¿Cuáles son los cinco proyectos de Machine Learning más demandados por las empresas?

La Inteligencia Artificial (IA) decide las decisiones que tomará una máquina, pero ésta no existe sin Machine Learning, el proceso que permite a la computadora aprender, desde los datos, el significado de esas decisiones. Hablamos de tareas como la recogida de datos, el análisis de variables y la obtención de resultados. Una tecnología que llegará a todos los negocios, pero que está encontrando un gran escollo para su desarrollo en la falta de talento. Y es que son pocos los profesionales capaces de programar algoritmos con la habilidad de analizar datos. Esta situación coloca a los proyectos de IA en fase de 'democratización', ya que no todas las compañías pueden competir de la misma manera por los servicios de un profesional de Machine Learning. Y es una fatalidad, pues estas tecnologías pueden reducir hasta un 55% los fallos críticos de las máquinas, un 45% los costes de mantenimiento y aumentar hasta un 35% el rendimiento y la producción de una compañía.

Estos son los proyectos de Machine Learning más importantes en la transformación digital según el marketplace Yeeply:

1. Experiencia de usuario: Son habituales en cualquier negocio de contenidos y ocio, y tienen en común un algoritmo que se va nutriendo en función de cómo actúa el usuario (qué ve, qué no ve, el comportamiento del scroll…). Un ejemplo es el catálogo de sugerencias de plataformas tipo Netflix, que no es común para todos los usuarios. 

2. Automatización de procesos internos: Cuanto más grande sea la empresa, más procesos tendrá que automatizar. El sector que más suele demandar este tipo de proyectos es el industrial. En España, especialmente la logística y la distribución. Un ejemplo común sería el mantenimiento predictivo, es decir, la monitorización del uso de la maquinaria para recopilar datos.

3. Lead Scoring: Marketplace y e-commerce son los negocios que habitualmente incorporan este tipo de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Se trata de un algoritmo que tiene en cuenta una serie de parámetros de los diferentes clientes potenciales. Esto le permite a la empresa ordenarlos por prioridad para que los agentes comerciales trabajen de una manera más eficaz. 

4. Control de datos en tiempo real: Sin datos es imposible aplicar decisiones ni comparar resultados para que la máquina vaya 'aprendiendo'. En esta fase se elaboran los sistemas de historización y almacenamiento de la información. Si interviene maquinaria física, puede ser necesario instalar dispositivos que faciliten la recopilación de datos. En estos casos cobra especial importancia una monitorización en tiempo real. 

5. Producción Inteligente: Con estos proyectos se logran identificar nuevos modelos, tendencias y estacionalidades, lo que permite a las empresas adelantarse a futuras ventas y cubrir las necesidades del stock. Un ejemplo serían los modelos predictivos logrados mediante la monitorización de palabras clave en Internet para campañas como la Navidad o el Black Friday. Estos modelos permiten, además, generar motores de recomendación capaces de personalizar las ofertas a clientes basadas, por ejemplo, en su ubicación o en su historial de compras. Saber cómo se van a comportar nuestros compradores nos ayuda a evitar problemas de stock o a realizar campañas de marketing con el fin de aumentar la demanda.