Cómo el aprendizaje automático está transformando los negocios en 2023

El aprendizaje automático (ML), un tipo de inteligencia artificial, se ha convertido en un activo invaluable para la innovación empresarial. El aprendizaje automático permite a las máquinas reconocer patrones y hacer predicciones a partir de grandes cantidades de datos, lo que permite a las empresas operar, competir y prosperar en numerosas industrias.

El aprendizaje automático puede revolucionar su negocio al automatizar procesos, optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente, aumentar la precisión y la velocidad, al tiempo que realiza mejores predicciones accionables, así como ofrecer oportunidades de ahorro de costos. El aprendizaje automático (ML) puede convertirse en un activo indispensable para su empresa.

Este artículo examinará las ventajas del aprendizaje automático (ML) y sus posibles aplicaciones para las empresas en 2023.

¿Qué es exactamente el aprendizaje automático y cómo está impactando a las empresas?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de datos o experiencias previas sin programación explícita. Ayuda a las máquinas a reconocer patrones en grandes cantidades de datos para predecir sus propios resultados a través de técnicas de modelado estadístico. Los algoritmos de aprendizaje automático personalizados avanzados y los modelos estadísticos ayudan a las máquinas a analizar grandes volúmenes de información en este proceso.

La naturaleza revolucionaria del aprendizaje automático radica en su capacidad para generar información útil y utilizar la toma de decisiones basada en datos, a diferencia de sus predecesores que dependían en gran medida del análisis manual y de reglas predefinidas. El aprendizaje automático permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de sus datos, a diferencia de los métodos tradicionales que dependen en gran medida del análisis manual o de reglas predeterminadas; además, permite a las empresas descubrir oportunidades valiosas al automatizar tareas complejas, descubrir patrones ocultos o adaptarse rápidamente en respuesta a circunstancias cambiantes.

Aquí hay algunas de las principales ventajas que puede ofrecer el ML sin código:

1. Mejorar la Experiencia del Cliente

La IA puede mejorar y personalizar las interacciones con los clientes. El aprendizaje automático juega un papel integral aquí al ofrecer sugerencias a los clientes o empleados basadas en comportamientos pasados. Además, la IA automatiza las interacciones, como a través de chatbots que utilizan datos recopilados en conversaciones anteriores para proporcionar respuestas precisas.

2. Desbloqueando Nuevas Oportunidades:

La IA puede desbloquear nuevas oportunidades comerciales. Las empresas pueden descubrir mercados inexplorados, segmentos de clientes y nichos de productos al analizar datos. La IA y el aprendizaje automático pueden abrir nuevas fuentes de ingresos y brindar a las empresas oportunidades de expansión en un mercado en constante evolución al ayudar a desarrollar productos y servicios adaptados específicamente a las demandas de los clientes.

3. Predicciones Accionables

Avanzado plataformas de IA sin código pueden analizar patrones de comportamiento del consumidor para predecir el comportamiento del consumidor, con los futuros trabajadores financieros esperando más asesores robóticos impulsados por inteligencia artificial.

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático han evolucionado rápidamente con el tiempo para convertirse en tecnologías empresariales esenciales, revolucionando la forma en que las organizaciones analizan y acceden a los datos para una toma de decisiones más inteligente y una mayor eficiencia. Tanto los equipos de TI como los de ciencia de datos se están preparando para los beneficios de las plataformas impulsadas por IA en sus organizaciones.

4. Precisión mejorada

El aprendizaje automático permite a las empresas tomar decisiones informadas y oportunas con mayor eficiencia y efectividad, lo que conduce a una mejora en las eficiencias operativas y en la efectividad. Los modelos de aprendizaje automático, por ejemplo, pueden utilizarse en la industria financiera para procesar grandes volúmenes de datos rápidamente mientras detectan transacciones fraudulentas con mayor precisión; esto reduce el impacto del fraude en las empresas y sus clientes por igual.

5. Toma de Decisiones Automatizada

Según un informe publicado por McKinsey and Company, más del 45% de las actividades laborales pueden ser automatizadas mediante el aprendizaje automático, lo que subraya su importancia para las empresas. Aunque el informe se publicó originalmente en 2015, sus conclusiones siguen siendo relevantes hoy en día, con los modelos de aprendizaje profundo convirtiéndose en un campo de la IA que analiza patrones dentro de los datos para predecir estados y eventos futuros.

6. Personalización

El aprendizaje automático puede transformar la fabricación al permitir la personalización masiva. Mientras que los productos personalizados anteriormente solo podían crearse a través de un laborioso trabajo manual, ahora las avanzadas plataformas de aprendizaje automático sin código son capaces de crear automáticamente diseños personalizados basados en las especificaciones del cliente, lo que permite a los fabricantes producir en masa artículos personalizados más rápidamente sin incurrir en costos adicionales.

