Los fundamentos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en los negocios

Jun 11, 2023

Pocas innovaciones han capturado la imaginación del mundo como el aprendizaje automático (ML). Este subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando industrias y remodelando la forma en que abordamos problemas complejos. Pero, ¿qué es exactamente el aprendizaje automático y cómo aprenden y mejoran los algoritmos?

Introducción al aprendizaje automático:

En esencia, el aprendizaje automático es el arte y la ciencia de entrenar computadoras para que aprendan de los datos. En lugar de programarse explícitamente para realizar una tarea, las máquinas reciben datos y algoritmos que les permiten aprender patrones y relaciones dentro de los datos. A través de este proceso, las máquinas pueden hacer predicciones, tomar decisiones e identificar conocimientos que a menudo son difíciles de descubrir para los sistemas tradicionales basados ​​en reglas.

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Ahora si te digo 2+2, responderás 4. Si te pregunto 3+3, responderás 6. Si te pregunto 4+4, responderás 8. ¿Por qué crees que sabes eso? Es porque lo tienes en tu memoria.

Eso es lo que llamamos creadores de etiquetas. Esas son etiquetas estructurales que ya tienes en tu cabeza basadas en cosas que has aprendido en el pasado.

Ahora, cambiémoslo. si te digo 1+1 = 3, 2+2 = 5, y luego te pregunto 5+5, ¿qué me dirás? Probablemente me dirás 11. Esto se debe a que has estudiado el patrón.

Entonces lo que sucede no es magia. El aprendizaje automático aprende a través de algunos datos estructurales que tiene en la base de datos o que aprende mediante un posible acceso a los datos. De la misma manera que se estudia la tendencia y el patrón para responder la pregunta, eso es lo que hace el aprendizaje automático. Es un subconjunto de la inteligencia artificial que imita la forma en que funciona el cerebro.

Los componentes básicos del aprendizaje automático incluyen:

Datos : La base del aprendizaje automático son los datos. Los datos de calidad son esenciales para entrenar algoritmos de forma eficaz. Estos datos pueden ser estructurados (como tablas en una base de datos) o no estructurados (como imágenes, texto y videos). Estos datos son los que la IA aprende y detecta patrones y tendencias para tomar decisiones futuras.

Características : Las características son los atributos o características extraídas de los datos que utiliza el algoritmo para realizar predicciones. Por ejemplo, en un sistema de detección de spam de correo electrónico, las características pueden incluir la frecuencia de determinadas palabras o la longitud del correo electrónico.

Modelo : El modelo es el corazón del aprendizaje automático. Es una representación matemática que aprende patrones y relaciones a partir de los datos proporcionados. Piense en ello como un conjunto de reglas que el algoritmo refina a medida que procesa más datos. Es como intentar modelar situaciones de la vida real y darle al algoritmo un conjunto de reglas sobre qué hacer cuando eso sucede.

Algoritmo : Los algoritmos son las instrucciones que guían el proceso de aprendizaje. Determinan cómo se ajusta el modelo en función de los datos proporcionados. Diferentes algoritmos son adecuados para diferentes tipos de problemas.

A continuación se muestran algunos tipos muy interesantes de aprendizaje automático;

Aprendizaje supervisado : Uno de los tipos más comunes de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado. En este enfoque, el algoritmo se entrena con datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada se emparejan con la salida correcta. El algoritmo aprende la relación entre entradas y salidas, lo que le permite hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles. Un ejemplo clásico es la detección de spam en el correo electrónico, donde el algoritmo aprende a distinguir entre spam y correos electrónicos legítimos.

Aprendizaje sin supervisión : El aprendizaje no supervisado implica entrenar algoritmos sobre datos sin salidas etiquetadas. El objetivo es descubrir patrones, estructuras o relaciones ocultos dentro de los datos. La agrupación y la reducción de dimensionalidad son tareas comunes en el aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, la agrupación puede agrupar a clientes similares para estrategias de marketing específicas.

Aprendizaje reforzado: Este se inspira en la psicología del comportamiento. Los algoritmos aprenden a tomar una secuencia de decisiones para maximizar una señal de recompensa. Es como entrenar a un perro para que realice trucos ofreciéndole golosinas según el comportamiento deseado. El aprendizaje por refuerzo potencia aplicaciones como agentes de juegos y robots autónomos.

Lo que deberías saber

El aprendizaje automático no es un proceso único, en absoluto. Es un ciclo de aprendizaje continuo. A medida que hay nuevos datos disponibles, los algoritmos adaptan y actualizan sus modelos para mejorar la precisión y relevancia. Este proceso permite que los algoritmos manejen patrones cambiantes y garanticen que sus predicciones permanezcan actualizadas. Más interesante es que esto sucede a un ritmo que los humanos normalmente no serían capaces de hacerlo por sí solos.

Existen innumerables formas de aplicar el aprendizaje automático en los negocios, en diferentes sectores. Y veremos más de eso en las próximas semanas.

En una era definida por rápidos avances tecnológicos, la intersección de la inteligencia artificial (IA) y la experiencia del cliente se ha convertido en un punto de inflexión para las empresas de todos los sectores. Las soluciones impulsadas por IA, como chatbots, asistentes virtuales y motores de recomendación, están revolucionando la forma en que las empresas interactúan con los clientes. Pero ahora surge la pregunta de si la IA será capaz de ofrecer experiencias altamente personalizadas y atractivas adaptadas a clientes individuales.

