¿Cuando Debería Una Compañía Usar Machine Learning?

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están revolucionando el panorama empresarial. Muchas empresas están aprovechando estas tecnologías para mejorar las recomendaciones de los usuarios, predecir riesgos de préstamos, mejorar la relevancia de la búsqueda de productos e implementar soluciones de IA generativa capaces de comprender y responder a textos. Sin embargo, algunas empresas aún no están seguras de cómo podrían beneficiarse de estas tecnologías o si realmente las necesitan.

Este blog tiene como objetivo abordar estas preocupaciones respondiendo las siguientes preguntas:

• ¿Qué es el machine learning?
• ¿Cuándo necesito una solución de machine learning?
• ¿Cuándo no necesito una solución de machine learning?
• ¿Qué soluciones puedo implementar utilizando machine learning y cómo contribuirán a lograr mis objetivos?

¿Que es Machine Learning?

El Machine Learning (ML) es un sub campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas capaces de aprender y mejorar por sí mismos sin necesidad de programación explícita para cada tarea. A través de algoritmos y modelos matemáticos, las máquinas pueden identificar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos.

¿Cuándo Necesito una Solución de Machine Learning?

Decidir si su empresa necesita una solución de ML depende de varios factores. A continuación, se presentan algunos indicadores clave que sugieren que una solución de este tipo podría ser beneficiosa:

Cuando No Puede Programar las Reglas

Considere el desafío de identificar fraudes en transacciones financieras. Las reglas básicas, como marcar transacciones grandes desde países de alto riesgo o fuera de horas habituales, son fáciles de establecer. Sin embargo, los estafadores se adaptan rápidamente, y muchos factores sutiles y patrones en el comportamiento de las transacciones no son inmediatamente obvios. Con innumerables variables y la necesidad de ajustes continuos, se vuelve casi imposible programar todos los posibles escenarios de fraude con precisión. Aquí es donde el machine learning sobresale: puede analizar grandes cantidades de datos y aprender a detectar patrones de fraude que las reglas simples pasarían por alto.

Cuando No Puede Escalar

Imagine tener que revisar comentarios en redes sociales para determinar su tono o sentimiento. Leer y clasificar manualmente unos pocos cientos de comentarios es factible, pero gestionar millones resulta abrumador e inviable. Implementar una solución de ML permite manejar esta enorme cantidad de datos de manera eficiente, procesando y categorizando comentarios a una escala y velocidad que sería imposible de gestionar manualmente.

¿Cuándo No Necesito Usar el Machine Learning?

Si bien el machine learning (ML) ofrece muchas ventajas, no siempre es la solución adecuada para todos los problemas empresariales. Aquí hay algunos casos donde el AA podría no ser necesario:

• Datos insuficientes: Si no tiene suficientes datos de calidad, los modelos de ML no podrán aprender de manera efectiva.
• Problemas bien definidos: Si el problema puede resolverse con algoritmos simples o reglas lógicas claramente definidas, una solución de ML puede ser innecesariamente compleja.
• Limitaciones de tiempo y recursos: Implementar ML requiere tiempo y recursos significativos. Si carece de estos, podría ser más eficiente optar por soluciones tradicionales.
• Costos y mantenimiento: Los modelos de ML requieren actualizaciones y mantenimiento continuos. Si los costos asociados superan los beneficios potenciales, puede ser más prudente explorar otras alternativas.
• Infraestructura de datos: Para entrenar modelos internamente, es esencial contar con una infraestructura de datos que proporcione datos limpios y listos para usar. Sin una infraestructura adecuada, el proceso de entrenamiento puede ser ineficaz y costoso.

¿Qué Soluciones Puedo Implementar Usando Machine Learning y Cómo Contribuirán a Lograr Mis Objetivos?

Fintech

Detección de Fraudes: Bancos como JPMorgan Chase utilizan ML para identificar y combatir actividades fraudulentas examinando datos de transacciones y patrones de comportamiento de los usuarios.

Servicios Financieros Personalizados: Plataformas como Mint y Personal Capital aprovechan el ML para ofrecer planificación y gestión financiera personalizada, alineándose con las situaciones y objetivos financieros individuales de los usuarios.

Evaluación de Riesgos en Préstamos: Empresas como Nubank emplean ML para evaluar solicitudes de préstamos analizando una amplia gama de datos, incluidos puntajes de crédito, historial de empleo e historial de transacciones. Esto permite una evaluación más integral de la solvencia del solicitante, reduciendo las tasas de morosidad y haciendo que los préstamos sean más accesibles.

