El machine learning presenta una serie de beneficios en cuestiones diversas que pueden pasar desde la relación con los clientes hasta la ciberseguridad, haciendo del aprendizaje automático una herramienta que ayuda a resolver problemas complejos o mejorar la eficiencia operativa.
Veamos algunas de estas ventajas de esta rama de la Inteligencia Artificial que mediante algoritmos da a los ordenadores la capacidad de identificación de patrones y el desarrollo de análisis predictivos gracias al estudio de datos masivos.
Mejora la relación con los clientes
La relación entre las empresas y la clientela es fundamental. Por ello, poder mejorarla es de gran relevancia para las primeras.
En este caso el machine learning puede ayudar a dar una atención más personalizada y cercana siendo los chatbots -herramientas automatizadas de interacción con los clientes- un ejemplo de ello. Estos chatbots ofrecen además la ventaja de no necesitar una segmentación horaria en la que poder atender.
Las posibilidades que ofrece esta rama de la IA también conocida como aprendizaje automático pasan por el análisis de preferencias a la hora de ofrecer productos y experiencias personalizadas a los usuarios, así como mejorar la segmentación del público objetivo y, por lo tanto, la eficacia de los anuncios.
Asimismo, también permite potenciar la fidelización gracias a la percepción de los clientes de estar recibiendo un servicio más personalizado y cercano.
Ciberseguridad
Como explican nuestros compañeros de Telefónica Tech en su blog, el machine learning también ayuda a reducir las vulneraciones de seguridad al ser capaz de identificar las anomalías que se suelen presentar ante ataques de malware, por ejemplo.
Ante esta cuestión de suma (y creciente) importancia, el machine learning permite también reforzar la ciberseguridad al mantenerse actualizado ante posibles nuevas amenazas.
De igual manera que se mantiene actualizado, también permite ofrecer una respuesta rápida ante éstas, así como disponer de la capacidad de detección de fraudes al identificar patrones sospechosos a la hora de, por ejemplo, realizar transacciones.
Esta capacidad ante los ciberataques se da porque la mayoría de los malwares usan código similar, por lo que el aprendizaje automático puede llegar a ser capaz de detectar y evitar de este modo que puedan repetirse los ataques.
Innovación
Apostar por la innovación es un incentivo para el machine learning en la búsqueda de soluciones tecnológicas que resulten de mayor eficacia.
Gracias a la capacidad del aprendizaje automático de obtener información y datos valiosos, pueden abrirse nuevas opciones en la búsqueda de soluciones que incrementen tanto las ventas de productos o servicios como la fidelidad de la clientela gracias a un mejor trato, como ya hemos comentado anteriormente.
De igual manera, la innovación puede utilizarse también por el machine learning para mejorar procesos en el seno de las organizaciones.
Aumento de la eficiencia
El hecho de contar con la capacidad de automatizar tareas y procesos que requería tiempo y esfuerzo es más sencillo con la aportación del machine learning, cuyos algoritmos procesan enormes volúmenes de datos, como ya vimos cuando analizamos los diferentes tipos de aprendizaje automático.
Debido a esta particularidad, las tareas complejas se pueden realizar en un espacio de tiempo muy inferior que lo que necesitarían los humanos, por lo que se mejora la eficiencia.
Indirectamente, se genera una liberación de tiempo y recursos para destinarse a otro tipo de actividades que por su naturaleza puedan requerir mayor dedicación humana.
La mejora en los tiempos se da también por la capacidad del machine learning de identificar ineficiencias y oportunidades de mejora.
Incremento de la precisión y disminución de errores
La automatización de tareas ayuda en la disminución de errores humanos como pueden ser la falta de atención, el cansancio o el sesgo.
De esta manera, minimizando estos posibles fallos, se aumenta la precisión de las faenas y, por ende, la calidad de los resultados.
Asimismo, gracias a que el machine learning se basa en el aprendizaje continuo, la precisión se va puliendo y mejorando con el paso del tiempo.
Vinculada a esta idea nos encontramos también con las anticipación o previsión ante posibles fallos o errores gracias al conocimiento acumulado de experiencias previas.
