carteras, el comercio algorítmico, la suscripción de préstamos y la detección de fraudes son áreas en las que el aprendizaje automático ya se está empleando en las finanzas.

8. Ayuda con la evaluación de riesgos laborales

El aprendizaje automático puede procesar una cantidad masiva de datos que abrumaría a todo un equipo de técnicos, lo que le permite realizar trabajos como perfilar nuevos consumidores o detectar fraudes. Esta información también puede ayudar a los empresarios a decidir cuándo invertir en nuevos equipos o cuándo es el momento óptimo para contratarlos. En resumen, el aprendizaje automático puede brindar suficientes datos para permitir que una pequeña organización reduzca la cantidad de mano de obra necesaria para la evaluación de riesgos.

Conclusión

Las organizaciones pueden utilizar el aprendizaje automático para aumentar la productividad y reducir los costos. ML también proporciona marketing efectivo y reduce los costos comerciales. Ayuda a las empresas a tomar decisiones en tiempo real y ayuda con el análisis financiero. ML también proporciona otros beneficios como se analiza en este artículo. Por lo tanto, ML es muy beneficioso para los negocios y debe adoptarse.