E-commerce y Retail

Recomendaciones de Productos: Los algoritmos de ML analizan grandes cantidades de datos de clientes, como compras anteriores, historial de navegación e interacciones con productos, para predecir preferencias y recomendar productos relevantes. Esta personalización aumenta la satisfacción del cliente y las ventas. Por ejemplo, Instacart utiliza ML para analizar el comportamiento del cliente y sugerir artículos, mientras que el motor de recomendaciones de Amazon, que tiene en cuenta el comportamiento de navegación y el historial de compras, impulsa una parte significativa de sus ventas.

Precios Dinámicos: El precio dinámico utiliza ML para ajustar los precios en tiempo real basándose en varios factores, incluyendo la demanda, los niveles de inventario, los precios de la competencia y el comportamiento del cliente. Esta estrategia ayuda a los minoristas a maximizar las ganancias y mantenerse competitivos. Aerolíneas como Delta y gigantes del comercio electrónico como Amazon emplean precios dinámicos para optimizar los ingresos.

Servicio al Cliente Mejorado con NLP y LLMs: El procesamiento de lenguaje natural (NLP) y los modelos grandes de lenguaje (LLMs) mejoran el servicio al cliente al impulsar chatbots y asistentes virtuales que entienden y responden a las consultas de los clientes en tiempo real. Estas herramientas impulsadas por IA proporcionan soporte instantáneo, responden preguntas frecuentes y manejan interacciones complejas sin problemas. Por ejemplo, H&M utiliza chatbots para asistir a los clientes con consultas sobre productos y seguimiento de pedidos, mejorando la experiencia de compra en general. Las soluciones de servicio al cliente impulsadas por IA ayudan a los minoristas a ofrecer soporte 24/7, reducir los tiempos de respuesta y mejorar la satisfacción del cliente.

Logística y Transporte

Gestión de Almacenes: El ML optimiza las operaciones en los almacenes al predecir los niveles de inventario y agilizar el almacenamiento y recuperación de bienes. Empresas como Amazon utilizan esta tecnología para gestionar grandes inventarios de manera eficiente, garantizando un cumplimiento rápido y preciso de los pedidos. Al analizar datos históricos, los algoritmos pueden prever las necesidades de inventario, reduciendo tanto el exceso como las carencias, y optimizando la utilización del espacio en los almacenes.

Optimización de Rutas: Los algoritmos de ML mejoran la planificación de rutas para el transporte, asegurando entregas puntuales mientras minimizan el consumo de combustible y los costos operativos. Gigantes de la logística como UPS y DHL emplean ML para analizar patrones de tráfico, condiciones climáticas y restricciones de entrega, ajustando dinámicamente las rutas para maximizar la eficiencia. Esto no solo mejora la velocidad y la confiabilidad de las entregas, sino que también reduce el impacto ambiental al disminuir las emisiones de carbono.

Mantenimiento Predictivo: El ML permite el mantenimiento predictivo de flotas de transporte al analizar datos de sensores de vehículos para identificar problemas potenciales antes de que se vuelvan críticos. Este enfoque reduce el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, extendiendo la vida útil de los vehículos y equipos. Empresas como DHL y Maersk usan mantenimiento predictivo impulsado por ML para monitorear el rendimiento del motor, la presión de los neumáticos y otros parámetros vitales, programando el mantenimiento proactivamente para evitar averías inesperadas y mejorar la confiabilidad general de la flota.

Industria Energética

Visión por Computadora para Inspección de Infraestructura:

Los sistemas de computer vision impulsados por ML analizan imágenes y videos de drones y cámaras para inspeccionar infraestructuras como tuberías, plataformas y turbinas eólicas. Estos sistemas pueden detectar grietas, corrosión y otras anomalías, permitiendo el mantenimiento oportuno y previniendo fallas costosas. Por ejemplo, Equinor utiliza drones equipados con algoritmos de visión por computadora para inspeccionar plataformas en alta mar, asegurando la integridad estructural y la seguridad.

LLMs para Gestión y Análisis de Documentos:

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) ayudan a las empresas energéticas a gestionar y analizar grandes cantidades de documentación, como informes técnicos, manuales de seguridad y documentos de cumplimiento normativo. Al extraer información relevante y proporcionar insights, los LLMs agilizan los procesos de toma de decisiones. Empresas como Chevron usan LLMs para buscar rápidamente y analizar documentos técnicos, mejorando la eficiencia operativa y el cumplimiento.

Conclusión

El machine learning está revolucionando diversas industrias al ofrecer soluciones avanzadas para desafíos complejos, optimizando operaciones e impulsando la innovación. Desde el sector fintech y el retail hasta la logística, la energía, la salud y más, la versatilidad y el potencial del machine learning son inmensos. Las empresas deben evaluar sus necesidades específicas y recursos para identificar las aplicaciones más adecuadas, posicionándose así a la vanguardia de la eficiencia, la competitividad y el crecimiento estratégico en un mundo orientado por los datos.