¿Qué proyectos de Machine Learning están demandando las empresas?

La inteligencia artificial se está extendiendo cada día que pasa en las organizaciones, sea cual sea su tamaño o tipo de negocio. Pero estos algoritmos que permiten tomar decisiones automatizadas necesitan nutrirse de datos y analizar múltiples variables antes de generar resultados. Es ahí donde entra en juego el aprendizaje de máquina o Machine Learning, que permite que los ordenadores puedan aprender de toda esa información para ir mejorando y aprendiendo.

Pues bien, según la compañía Yeeply, un marketplace enfocado en la transformación digital, la integración de estas tecnologías puede reducir hasta un 55% los fallos críticos de las máquinas, hasta un 45% los costes de mantenimiento y aumentar hasta un 35% el rendimiento y la producción.

Según los datos recopilados desde su plataforma, estos son los proyectos basados en Machine Learning que más demandan las empresas:

Experiencia de usuario. Son aquellos algoritmos que recopilan información de los usuarios para ofrecerles posteriormente sugerirle los servicios y contenidos que más se adapten a sus necesidades en función de su comportamiento.

Automatización de procesos internos. En España, la automatización de procesos se utiliza especialmente en los sectores de la logística y la distribución, así como el industrial, donde el mantenimiento predictivo permite anticiparse a fallos y optimizar cuándo se requiere rendimiento. Esto se consigue gracias a la recolección de datos y la monitorización de las máquinas.

Lead Scoring. La captación de potenciales clientes es una tarea crítica para determinados negocios. La correcta combinación de Inteligencia Artificial y aprendizaje de máquina permite ordenar por prioridad a esos usuarios y empresas para que los agentes comerciales puedan trabajar más eficazmente y contactar contactar antes con los que más posibilidades tienen de convertirse en clientes.

Control de datos en tiempo real. No solamente es importante recopilar los datos correctos, sino también hacerlo en tiempo real. De esta forma, la toma de decisiones se produce casi de forma instantánea y facilita el anteriormente comentado mantenimiento predictivo, por ejemplo. En caso contrario, las organizaciones corren el riesgo de llegar tarde a cualquier fallo que se haya producido. Aquí es importante que las máquinas de las que se necesita la información cuenten con sensores capaces de generar la información del funcionamiento y enviarla de forma continua.

Producción inteligente. Gracias a toda la información que se recopila de cualquier producto, los comercios, por ejemplo, pueden optimizar su producción y predecir futuras demandas, anticipándose a ellas y asegurándose el stock para que esos productos estén disponibles en el momento adecuado. En esos procesos de recopilación de datos es importante tener en cuenta la información que generan los propios usuarios en redes sociales, un termómetro bastante fiel de las tendencias y necesidades de la gente.