El aprendizaje automático es mucho más que una palabra de moda: se ha convertido en un actor importante para muchas empresas. Cada vez más empresas están implementando el aprendizaje automático y otras herramientas de IA para complementar o optimizar sus actividades. Esto es especialmente cierto después de que la pandemia de Covid-19 acelerara la adopción del aprendizaje automático.
La forma en que tu empresa implementa el aprendizaje automático puede tener un impacto directo en tu desempeño en el próximo año, especialmente a medida que las herramientas de inteligencia artificial se utilizan en una gama más amplia de actividades comerciales. Al conocer las áreas en las que el aprendizaje automático está preparado para tener el mayor impacto, puedes moverte de manera proactiva para adoptar estas herramientas para tus propios esfuerzos empresariales.
- Automatización de la toma de decisiones
La capacidad del aprendizaje automático para analizar e interpretar de manera competente grandes cantidades de datos en un período de tiempo rápido lo ha convertido en una parte esencial de los procesos de toma de decisiones de muchas empresas. En algunos casos, estas herramientas incluso se pueden usar para automatizar decisiones más simples y de menor nivel que, de lo contrario, podrían tomar los representantes de servicio al cliente u otros.
En esta situación, el aprendizaje automático extrae datos de acciones y tendencias anteriores y utiliza los datos disponibles para recomendar la solución más eficiente a un problema o solicitud. Esto permite que los empleados de todos los niveles pasen menos tiempo concentrados en tareas de toma de decisiones repetitivas para que puedan concentrar sus esfuerzos en problemas más profundos.
Sin duda, esto es parte de por qué el 81% de los empleados cree que la IA mejora su desempeño laboral, y el 49% cita específicamente una mejor toma de decisiones.
- Cumplimiento de privacidad mejorado
Si bien a muchos consumidores les preocupa que los macrodatos y el aprendizaje automático afecten negativamente su privacidad, el aprendizaje automático a menudo se usa para mejorar el cumplimiento de la privacidad y proteger los datos.
Un artículo reciente para el Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, Pramod Misra detalla las múltiples formas en que el aprendizaje automático puede ayudar al cumplimiento de la privacidad, concretamente a través de medidores de privacidad de aprendizaje automático, que evalúan posibles problemas de privacidad asociados con otros modelos de aprendizaje automático; y aprendizaje automático para preservar la privacidad (PPML), que entrena herramientas de aprendizaje automático para proteger datos confidenciales.
Con estas herramientas, el equipo de investigación de Misra pudo usar PPML para modelar amenazas y evitar filtraciones de datos de una variedad de métodos de ataque. En este caso, el aprendizaje automático se utiliza para garantizar la seguridad de otras aplicaciones empresariales.
- Recomendaciones de clientes más inteligentes
Uno de los usos más populares del aprendizaje automático ha sido en los motores de recomendaciones de clientes. Los ejemplos de estas herramientas incluyen las recomendaciones de Amazon de elementos adicionales para que un comprador los agregue a su carrito en función de compras anteriores, así como las recomendaciones personalizadas de Netflix basadas en el historial de visualización de un cliente y otros factores.
El objetivo final del aprendizaje automático, en este caso, es brindar una experiencia más optimizada y agradable para el cliente, en función de los datos que proporciona a la empresa. En particular, muchas de estas herramientas de aprendizaje automático también admiten comentarios directos de los clientes para mejorar sus recomendaciones.
Si bien estas herramientas de filtrado de datos no son nuevas, aún pueden tener un impacto transformador en los emprendedores en 2023. Las empresas que puedan implementar casos de uso específicos y relevantes para brindar recomendaciones personalizadas a sus clientes estarán mejor posicionadas para brindar una experiencia positiva que las ayude a mantenerse fuertes contra la competencia.
- IA generativa
En la segunda mitad de 2022, la IA generativa demostró ser uno de los temas más candentes en el espacio del aprendizaje automático, generando tanto entusiasmo como duras críticas. La IA generativa se ha utilizado para crear fotos y videos muy realistas, así como para generar «arte» o incluso producir contenido escrito básico.
Muchos artistas y celebridades se han pronunciado en contra del arte realizado por IA, en gran parte debido a cómo utiliza las creaciones de otros como material de origen para generar su propio contenido. A pesar de las protestas, es probable que muchas empresas hagan sus propias incursiones tentativas en la IA generativa para acelerar la creación de su propio contenido y reducir costes.
Aunque vale la pena prestar atención a esta tendencia, esta es un área en la que los empresarios deben proceder con precaución. La IA generativa todavía es propensa a las imperfecciones, y la reacción negativa de su uso podría superar fácilmente los beneficios potenciales. El tiempo dirá cómo esta tendencia da forma al panorama empresarial y artístico (para bien o para mal) en el próximo año.
- Gestión financiera más eficiente
Pocas cosas pueden tener un mayor impacto en la sostenibilidad de una empresa que su flujo de caja y la gestión financiera general. Los algoritmos de aprendizaje automático están desempeñando un papel cada vez más importante en una amplia variedad de tareas financieras para ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones relacionadas con el dinero.
Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede usar para tareas como realizar un análisis de costes o predecir gastos asociados con ciertas actividades comerciales. Esto permite a los líderes determinar mejor cómo una acción afectará el resultado final y si la inversión realmente “valdrá la pena”.
Las herramientas de aprendizaje automático también se pueden utilizar para proteger a las empresas y los clientes del fraude. Las herramientas de detección de fraude pueden usar información como la hora y el lugar donde un cliente suele usar su tarjeta de crédito para detectar compras fraudulentas. Proteger a los clientes es una forma segura de mejorar la confianza y construir una base de clientes leales.
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