Se trata del conocimiento que se adquiere a través de la Inteligencia Artificial, permitiendo adelantarse a las acciones de las personas con la finalidad de mejorar un servicio o retenerlo. Incluso se está utilizando en el área de la salud para un mejor diagnóstico preventivo de enfermedades.
Agosto 2021.- Al hablar de Inteligencia Artificial o de Machine Learning nuestra cabeza los asocia a conceptos lejanos y muy tecnológicos, e incluso se llega a pensar que no afectan en el día a día de las personas. Pero esto no es así, y lo primero que se debe hacer para darnos cuenta de esto es comprender ambos términos.
Machine Learning se refiere al conocimiento que se adquiere en determinado tema o procesos gracias a la Inteligencia Artificial (IA). Es decir que es una forma de la IA que ayuda a que un programa aprenda de los datos a través de algoritmos para predecir comportamientos basados en los antecedentes adquiridos. Así lo indica David Laoun, Digital Marketing & Analytics Manager de Stefanini Group, quien explica que “con los datos hemos implementado diferentes modelos y algoritmos con los cuales se puede predecir qué ocurrirá, y definir qué acciones se deben tomar en base a los datos y al aprendizaje”.
Concretamente los resultados de Machine Learning se pueden observar en situaciones cotidianas. Por ejemplo, esta tecnología está detrás del análisis para saber cuándo una persona ha pensado terminar con un seguro y así, por ejemplo, la compañía puede enviarle un correo o hacerle una llamada para ofrecerle un descuento. “Con Machine Learning se puede predecir desde cuándo un cliente va a dejar un servicio para así la empresa pueda tomar acciones de retención. Incluso se puede saber si en una casa hay un medidor de agua alterado; tener el conocimiento sobre las horas más probables para que un cliente conteste su teléfono; o cuándo una persona está dispuesta a comprar un determinado producto”, sostiene el ejecutivo de Stefanini Group.
“Su principal objetivo es pasar de un estado pasivo como es la visualización de los datos (BI) a ser proactivos y saber cuándo un cliente va a tomar una acción en base al comportamiento de cientos, miles o millones de datos. De esta forma, podemos transformarnos en empresas Data Centric y no tomar decisiones por intuición, adelantándonos al comportamiento del usuario”, hace hincapié Laoun.
Así también se refleja en un estudio publicado por la revista Translational Psychiatry, que revela que un grupo de investigadores utilizan Machine Learning para ayudar en la predicción de la esquizofrenia en un análisis sanguíneo. Mientras que otros análisis de la Universidad de Sheffield revelan que también sirve para otros padecimientos mentales, tal como el Alzheimer.
Para David Laoun “es importante que las empresas consideren el Machine Learning como una herramienta fundamental para el negocio, que brinda los conocimientos necesarios para conocer a los clientes y entregarles un servicio o producto que se ajuste a las necesidades y requerimientos reales de cada uno de ellos”.
Acerca de Stefanini:
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