Lo que el aprendizaje automático puede significar para su negocio


Lo que el aprendizaje automático puede significar para su negocio

El aprendizaje automático se ha convertido palabra de moda importante en los círculos de la tecnología de negocios, pero para el dueño de un negocio promedio esa frase probablemente hace que sus ojos se vuelvan vidriosos, y para algunos, puede provocar angustia. Pero no tiene que ser tan aterrador o inaccesible. De hecho, aprender un poco puede ayudar a que su negocio sea más inteligente, más rápido y más eficiente. En esencia, el aprendizaje automático solo significa una computadora que puede aprender independientemente de la programación explícita.

Desde el marketing hasta el servicio al cliente, las empresas están encontrando formas de utilizar el aprendizaje automático para optimizar las operaciones. También se ha convertido en una presencia fuerte en nuestra vida cotidiana: el software de reconocimiento facial, los motores de búsqueda e incluso Netflix utilizan el aprendizaje automático para adaptar la experiencia del cliente. Claro, los luditas no van a inventar nuevas formas de utilizar el aprendizaje automático para mejorar sus negocios. Pero hay varias maneras en que las empresas pueden beneficiarse del aprendizaje automático que ya existe.

Esencialmente, el aprendizaje automático ocurre cuando un programa de inteligencia artificial (IA) puede analizar datos y extraer conclusiones que no previamente programado. Ya sea que estas conclusiones sean en forma de terminar una tarea, responder una pregunta o completar una acción, constituyen una forma de aprendizaje.

Este tipo de tecnología ha cambiado la forma en que operan algunas empresas. Al automatizar ciertos procesos, las empresas se han vuelto más eficientes e incluso han reducido los costos. Para las empresas, el aprendizaje automático puede afectar la eficacia de dos maneras básicas: mediante la automatización de procesos y el análisis de grandes cantidades de datos que las personas no podrían comprender.

Matt Michelson es el científico principal de InferLink Corp., una investigación y una firma de desarrollo que maneja el trabajo de contrato del gobierno enfocado en la IA y el desarrollo de aprendizaje automático. Para su equipo, el aprendizaje automático se puede utilizar para automatizar tareas mundanas, como ingresar datos.

"Es posible que puedas tener un algoritmo que replique lo que alguien ya está haciendo, pero a escala de una computadora", dijo. un correo electrónico. "Alguien podría tomar recibos en papel, escanearlos y luego ingresar los valores en una hoja de cálculo. En su lugar, un algoritmo podría aprender a extraer los valores de los recibos escaneados e ingresarlos ellos mismos. Puede hacerlo a una escala que ningún humano podría, y libera a esa persona para que haga algo más intensivo. "

Además de automatizar ciertos procesos, Michelson dijo que el aprendizaje automático puede replicar una tarea humana y llegar a una nueva conclusión, en lugar de simplemente hacer esa tarea más eficiente. "En Evid Science, nuestros algoritmos leen y entienden la literatura médica, por lo que pueden encontrar formas de comparar las terapias médicas que los humanos no han hecho antes. En este caso, el beneficio no es realmente sobre la eficiencia, es que sería imposible para un humano leer tanto contenido y darle sentido a todo ", dijo.

A través de estos dos objetivos, el aprendizaje automático puede cambiar la forma en que opera su empresa. El método para lograr este objetivo, sin embargo, es más complicado.

El aprendizaje automático implica dos distinciones principales: aprendizaje supervisado y no supervisado. Según AI Horizon, la diferencia entre estos dos tipos de aprendizaje descansa en la información que la máquina tiene sobre los datos. En el aprendizaje supervisado, un programador puede etiquetar qué datos son correctos e incorrectos en función de un resultado deseado.

Michelson describe además el aprendizaje supervisado como "dar a su algoritmo más y más ejemplos de lo que quiere que haga. Por ejemplo, usted da imágenes y decir cuáles son imágenes de edificios versus edificios, para una aplicación. "

En el aprendizaje no supervisado, un programador no etiqueta ningún dato y en su lugar la máquina debe tomar tanta información como sea posible, analizarla y elegir el Mejor opción. Michelson atribuyó este tipo de aprendizaje al análisis de grandes cantidades de datos.

"El [aprendizaje] puede venir porque su algoritmo tiene acceso a más y más datos, aunque no ejemplos, a lo largo del tiempo. Por ejemplo, los usuarios califican productos o simplemente [tienen] más acceso a volúmenes y volúmenes de texto", dijo.

