La analítica prescriptiva es el máximo nivel de automatización, que permite crear máquinas que tomen decisiones por nosotros; mientras que este modelo de IA se basa en la búsqueda y recuperación de información en documentos electrónicos.
En la actualidad, la analítica de negocios se basa en la aplicación de ciencia de datos, la que involucra tres elementos: La estadística, el aprendizaje de máquinas y la inteligencia artificial. Así lo explicó Sebastián Maldonado, director académico del diplomado en Advanced Business Analytics, en el encuentro Cómo la Inteligencia Artificial está cambiando la experiencia de los consumidores, organizado por la unidad de Educación Ejecutiva (UEjecutivos) de la FEN U. de Chile.
Maldonado sostuvo que la última frontera de las capacidades analíticas es la analítica prescriptiva, que busca predecir, respondiendo a la pregunta qué sucederá, automatizando la toma de decisiones. La analítica prescriptiva es el máximo nivel de automatización, que permite crear máquinas que tomen decisiones por nosotros. Para poder automatizar ciertas acciones, se incorpora la optimización a la modelación predictiva.
“La gran mayoría conoce Chat GPT y diferentes herramientas con las cuales uno puede analizar grandes volúmenes de texto y nos permite un nivel de automatización que antes no teníamos (…) con los últimos avances de los últimos cuatro o cinco años, podemos decir que ya se pueden automatizar todos esos procesos que no generaban tanto valor agregado, pero nos permiten tomar mejores decisiones”, señaló.
Hoy en día, destacó que la revolución de la inteligencia artificial en las organizaciones radica en el servicio al consumidor. La inteligencia artificial está cambiando la experiencia en este segmento. Con su utilización, es posible, por ejemplo, leer automáticamente reclamos y comentarios de los clientes, buscando entenderlos y ofrecerles soluciones, por medio de procesos automatizados.
Esto ocurre “no solamente por los bots que generan mucho texto y son capaces de ayudar a los clientes hoy en día, sino también porque se puede generar retroalimentación con esa información. Hay mucho valor en las interacciones textuales con los clientes”, dijo.
En ese sentido, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, han permitido llegar a mejores desempeños en el procesamiento de textos. Existen “ciertos factores que afectan muy fuertemente la experiencia del consumidor. Podemos centrarnos en algunos e identificar qué mejorar en base a un análisis automático y también con inteligencia artificial podemos leer estos textos, evitar que alguien lo tenga que hacer manualmente y generar toda la estadística relevante para poder tomar decisiones”. En este caso, el objetivo es que las personas se enfoquen en la solución del problema, en vez de leer y clasificar reclamos o comentarios. Eso se traduce en ser mucho más eficientes.
Precisó también que este año se está viviendo una revolución, desde la perspectiva de modelos confiables, como la inteligencia artificial basada en information retrieval, que corresponde a la búsqueda y recuperación de información en documentos electrónicos. Esto se trata de “traer información, buscar semánticamente, entender el texto y saber qué es lo que yo quiero y decirme, mira, esto lo leí acá, es lo clave para que esto se pueda internalizar mejor”.
Equipo Prensa
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