Durante los últimos años, hemos asistido a una sucesión de acontecimientos que nos han permitido explorar y descubrir nuevas vías con las que poder simplificar y automatizar una gran cantidad de flujos de trabajo presentes en nuestro día a día. El brutal avance a nivel tecnológico ha provocado que muchos sectores hayan podido evolucionar a una velocidad vertiginosa.
Uno de los campos en los que este desarrollo ha sido más notable ha sido en lo relacionado con las interacciones humanas o mejor dicho en las interacciones hombre-máquina, un aspecto que ha provocado una auténtica revolución en todo lo que tiene que ver con el ámbito del retail y los diferentes procesos de transformación digital en los que se encuentra inmersos.
Uno de los aspectos más relevantes de este cambio lo encontramos en la irrupción de la Inteligencia Artificial en la última década, especialmente en todo lo relacionado con los conceptos de Machine Learning o, lo que es lo mismo, el aprendizaje automático. A través de la evolución de diferentes tecnologías, se ha avanzado como nunca en la capacidad con la que contamos para poder obtener un mayor conocimiento de nuestros clientes y en el aprovechamiento de sus interacciones para mejorar continuamente.
¿Qué es el machine learning y para qué sirve?
Para profundizar acerca de las tecnologías mencionadas anteriormente, es importante entender todos sus conceptos y su significado. Mediante el concepto de Machine Learning, hacemos referencia a una rama específica de las ciencias de la computación y en particular de la Inteligencia Artificial, que se define como la capacidad que tienen las máquinas de recibir un conjunto de datos y aprender por sí mismas, cambiando y ajustando los algoritmos a medida que procesan información y conocen el entorno.
Usando las técnicas de Machine Learning, es posible crear sistemas que sean capaces de aprender de manera automática e inteligente, desarrollando únicamente aquellos flujos de trabajo que podrán servir a posteriori para poder ser implementados en tareas que previamente le hemos definido.
Hasta hace no demasiados años, la aplicación del machine learning se ceñía casi en exclusiva al sector científico. No obstante, el desarrollo de la tecnología y el enorme aumento de la potencia de computación (y con ello la disminución de sus costes) ha permitido que su aplicaciones sean ya notables en procesos cotidianos en las empresas.
Para entender correctamente su funcionamiento conviene saber que son dos las ideas sobre las que pivota un sistema de machine learning: por un lado, es el propio sistema el que debe ser capaz de llevar a cabo el análisis de los datos de forma autónoma y por otro lado elaborar en torno a los mismos una serie de conclusiones en forma de algoritmos. El concepto de autonomía es especialmente relevante: una vez correctamente parametrizado y puesto en marcha, todos sus trabajos se ejecutan de manera completamente independiente, sin intervención humana.
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Machine learning e Inteligencia Artificial
Como ya hemos mencionado previamente, el Machine Learning es una rama tecnológica o de conocimiento que se integra bajo el campo de la Inteligencia Artificial, y su funcionamiento deriva de principios básicos de ésta. A día de hoy, son muchas las ocasiones en que, sin seguramente advertirlo, interactuamos en muchas ocasiones con sistemas de Inteligencia Artificial en nuestra relación con las empresas o en el momento de comprar un bien o un servicio.
A través del Machine Learning las empresas permiten identificar cuáles son los patrones de comportamiento de sus clientes, así como detectar cuáles son las situaciones en las que sus clientes no han disfrutado de una correcta experiencia de usuario en el momento de llevar a cabo una compra o contratación. Las recomendaciones que podemos encontrar en páginas como en Amazon por ejemplo, son un ejemplo sencillo de esto: basadas en las compras anteriores que hemos realizado o en nuestro historial de búsqueda, nos propone compras completamente personalizadas.
Ya son un gran número de empresas, especialmente en el sector del e-commerce, que han integrado la experiencia del cliente como parte de su ADN; en ellas, el Machine Learning permite llevar a cabo análisis que combinan datos relacionados con la antigüedad del cliente, el número de reclamaciones que ha realizado durante los últimos años, el ratio de devoluciones por cada producto comprado, su recurrencia de compra o su ticket medio, entre otros muchos factores para elaborar diferentes perfiles de clientes de acuerdo a las necesidades de cada uno de ellos. De esta forma, se ofrecen contenidos diferentes para cada uno de estos grupos, creando campañas específicas que permiten reducir considerablemente los costes de captación.
Otro de los elementos que conviene destacar a la hora de analizar el impacto de la Inteligencia Artificial en nuestro día a día, es la manera en cómo las empresas han logrado pasar de una estrategia reactiva, elaborando planes de acción a medida que los clientes denotaban insatisfacción, a una actitud proactiva, capaz de combatir los problemas más importantes apenas se están produciendo o incluso anticipándose a ellos, lo que permite crear planes de acción para poder atajarlos de manera inmediata.
¿Cuál es la relación entre IA, Machine Learning y Natural Language Processing?
Para entender la magnitud que el concepto de Inteligencia Artificial está alcanzando a nivel mundial, es suficiente con escuchar las palabras de Sundai Pichai, CEO de Google, afirmando que es «la vía de transformación principal que nos está llevando a repensar todo lo que hacemos«.
Es importante tener bien definidos las diferentes vertientes que se desprenden de la misma. Mediante el término genérico de Inteligencia Artificial se hace referencia al proceso mediante el cual, la inteligencia humana se intenta replicar en las máquinas. De este modo, se proporciona a las mismas la habilidad de poder responder como los humanos, permitiendo llevar a cabo un proceso similar de aprendizaje y de resolución de problemas.
Por lo tanto, se trabaja para que las máquinas puedan llegar a tomar decisiones inteligentes, basándose en su propia experiencia y el aprendizaje que deriva de la misma.
Como se ha comentado, dentro del campo de la Inteligencia Artificial, encontramos el Machine Learning, que ha revolucionado el concepto de aprendizaje automático. Mediante esta disciplina, se trabaja para construir algoritmos que sean capaces de aprender de los datos disponibles y explorar su capacidad para llevar a cabo todo tipo de predicciones.
Por último, y con el objetivo de humanizar todo este proceso, nace el NLP (Natural Language Processing o Procesamiento del Lenguaje Natural), que intenta comprender los comandos o instrucciones que se le dan a una máquina sin necesidad de utilizar complejos códigos o programación, sino utilizando el lenguaje normal o natural.
Esta tecnología resulta especialmente disruptiva si se tiene en cuenta que antes éramos los humanos los que debíamos entender y adaptarnos al lenguaje de la máquina, mientras que ahora es la máquina la que debe entendernos a nosotros y nuestras maneras de interactuar con ella.
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