Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Las empresas de servicios profesionales ven un enorme potencial en el aprendizaje automático

El aprendizaje automático o machine learning (ML) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la Inteligencia Artificial (IA), cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. A partir de ahí, las organizaciones buscan, entre otras cosas, hacer uso de este aprendizaje para mejorar su posición comercial y, con ello, la calidad y volumen de sus ventas.

Sin embargo, vender a las organizaciones requiere inevitablemente embarcarse en un viaje mucho más largo y complejo, que culmina en un orden de valor mucho más alto que en el reino del consumidor. Por ello, la adopción de técnicas basadas en el machine learning parece más complejo para las empresas B2B (Business-to-business), aquellas cuya relación comercial es establecida con otras empresas u organizaciones, que para empresas B2C (Business-to-consumer), aquellas cuyo cliente final es el consumidor.

Por ello, los datos que se pueden obtener en el mundo B2B no son tan buenos como los conseguidos directamente del consumidor. Aún así, los profesionales de marketing en el sector de servicios profesionales están decididos a dominar el aprendizaje automático y otras herramientas para impulsar campañas utilizando datos y conocimientos. En una encuesta reciente a 1.419 ejecutivos de marketing, realizada por MIT Technology Review Insights en asociación con Google, el sector de servicios profesionales se ubicó entre las principales industrias que están adoptando y aplicando el análisis de datos y del machine learning.

Además, los ejecutivos de servicios profesionales pueden enfrentarse a más desafíos en este sentido (los datos B2B generalmente no son tan abundantes o accesibles como los datos B2C). Aún así, estas dificultades no han permitido que estos obstáculos de inicio disminuyan su compromiso. Al aplicar la tecnología para atraer y anticiparse a los clientes de formas totalmente diferentes, están reconsiderando sus prioridades estratégicas, reorganizando sus capacidades y resurgiendo como competidores inteligentes.

La mayoría de los profesionales son conscientes del impacto potencial que el marketing basado en datos podría tener en la mejora de su posición competitiva. Los profesionales del sector de los servicios profesionales están decididos a que la forma en que las empresas aplican sus datos desempeñará un papel clave en su capacidad de prosperar.


Guiados por algoritmos avanzados de machine learning, los negocios B2B tienen la oportunidad de utilizar la información que recopilan y analizan para obtener información sobre lo que impulsa el comportamiento de los clientes. A medida que la tecnología de machine learning sigue perfeccionando su análisis («aprendiendo» más sobre los clientes a medida que se familiariza con los datos), prepara a los profesionales de las compañías para producir contenido de marketing cada vez más efectivo en tiempo real.

Si bien es cierto que estos profesionales deben comenzar el proceso creando una columna vertebral de datos para apoyar dicha innovación. Esto significa estandarizar y unificar todos los datos que han estado almacenando, lo que facilita el acceso y el aprovechamiento de ellos mediante técnicas de machine learning. En este sentido, la adopción de la tecnología de la nube ha creado un repositorio de datos a la escala necesaria que además proporciona una plataforma para que los algoritmos de machine learning procesen esa información sin comprometer la seguridad.

La tecnología de machine learning puede mejorar el rendimiento de la función de marketing mediante la automatización de procesos empezando, por ejemplo, por las ofertas. Por el momento, son pocas las empresas que tratan de predecir el comportamiento de un cliente en base a su primera compra. Sin embargo, los profesionales del marketing de estas empresas están seguros de los beneficios de implementar técnicas de machine learning. El mundo B2B tiene mucho más que ganar con el uso de la tecnología de aprendizaje automático que con cualquier otra industria.

Lo más probable es que los comerciantes del sector muestren algunas preocupaciones ante la irrupción de esta tecnología y su adopción en los negocios por la madurez y complejidad de la tecnología y por si tienen acceso a las habilidades necesarias para maximizar su uso.


Guidance

  • El mundo de los servicios profesionales parece convencido a adoptar la tecnología machine learning como herramienta para mejorar sus procesos comerciales y alcanzar relaciones con sus cliente de mayor valor.
  • ​​Para ello, es preciso la captación y procesamiento de gran cantidad de datos que, para las empresas B2B, se antoja más complicado que para aquellas donde el cliente final es el consumidor.
  • La adopción de la tecnología machine learning supone un reto para los profesionales del sector y muestra alguna preocupación sobre la madurez y complejidad de la tecnología y por si tienen acceso a las habilidades necesarias para maximizar su uso.


¿Quieres saber más?


Artículos: AI can deliver significant benefits to professional services industry

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Esto es lo que sabemos sobre la carne cultivada en...

La carne cultivada lleva un tiempo generado interés significativo como una posible solución para reducir el impacto climático asociado con la producción tradicional de carne. Uno de los principales impulsores de las empresas que se centran en la carne cultivada es su potencial para limpiar el impacto climático de nuestro sistema alimentario actual. Las emisiones de gases de efecto invernadero de los animales que comemos  representan casi el 15% del total mundial, una fracción que se espera que aumente en las próximas décadas. En promedio, 1kg de carne de res puede generar emisiones equivalentes a 100kg de dióxido de carbono.La idea detrás de la carne cultivada es que se produzca a partir de células animales reales, sin la necesidad de criar y sacrificar animales enteros. Eso tiene el potencial de reducir drásticamente la huella ambiental de la producción de carne, ya que se requieren menos recursos, como tierra, agua y alimentos para los animales.Sin embargo, aún hay desafíos y cuestiones que deben abordarse antes de que la carne cultivada pueda demostrar ser una alternativa sostenible a gran escala: La producción de carne cultivada aún generará emisiones, ya que se requiere energía para operar los reactores donde crecen las células. Incluso con el uso

El carrito de la compra inteligente Dash Cart llegará a...

Las compañías se están esforzando para crear productos híbridos, que combinan lo digital y lo físico. Amazon ya ha lanzado el nuevo carrito de la compra “Dash Cart”, que ayuda a detectar automáticamente qué artículos estás colocando dentro y cuántos artículos has recogido de la estantería.

Carne cultivada más rentable con tinta de impresión 3D

Investigadores han demostrado que es posible cultivar alternativas a la carne completamente desde cero sin la necesidad de animales, usando proteína de cereal en su lugar. Han creado una tinta comestible hecha de residuos biológicos de cereales (proteínas de cebada, centeno y maíz) que forman tinta vegetal capaz de apoyar el crecimiento de las células de la carne. La carne absorbe y biodegrada la tinta del cereal a medida que crece.

SwagBot, el robot autónomo para agricultura que llegará...

En 2016, la compañía australiana Agerris ya presentó el primer SwagBot. Entonces, aquella versión era controlada de manera remota. La última versión del SwagBot, basada en Inteligencia Aritificial, permite al robot comportarse de manera autónoma. La compañía espera poder presentar al mercado su robot autónomo en los próximos 12 meses, en el 2020, gracias a la última financiación conseguida que ronda los 4,6 millones de dólares.