Aprendizaje automático para mejorar los resultados de su empresa

Descubra cómo la tecnología puede ayudarle a conocer mejor a sus clientes, acelerar sus procesos y aumentar el rendimiento de su negocio.

Machine learning, en traducción libre, significa aprendizaje automático. Es decir, es la capacidad que tienen las máquinas de aprender por sí mismas, a través del contacto con un gran volumen de datos e información. Cuantos más datos tienen acceso los ordenadores, más pueden mejorar su rendimiento ante problemas y retos.

El proceso de aprendizaje se lleva a cabo mediante algoritmos que identifican patrones y tendencias, creando conexiones para que la máquina aprenda a interpretar estos datos, ejecutar tareas y tomar decisiones. Todo ello sin intervención humana.

Aprendizaje automático en los negocios

Aunque a veces todavía parezca cosa de ciencia ficción, este tipo de tecnología está cada vez más presente en el mundo empresarial y tiene la capacidad de reducir costes, aumentar la productividad y, en consecuencia, mejorar los resultados de su empresa.

Aplicado principalmente en los sectores minorista, financiero, logístico y de marketing, el concepto de aprendizaje automático facilita y agiliza la recopilación, el análisis y el procesamiento de datos, con resultados sorprendentes.

El aprendizaje automático es capaz de automatizar rutinas, aumentar la seguridad de su empresa, predecir el comportamiento del consumidor, reducir los riesgos de pérdidas y prevenir fraudes.

Cómo funciona

El algoritmo es una especie de guía para la máquina en su proceso de aprendizaje, es decir, su función es proporcionar un conjunto de reglas y procedimientos que serán utilizados por el ordenador para resolver una cuestión específica.

Cada algoritmo es responsable de activar un comando diferente para gestionar los datos que recibe la máquina. La combinación de todas estas «reglas», proporcionadas por los algoritmos, es lo que genera el aprendizaje. Por lo tanto, cuantos más datos tenga la máquina, más conocimientos adquirirá.

Tipos de aprendizaje automático

Básicamente, las máquinas aprenden de dos maneras: mediante el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

En el aprendizaje supervisado, la máquina se alimenta de un conjunto de datos previos mediante la interacción humana. Los problemas y las soluciones ya están definidos y asociados.

En el caso del aprendizaje no supervisado, mediante el deep learning (aprendizaje profundo), los algoritmos aprenden a procesar tareas complejas de forma autónoma, sin interferencia humana. No existen resultados o respuestas previas y el cruce de datos es impredecible.

La elección del mejor algoritmo dependerá del problema que necesites resolver. Existen diferentes patrones de aprendizaje para cada caso.

Actualmente, el aprendizaje automático ya se aplica en diferentes sectores del mercado. Cuando utilizas un motor de búsqueda en línea, una aplicación de análisis de crédito, un servicio de navegación por GPS o un sistema de reconocimiento biométrico, ya te estás beneficiando de esta tecnología.

Evolución de la IA

Mientras que la inteligencia artificial (IA) es un primer paso, que analiza datos y proporciona resultados rápidamente a los usuarios, el aprendizaje automático puede considerarse una segunda etapa, en la que la máquina analiza datos y aprende por sí misma a resolver problemas con autonomía.

El aprendizaje profundo, por su parte, es la tercera fase de este proceso, que utiliza algoritmos inspirados en el cerebro humano para aprender en profundidad y producir resultados mayores y mejores.

Aprendizaje automático de 4KST

En 4KST hemos desarrollado nuestro propio algoritmo con la capacidad de crear innumerables modelos predictivos, adaptables a diversos negocios: comercio minorista, educación, marketing, salud, finanzas, seguros, industria y telecomunicaciones.

Por eso somos una de las mejores empresas de aplicación de algoritmos de aprendizaje automático de alto rendimiento del país.

En el sector minorista, por ejemplo, las empresas pueden, con el uso de nuestras herramientas, consultar y analizar el crédito, conocer mejor los hábitos de consumo de los consumidores, aumentando las ventas y reduciendo los casos de fraude e impagos.

En el sector educativo, nuestros modelos predictivos permiten realizar un mejor seguimiento de la vida del estudiante dentro de la universidad, supervisar su satisfacción y reducir así las tasas de abandono.

Todo ello, siguiendo estrictamente las normas de la nueva Ley General de Protección de Datos (LGPD), ya que la tecnología 4KST no requiere el almacenamiento de datos personales.

Para saber de qué otras maneras el algoritmo de 4KST puede mejorar el rendimiento y los resultados de su empresa, póngase en contacto con nosotros.