7. Ahorro de costos

Al automatizar tareas que consumen tiempo y son repetitivas, los algoritmos de aprendizaje automático personalizados pueden mejorar la eficiencia operativa mientras liberan recursos que de otro modo podrían desperdiciarse.

8. Reduciendo los Errores Humanos

Uno de los beneficios clave de la IA y el aprendizaje automático en los negocios es la reducción del error humano. IA sin código Las herramientas pueden automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos para reducir los riesgos de errores humanos, al tiempo que detectan patrones o anomalías que los humanos podrían pasar por alto. Esto permite a las empresas detectar errores antes de que causen problemas; un estudio de McKinsey encontró que el uso de ML podría reducir los errores hasta en un 80%.

9. Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo es una técnica de análisis de datos que utiliza herramientas de monitoreo de condiciones para medir el rendimiento operativo. Las empresas pueden reducir costos y evitar interrupciones al programar el mantenimiento de manera más eficiente; los algoritmos de IA/ML ofrecen beneficios significativos, como lo demuestra empresas como General Electric, que implementó soluciones de mantenimiento basadas en IA y ML que redujeron las fallas de motores a reacción en hasta un 33%.

10. Personalización

La tecnología de IA sin código puede ayudar a crear una experiencia de compra personalizada. Amazon utiliza algoritmos de aprendizaje automático para sugerir productos basados en el historial del cliente. Esto hace que encontrar exactamente lo que buscas sea mucho más rápido, al mismo tiempo que crea una experiencia de compra agradable para los clientes.

11. Análisis de Sentimientos

Las empresas que utilizan el análisis de sentimientos para analizar las reseñas de los clientes pueden aprovechar el aprendizaje automático (ML) para detectar tendencias y sentimientos en la retroalimentación y reseñas de los clientes, así como identificar áreas de mejora. Estos datos permiten a las empresas comprender mejor las preferencias de los clientes, aumentar la calidad del servicio al cliente y tomar decisiones de desarrollo de productos más informadas.

Por ejemplo, las empresas de hostelería pueden utilizar el aprendizaje automático (ML) para identificar reseñas en línea que revelan quejas comunes y áreas de excelencia, lo que les permitirá satisfacer mejor las expectativas de los clientes adaptando sus ofertas en consecuencia.

Las plataformas de comercio electrónico que utilizan plataformas impulsadas por inteligencia artificial pueden emplear el aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de navegación y compras anteriores, lo que proporciona una mayor satisfacción del cliente mientras impulsa el crecimiento de los ingresos. Este nivel de personalización aumenta la lealtad del cliente y al mismo tiempo impulsa el crecimiento de los ingresos.

12. Detección de Anomalías

Las plataformas avanzadas de ML pueden analizar rápida y con precisión grandes volúmenes de datos para detectar rápidamente anomalías, patrones y tendencias que indican fraude u otros riesgos, con el fin de protegerse a sí mismas, a sus clientes y evitar pérdidas financieras al abordar de manera rápida y efectiva los problemas potenciales que se identifican como potencialmente riesgosos.

Los bancos, entre otros sectores, dependen en gran medida del aprendizaje automático para detectar fraudes. Utiliza diversas variables como el comportamiento del usuario, la ubicación geográfica, el historial de transacciones, los patrones de gasto y el historial del usuario para desarrollar modelos predictivos. Un modelo de verificación de tarjetas podría identificar potencialmente fraudes cuando se utiliza una tarjeta múltiples veces en un corto período de tiempo, por ejemplo, si los clientes utilizan sus tarjetas en varios países rápidamente.

Conclusión

El aprendizaje automático ha revolucionado las operaciones comerciales. Apoya decisiones basadas en datos y brinda a las organizaciones una ventaja competitiva, y la mayor disponibilidad de datos convierte al aprendizaje automático en un activo indispensable en múltiples industrias. Grand View Research estima que la industria global del aprendizaje automático alcanzará los 6 mil millones de dólares para 2027, con un crecimiento del 43,8% entre 2020 y 2025.

La Inteligencia Artificial (IA), el dominio tecnológico que incluye el aprendizaje automático (ML), ha desempeñado un papel fundamental en ayudar a las empresas a adoptar plataformas de automatización. El Asistente de Codificación Copilot de Microsoft y las plataformas impulsadas por IA conversacional ChatGPT han ayudado a agilizar tareas tanto para usuarios no técnicos como para desarrolladores.

La IA y el aprendizaje automático tienen un inmenso potencial para transformar las operaciones comerciales, incluso las más pequeñas. Ambos campos seguirán avanzando, alterando fundamentalmente la forma en que las empresas funcionan.

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