Existen otras formas de aprendizaje y diferentes clasificaciones para ellos, como el aprendizaje semi-supervisado, los árboles de decisión o el aprendizaje reforzado, pero los dos tipos definidos proporcionan un poco de información básica sobre dos tipos principales de aprendizaje automático.

Estos dos términos son utilizados casi indistintamente por los dueños de negocios, pero existe una ligera distinción entre la IA y la tecnología de aprendizaje automático. El aprendizaje automático se refiere específicamente a la capacidad de una máquina para aprender por sí misma, mientras que AI es más un término general que se refiere a la autonomía de un programa al completar una tarea.

Hay multitud de formas en que el aprendizaje automático ha encontrado su camino en los negocios. Como una tecnología que ha cambiado campos que van desde marketing hasta ciberseguridad, algunas empresas han aprovechado el poder que la tecnología como el aprendizaje automático puede proporcionar.

Un área en la que el aprendizaje automático ha comenzado a prosperar es la publicidad. Al recopilar y analizar datos de los usuarios, las empresas publicitarias pueden optimizar los mensajes y adaptarlos directamente a las diferentes bases de consumidores. Scott Teger, que dirige operaciones de plataforma y análisis para la empresa de publicidad Mundo Media, dijo que optimizar anuncios sería casi imposible sin el aprendizaje automático.

"Trabajo en publicidad digital", dijo Teger, "y con gran parte del mundo" hacer cosas en línea, la enorme tarea de optimizar la publicidad sería casi imposible sin AI. AI ayuda con todo, desde fraudes, calidad de anuncios, éxito del cliente, etc. ».

Otro aspecto del aprendizaje automático en publicidad es el fraude. Teger dijo que Mundo Media pasa tanto tiempo construyendo controles de fraude como tecnología de construcción.

"Estamos entrando en una era en la que los bots son prolíficos y aún más sofisticados. Sin el aprendizaje automático, sería una tarea desalentadora rápidamente y identificar correctamente a las personas reales frente a los robots diseñados para comportarse como personas reales ", dijo Teger. "Esto ... afecta a todos en la cadena, porque aumenta artificialmente los costos de marketing para anunciantes y marcas, lo que reduce el costo de los productos para los consumidores".

El servicio al cliente vio una explosión en el aprendizaje automático y tecnología AI. Los servicios, que incluyen chatbots y asistencia automatizada, se han desarrollado y brindado a las empresas para simplificar los problemas del servicio al cliente.

Artificial Solutions es la empresa matriz de Teneo, un programa que ofrece a las empresas una opción de servicio de atención al cliente. Andy Peart, director de marketing de Artificial Solutions, dijo que el aprendizaje automático ha tenido un gran impacto en la capacidad de una empresa de hacer que los problemas del servicio al cliente sean más convenientes.

"Durante demasiado tiempo, el servicio al cliente se ha relegado a una cuestión formulista. "Escenario de respuesta que rara vez deja al cliente satisfecho y, a menudo, no resuelve el problema", dijo Peart. "Comunes a los especialistas en marketing y cada vez más prevalentes son chatbots conversacionales inteligentes".

Estos chatbots han permitido a las empresas reducir costos mientras manejan de manera eficiente las consultas rutinarias de los clientes.

a través de la detección de fraude. Riskified es una compañía de prevención de fraude de comercio electrónico que evalúa las transacciones y determina si son fraudulentas. Stephen Fidgeon, director de comunicaciones de la compañía, dijo que Riskified usa algoritmos para analizar datos.

"Al alimentar nuestros algoritmos con enormes cantidades de datos, podemos determinar el fraude al instante", escribió Fidgeon en un correo electrónico. "Los defraudadores son avanzados y en constante evolución. Comparten tácticas y éxitos, por lo que las soluciones heredadas que se centran en un conjunto de reglas son fácilmente burladas. La naturaleza del aprendizaje automático significa que podemos evolucionar con ellos y adelantarnos a sus nuevas tácticas . "

Esta es un área donde el aprendizaje automático se ha utilizado para proteger a diferentes negocios. Una mayor seguridad es otro ejemplo de cómo el aprendizaje automático puede adelantarse a un problema y detenerlo antes de que perjudique a un negocio.

Hay muchas otras formas en que el aprendizaje automático puede ser útil, además de lo que hemos tocado aquí. El aprendizaje automático y la IA han creado un fuerte punto de apoyo en el mundo de los negocios. A medida que la industria continúa expandiéndose, puede valer la pena considerar cómo el aprendizaje automático o la inteligencia artificial podrían afectar su propio negocio.


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