IA y machine learning aplicadas a las pymes

La inteligencia artificial o IA y el machine learning son tecnologías muy accesibles para las pymes. En consecuencia, tienen en su mano la oportunidad de utilizarlas para mejorar su competitividad y crecimiento en el mercado. Y es que ambas se pueden aplicar a una amplia variedad de procesos y sectores.

El aprendizaje automático enseña a un sistema basado en IA a aprender por sí mismo a través de los datos que le proporcionáis y la retroalimentación. No es la panacea ni tampoco un sistema perfecto. Es necesario que contéis con una buena calidad de datos para el entrenamiento y comprendáis sus limitaciones.

IA y machine learning en las pymes

Ambas son tecnologías avanzadas que pueden ser muy útiles a las pymes. Os mencionamos algunas de las aplicaciones que les podéis dar.

Identificación de patrones y tendencias de vuestros clientes

Os permiten extraer información valiosa a partir de grandes cantidades de datos. En lugar de analizar manualmente cada uno, podéis usar algoritmos de aprendizaje automático para identificar las preferencias de vuestros clientes. Ese trabajo lo realizan en apenas unos segundos, de forma que obtenéis estos resultados de una forma mucho más rápida y eficiente.

Por otro lado, la IA y el machine learning trabajan con diferentes tipos de datos. No solo incluyen los textos, también los obtienen de las imágenes y de los vídeos. Por tanto, analizáis la información procedente de diversas fuentes. De esta manera, obtenéis una visión más completa de vuestro negocio y del mercado en el que operáis.

Además, añadid a eso que los algoritmos de aprendizaje automático establecen relaciones entre los datos que los humanos no haríamos por nosotros mismos. Como consecuencia, vuestras decisiones estarían más informadas y serían más objetivas, al estar basadas en datos.

La IA y la realidad aumentada son herramientas útiles para las pymes

La estrategia de la personalización

La personalización de la experiencia del cliente es una estrategia de marketing. Consiste en adaptar vuestros productos o servicios y vuestras comunicaciones a las preferencias, necesidades e intereses de un cliente individualizado. También os pueden ayudar a implementarla de manera efectiva.

Os permiten estudiar el historial de compras, las preferencias o las interacciones en línea de un determinado cliente para comprender mejor sus deseos o necesidades.

En otro orden de cosas, también os facilitan la forma que tenéis de relacionaros con vuestros clientes. Un ejemplo de esto son los chatbots. Podéis programarlos para responder de manera personalizada y en tiempo real todas las dudas de vuestras clientes. Eso os permite mejorar la satisfacción de vuestros clientes, incrementar su fidelidad y mantenerlos durante un plazo de tiempo mucho mayor.

Automatización de tareas

Contribuyen a automatizar procesos y tareas repetitivas utilizando estos algoritmos de aprendizaje automático. De esta manera, esta técnica mejora la eficiencia y la productividad y libera a los trabajadores para que se dediquen a tareas de mayor valor.

Una de las ventajas de la automatización de tareas con inteligencia artificial y machine learning es que reducen el tiempo necesario para ejecutarlas. Por ejemplo, podéis emplear algoritmos de reconocimiento de imágenes para clasificarlas automáticamente.

Otro beneficio es que reducen los errores humanos. Algunas tareas, como la entrada manual de datos, son propensas a que nos equivoquemos. Por tanto, contribuyen a la mejora de la calidad de los resultados y reducen los costes asociados a la corrección de errores.

También es escalable. Una vez que se ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático, se puede aplicar a grandes bases de datos para automatizar tareas a gran escala.

Desde un punto de vista práctico, podéis usar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para automatizar tareas diversas. Entre ellas, destacamos la atención al cliente, la generación de informes y la traducción a otros idiomas. Incluso, podéis automatizar tareas relacionadas con la detección de fraudes y la gestión de inventarios.

Su uso requiere una buena planificación y una implementación adecuada. Tenéis que aseguraros de que los modelos de aprendizaje automático hayan recibido un entrenamiento con datos de calidad. Por otro lado, debéis realizar un seguimiento de los resultados de manera periódica para velar por su precisión. No hacer esto bien puede ocasionar un impacto negativo en la experiencia del cliente o en la identificación del trabajador con la empresa.

Análisis de riesgos

Como sabéis, el análisis de riesgos es un proceso crítico para todas las empresas. Involucra la evaluación de riesgos financieros, de seguridad, de operaciones o, incluso, legales. El papel que juegan en este tipo de procesos la IA y el aprendizaje automático es muy beneficioso, ya que os ayudan a mejorar la eficiencia y la precisión de un análisis de riesgos.

Lo podéis usar de muchas formas. Os mencionamos algunas de ellas:

Análisis de datos históricos: Con ellos, podéis predecir riesgos futuros. Por ejemplo, imaginemos que os dedicáis a confeccionar ropa para vender en vuestras tiendas. Este tipo de análisis considera datos de ventas, inventario, variaciones climáticas, eventos y otros factores que influyen en la demanda. Así, os ayuda a decidir cuáles son las prendas que probablemente se venderían más fácilmente en la siguiente temporada.
Detección de patrones: Imaginad que tenéis una empresa de ciberseguridad. Utilizar algoritmos de machine learning os permite analizar datos de la red, como el tráfico de la red, registros de eventos y las actividades de los usuarios. Así, podría detectar patrones anómalos que delaten una actividad maliciosa.
Análisis del sentimiento: Una empresa de marketing podría evaluar la percepción de los clientes sobre sus productos o servicios. Los algoritmos pueden ser entrenados para identificar los sentimientos expresados en los comentarios de los clientes como positivos, negativos o neutros. De este modo, podría mejorar la satisfacción del cliente y optimizar sus estrategias de ventas.
Modelos predictivos: En el caso de una empresa de energía, por ejemplo, puede usar el aprendizaje automático para predecir el riesgo de apagones en función de factores como el clima, los picos de demanda y la capacidad de la red eléctrica.

La IA y el aprendizaje automático, si se emplean correctamente, ayudan a las pymes a competir con empresas más grandes y mejorar su rentabilidad. Para utilizar estas tecnologías, debéis tener acceso a datos de calidad y contar con personal capacitado en su manejo. Si os interesa formaros sobre este tema, contactad con nosotros.