Cómo el machine learning puede impulsar el crecimiento de las empresas

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El Machine learning (ML) es una rama que permite que las máquinas aprendan en automático sin la necesidad de que un programador esté detrás de ellas configurándolas constantemente, explicó la firma especializada en soluciones digitales cognitivas en un texto publicado por la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO).

La tecnología machine learning tiene la capacidad de recopilar y procesar grandes cantidades de información desde una variedad casi infinita de base de datos para identificar patrones.

Ventajas del uso del machine learning

De acuerdo a un estudio realizado por el MIT Technology Review, 60% de las empresas más competitivas del planeta han establecido desde hace años estrategias claras de ML para su desarrollo.

Estos son 5 ejemplos de lo que el machine learning puede hacer para propulsar el desarrollo de un negocio:

1.- Agilización de logística

Al tener la capacidad de recopilar y procesar cantidades enormes de información y datos específicos, da la posibilidad de reconocer con certeza en dónde se desperdician recursos, tiempo y energías en la operación de un negocio.

2.- Mejor toma de decisiones

El ML sustituye modelos de intuición para la toma de decisiones con información adecuada que da certeza a la hora de predecir movimientos, tanto del mercado como de la operación del negocio.

3.- Segmentación de mercados impecable

Los algoritmos de ML implementados en un marketplace, sitio web o aplicación permiten conocer mejor a los verdaderos usuarios de un producto o servicio así como el uso de chatbots.

4.- Atención al cliente espectacular

Esos mismos chatbots permiten multiplicar significativamente la capacidad de atención al cliente de una empresa, para pasar de atender a docenas de clientes a decenas de miles simultáneamente.

5.- Perfeccionamiento de productos y servicios

Al recopilar y procesar la información de la satisfacción de los usuarios finales, se establecen patrones de reconocimiento de necesidades que aún no han sido cubiertas.

Fuente: The Logistic World

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