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Ejemplos de Machine Learning en empresas

22-05-2020
Ejemplos de Machine Learning en empresas

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es la aplicación de la inteligencia artificial con el objetivo de crear sistemas o desarrollar técnicas que aprendan automáticamente a través de la experiencia.

Dicho de otra manera, el aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos. La clave principal para entender los beneficios que puede aportar estos sistemas, es justamente, su capacidad para aprender de manera autónoma. Gracias al Machine Learning, las máquinas pueden llevar a cabo sistemas inteligentes para identificar patrones en un análisis de datos y convertirlos en predicciones.

Aunque muchos no seamos conscientes, el Machine Learning está muy presente en nuestro día a día. Desde las recomendaciones de películas, vídeos o música que recibimos en las distintas plataformas digitales hasta las respuestas inteligentes de nuestros gestores de correo o los coches sin conductor. 

Pero las aplicaciones del aprendizaje automático no se quedan aquí, existen también muchos beneficios de aplicar estos sistemas inteligentes en nuestra empresa. En un sondeo realizado por The State of Machine Learning Adoption in the Enterprise se encontró que un 49% de las empresas encuestadas han utilizado o utilizan las técnicas de Machine Learning. Vamos a repasar a continuación ejemplos en sectores concretos donde ya se esta utilizando estos sistemas de aprendizaje automático.

Ejemplos de Aprendizaje Automático en empresas:

The North Face y IBM Watson

Esta empresa americana utiliza para su página web un personal shopper digital llamado IBM Watson. Éste tiene como principal objetivo crear experiencias de usuario personalizadas a partir recomendaciones basadas en los gustos y visitas de los compradores online y de crear perfiles en función de sus intereses. Con la aplicación de móvil IBM Watson, los compradores son acompañados durante el proceso de compra y reciben recomendaciones de productos que más se acerquen a sus gustos. Con esta tecnología, la marca es capaz de reducir el número de carritos abandonados, así como de mejorar la experiencia del usuario online. Este tipo de Machine Learning puede ser de gran ayuda para tiendas online complicadas donde el usuario requiera atención por parte del vendedor.

Netflix y sus sistemas de recomendación

Quizá la aplicación más común del Machine Learning utilizada tanto por empresas grandes como pequeñas es los sistemas de recomendación.

Los algoritmos de Netflix nos ofrecen recomendaciones a partir de nuestros patrones de comportamiento. Estos patrones de comportamiento van desde valoraciones de series hasta incluso el tiempo o el número de películas que hemos visto de una temática concreta. Estos datos que generamos son comparados con los que generan usuarios con gustos o comportamientos similares, para ofrecernos contenidos o productos que pueden ser de nuestro agrado.

UPS para un sistema de transporte optimizado

El Machine Learning también es muy utilizado por empresas de transporte y logística como UPS. Gracias a la utilización de sistemas de tecnología artificial, esta empresa es capaz de programar sus rutas con el objetivo de minimizar los giros a la izquierda para reducir el número de accidentes, y poder así optimizar el tiempo de reparto.

Otras empresas como Uber y Cabify están empezando a utilizar también este tipo de algoritmos para mejorar el tiempo total de transporte.

 

Como podemos ver las aplicaciones de Machine Learning pueden ayudar a una empresa a minimizar costes a la vez que se optimizan sus recursos. Aprender de nuestros compradores puede ayudar a mejorar nuestros sistemas de venta.

Para poder potenciar al máximo los beneficios de esta tecnología, cada empresa deberá estudiar cuál es la aplicación que mejor se adapte a sus necesidades de negocio. En beServices ofrecemos sistemas de Machine Learning aplicados 100% a tu negocio, por lo que, si queréis implementarlo, no dudéis en contactar con nosotros.

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