La respuesta a la pregunta es Sí. Y así es como funciona:

El auge de las interacciones con los clientes impulsadas por la IA

Las tecnologías impulsadas por la IA han trascendido sus etapas iniciales de desarrollo para convertirse en herramientas integrales para mejorar las interacciones con los clientes. Ha ido mucho más allá de la época de los mensajes automatizados y monótonos que aburrían a los clientes. Los chatbots y los asistentes virtuales, a menudo integrados en sitios web, aplicaciones y plataformas de mensajería, han evolucionado desde sistemas escritos y basados ​​en reglas hasta convertirse en entidades inteligentes capaces de procesar lenguaje natural y aprendizaje automático.

Los chatbots impulsados ​​por IA se destacan en el manejo de consultas rutinarias de los clientes de manera rápida y eficiente, dando a los humanos espacio para atender otras cosas. Brindan soporte las 24 horas del día y abordan las inquietudes de los clientes de manera instantánea sin requerir intervención humana. Esto es más económico porque no todas las empresas pueden permitirse el lujo de mantener personal disponible las 24 horas, todos los días del año. Con esto, las empresas pueden garantizar una prestación de servicios consistente y respuestas inmediatas, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción y lealtad del cliente. Después de todo, ningún cliente quiere hacer una pregunta a la 1 a. m. y esperar hasta las 8 a. m. para recibir una respuesta.

Personalización a escala: adaptación de las experiencias del cliente

Una de las contribuciones más importantes de la IA a la experiencia del cliente radica en su capacidad para ofrecer interacciones personalizadas a escala. Los enfoques tradicionales de marketing y servicio al cliente a menudo tienen dificultades para adaptar las experiencias a las preferencias únicas de cada individuo. Esto es comprensible porque hay mucho que un ser humano puede hacer. La IA cambia este paradigma al analizar grandes cantidades de datos (desde el comportamiento del cliente y el historial de compras hasta patrones de navegación e información demográfica) para crear perfiles de clientes detallados.

Los motores de recomendación, impulsados ​​por algoritmos de inteligencia artificial, aprovechan estos perfiles para sugerir productos, servicios y contenido que se alineen con los intereses de los clientes. Esta personalización no sólo mejora el compromiso sino que también impulsa las ventas y las conversiones. Por ejemplo, plataformas como Netflix y Amazon utilizan motores de recomendación para seleccionar contenido y productos, respectivamente, lo que genera una mayor participación y satisfacción del usuario. De esta manera, si recientemente ha estado buscando consejos para mantener sus zapatos como nuevos, puede obtener recomendaciones de productos que van desde cepillos para zapatos hasta betún, etc. Si un oficial de experiencia del cliente humano analizara manualmente el interés de un cliente y hiciera recomendaciones, tomaría una cantidad de tiempo repugnante incluso si fuera posible.

Viajes de clientes fluidos con conocimientos basados ​​en IA

La IA no solo impulsa la personalización, sino que también ayuda a crear recorridos fluidos para los clientes. Al analizar los datos y el comportamiento de los clientes, las empresas pueden identificar puntos débiles y áreas de mejora en sus procesos. Esta información permite a las empresas optimizar el recorrido de sus clientes, garantizando una transición fluida de un punto de contacto a otro.

Con análisis basados ​​en IA, las empresas pueden predecir el comportamiento y las preferencias de los clientes y abordar sus necesidades de forma proactiva. Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar la IA para pronosticar los requisitos de inventario en función de patrones de compra históricos, garantizando que los productos populares estén siempre en stock y listos para ser entregados.

La colaboración entre humanos y IA

Si bien la IA mejora las experiencias de los clientes, es importante señalar que una implementación exitosa requiere un delicado equilibrio entre la automatización y el toque humano. La IA es experta en manejar consultas y transacciones rutinarias, lo que libera a los agentes humanos para que se centren en cuestiones complejas que requieren empatía, creatividad y pensamiento crítico.

Al automatizar las tareas rutinarias, las empresas pueden asignar sus recursos humanos de manera más estratégica. Esta combinación de IA y experiencia humana da como resultado una sinergia dinámica que optimiza las interacciones con los clientes en todos los ámbitos.

Hay espacio para la innovación continua

La evolución de la IA en la experiencia del cliente puede ser impresionante hasta ahora, pero está lejos de terminar. A medida que avanza la tecnología, podemos anticipar aplicaciones de IA aún más sofisticadas para mejorar el compromiso y la personalización. Para ser justos, no se puede predecir hasta dónde puede llegar la IA. Lo que podemos decir con seguridad es que en la próxima década, el procesamiento del lenguaje natural se habrá vuelto más refinado, lo que permitirá a los chatbots comprender mejor el contexto y los sentimientos. Los asistentes virtuales se integrarán perfectamente en la vida de los usuarios, ofreciendo sugerencias y asistencia proactivas basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario.

Además, la IA seguirá desdibujando la línea entre las experiencias en línea y fuera de línea. El reconocimiento facial y el análisis de la opinión del cliente pueden incluso transformar las interacciones en persona, permitiendo a las empresas personalizar servicios y ofertas en tiempo real.

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, las empresas que adopten estas innovaciones podrán obtener una ventaja competitiva, forjando conexiones más sólidas con los clientes e impulsando la lealtad a largo plazo. El futuro de la experiencia del cliente reside en la perfecta integración de la IA y la experiencia humana, creando una combinación armoniosa que elevará el compromiso y la personalización a nuevas alturas.

Samuel Ajiboyede, innovador digital disruptivo, mago de la tecnología de las empresas emergentes, estratega de negocios, emprendedor en serie y orador principal internacional, es el director ejecutivo de Zido Global y autor de The Entrepreneur's Diary.