10 aplicaciones de machine learning en los negocios

El machine learning en los negocios está transformando la manera en que las empresas operan y optimizan sus procesos. Esta tecnología permite que los sistemas aprendan de grandes volúmenes de datos y mejoren continuamente, lo que se traduce en decisiones más inteligentes y eficientes. 

Desde la automatización de tareas hasta la predicción de tendencias, el machine learning se ha convertido en una herramienta fundamental para las empresas que buscan mantenerse competitivas.

En este artículo, te mostraremos 10 aplicaciones clave del machine learning que están revolucionando el mundo empresarial.

¿Qué clase de empresas emplean machine learning en los negocios?

Uno de los grandes atractivos que presenta machine learning para los negocios es que se trata de una tecnología muy transversal. 

Es aplicable a cualquier tipo de empresa, sea cual sea su actividad. Todas y cada una de ellas generan datos de interés para un algoritmo que consigue extraer conclusiones de valor a partir de ellos.

Vamos a poner algunos ejemplos para que descubras cómo te estás beneficiando de machine learning, incluso sin salir de casa.

Seguramente, durante estos últimos meses, has comprado online con más frecuencia. En muchas de estas plataformas te ofrecen una serie de productos recomendados especialmente para ti, unas ofertas que te llegan precisamente gracias a esta tecnología. 

Al igual que las series o películas que te ofrece más a tu alcance tu plataforma de streaming.

Machine learning en negocios de logística

En otros sectores, como la logística, esta inteligencia artificial permite optimizar las rutas de reparto y anticiparse a elevadas demandas gracias a su capacidad predictiva.

El machine learning en negocios de la salud

Para el cuidado de la salud, machine learning también ha dado forma a soluciones que facilitan la monitorización continua del estado de salud de una persona o la vigilancia de personas dependientes. 

Todo ello con el desarrollo conjunto de dispositivos wearables y de la conocida como robótica asistencial, en la que Datision se está introduciendo de la mano del Instituto de Robótica e Informática Industrial, para cambiar la vida de personas dependientes.

Machine learning en negocios del sector de la manufactura

El sector de la manufactura tampoco se queda atrás en este aspecto, siendo machine learning una pieza clave del paradigma de la Industria 4.0 o las smart factories. 

De esta forma, se alcanza un mantenimiento óptimo de los equipos, así como mejoras notables en el control de calidad y en otros muchos procesos de negocio.

El machine learning en negocios del sector público

Dentro del ámbito público, machine learning está muy implicado en la construcción de ciudades inteligentes o smart cities, interviniendo en la gestión del tráfico, transporte público, suministros, recogidas de residuos, etc.

¿Por qué debes considerar integrar soluciones de Machine Learning en los negocios?

Acabamos de poner sólo algunas muestras del valor que tiene machine learning en algunos sectores. Estos y muchos más ya disfrutan de los numerosos beneficios que este tipo de soluciones de inteligencia artificial les aportan. 

A continuación, te haremos un resumen de las soluciones más importantes a las que debes anticiparte.

Anticípate al futuro

Con la llegada de la inteligencia artificial, las empresas tuvieron en sus manos el poder de adelantarse a los acontecimientos. 

Así, los grandes picos y valles de demanda no las cogerían desprevenidas, o no sufrirán paradas no planificadas en la producción por averías, entre otras ventajas.

Descarta errores y fallos

Machine learning también está profundamente implicado en todo lo relacionado con la calidad de la producción. La identificación precoz de la defectología es una pieza clave en este sentido. 

Así como en el control de la calidad en productos finales, semielaborados y materias primas.

Promueve la automatización

Hasta la integración de esta tecnología, eran muchas las tareas tediosas que había que cumplimentar “manualmente”. Desde la toma de datos, hasta la inspección visual de elementos, por mencionar algunas. 

Con machine learning la ganancia en agilidad y productividad es enorme en este sentido.

Ofrece productos y servicios personalizados

Podrás conocer mejor a tu público objetivo, sus gustos, sus hábitos de consumo. Todo a un elevado nivel de detalle y con una base sólida con enormes cantidades de datos. 

Así, el diseño de tu producto o servicio tendrá más probabilidades de éxito.

Mejora tu estrategia

Podemos decir que, al fin y al cabo, machine learning nos hace ver con más claridad las oportunidades que se presentan ante nosotros y nos guía en una toma de decisiones de gestión basada en hechos científicos. 

Lo cual es aplicable a cualquier actividad de negocio.

Ahorra costes

Esta ventaja podemos relacionarla con las demás. Y es que una decisión equivocada provocará un sobrecoste, así como una parada en la producción, comercializar un producto sin éxito o que éste presente defectos.

Perfecciona la atención al cliente

Muchos clientes se quedarán contigo o te abandonarán según cómo perciban tu trato hacia ellos. 

De hecho, el 89% de los consumidores se van a la competencia por una mala atención al cliente y el 86% está dispuesto a pagar más por un mejor servicio (Datos de Oracle). 

Esto es más sencillo de alcanzar con soluciones de machine learning que te hagan conocerlos mejor que nunca.

Consigue más oportunidades de negocio

Este conocimiento mejorado de tus clientes y público se expande al mercado en general. Con ello, podrás decidir con mayor seguridad dónde invertir, expandirte, qué nichos atacar, qué mercados están maduros, cuáles saturados, etc.

10 aplicaciones de machine learning en los negocios

Llegados a este punto, y una vez que estamos convencidos de las bondades de machine learning para todos los negocios, es el momento de descubrir 10 de sus usos más extendidos y que proporcionan una valiosa ventaja competitiva, como son:

1. Decisiones de gestión.
2. Chatbots.
3. Recomendaciones a clientes.
4. Saber por qué hemos perdido a un cliente.
5. Fijar precios dinámicos.
6. Realizar investigaciones de mercado.
7. Detección de fraude.
8. Control de calidad.
9. Mantenimiento predictivo.
10. Gestión energética.

1. Decisiones de gestión

Los algoritmos, en base a datos históricos más los que se van recopilando, pueden contemplar diversos escenarios posibles, recomendando los más favorables para los objetivos del negocio, así como las decisiones a tomar para llegar a ellos.

Todo ello a una velocidad y precisión imposibles de alcanzar para un sistema informático “tradicional” y, ni mucho menos, para una persona.

2. Chatbots

Los chatbots han supuesto la ruptura de muchas barreras existentes entre el cliente (real o potencial). Con estos chats guiados por inteligencia artificial podremos atender las inquietudes de todos aquellos que visiten nuestra web 24/7.

Unos chatbots que, con el aprendizaje automático que caracteriza machine learning, cada vez se asemejan más al comportamiento humano. Así, ganamos muchos puntos de cara al cuidado del cliente.

3. Recomendaciones a clientes

Sin salir de la mejora del servicio al cliente, este tipo de servicio proporciona experiencias personalizadas. 

Esto se consigue trabajando con datos históricos de comportamiento del cliente, la información que tenemos sobre nuestros productos, tendencias sociodemográficas, de comportamiento de clientes similares, etc.

4. Saber por qué hemos perdido a un cliente

Que te abandone un cliente nunca es una buena noticia, pero podemos aprender de ello. Analizando los datos implicados, podemos detectar tendencias y señales de que la relación con un cliente está empezando a deteriorarse.

De esta forma, podemos actuar con la anticipación necesaria para proponer acciones de respuesta. También cabe la posibilidad de que nos encontremos ante un cliente para el que no merezca la pena invertir grandes esfuerzos.

5. Fijar precios dinámicos

Esta estrategia de precios cada vez es más común en nuestro día a día. Por ejemplo, a la hora de solicitar un transporte por VTC o de comprar un billete de avión. 

Todo ello puede ser fruto del trabajo de algoritmos de machine learning con datos históricos propios, de desplazamientos, según la época del año, el clima y muchas más variables.

6. Realizar investigaciones de mercado

Machine learning permite a muchos negocios enviar el mensaje adecuado, al público idóneo, en el momento ideal.

Además, empresas del sector retail pueden llegar a saber qué productos se venderán mejor en ciertas tiendas, dependiendo de su ubicación, su entorno, tendencias en social media y otras muchas variables. 

También es posible determinar las mejores localizaciones para futuras aperturas.

7. Detección de fraude

Se pueden hallar más fácilmente anomalías en el comportamiento de clientes, por ejemplo, en sus gastos bancarios. Ya sea en cantidades o ubicaciones. Algo muy considerado por parte de negocios financieros o aseguradoras, entre otros.

8. Control de calidad

Con machine learning es mucho más rápido y acertado. Aquí hay que hacer mención a tecnologías como la visión artificial o visión por computador, que hace que los algoritmos trabajen con imágenes recogidas por cámaras.

De esta forma, se puede decidir en décimas de segundo si un producto es apto o no, si presenta defectos dimensionales o de cualquier otro tipo. Por tanto, se acelera y mejora su clasificación y se automatizan decisiones clave.

9. Mantenimiento predictivo

Evitar las paradas imprevistas en las líneas es un objetivo común de cualquier industria. Para ello, el mantenimiento predictivo mediante inteligencia artificial nos avisa de qué equipos tienen más probabilidades de fallar en un futuro concreto.

Así, podemos planificar las tareas de intervención de manera que afecten lo mínimo posible al ritmo de fabricación y, en consecuencia, a las cifras de resultados del negocio.

10. Gestión energética

Existen soluciones de machine learning que nos facilitan la comprensión del consumo energético en la empresa y, en consecuencia, emprender acciones para reducirlo.

Esto también se traduce en predicciones sobre los volúmenes de dicho consumo de aquí a un futuro. De esta manera conseguimos definir ciertas estrategias enfocadas a un mayor ahorro, así como hacer estimaciones reales del gasto en energía.

El machine learning en los negocios: un futuro lleno de oportunidades

El machine learning en los negocios se ha convertido en una herramienta imprescindible, sin importar el sector o el tamaño de la empresa. 

Estas 10 aplicaciones representan solo una pequeña muestra de lo que esta tecnología puede lograr para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia.

El verdadero potencial del machine learning está en su capacidad de adaptarse y crecer con tu negocio, brindándote soluciones personalizadas a medida que evolucionas. 

¿Listo para llevar tu proyecto al siguiente nivel? Contacta con nosotros y conoce las infinitas posibilidades que el machine learning puede ofrecerte.