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¿Qué deben aprender los profesionales TI para el machine learning?

Por: Reclu IT

19 de abril de 2017

Uno de los mayores y principales retos en el mundo empresarial reside en satisfacer las necesidades del consumidor. Esto se vuelve cada vez más difícil debido a la constante evolución de éste y a los diversos canales de comunicación e interacción con los usuarios, de acuerdo con la desarrolladora de software Aivo.

En un informe, la compañía explicó que esta transformación obliga a las organizaciones a realizar innovaciones y actualizaciones en diversas áreas. Una de ellas consiste en la introducción de la robótica, no sólo en tareas de producción, sino en trabajos que siempre se pensaron serían desempeñados por humanos, como lo es la atención al cliente.

“La Inteligencia Artificial (IA) comienza a ser más importante y trascendente dentro de los negocios porque puede evitar la realización de actividades repetitivas, y maximiza la productividad de los profesionales en las áreas de atención al cliente. Se presenta una gran oportunidad para que los directivos conjuguen ambas actividades para sacar más provecho de sus operaciones”.

Según Aivo, una pregunta obligada es cómo incorporar el aprendizaje automático o machine learning para mejorar su experiencia, es decir, que los dispositivos aprendan por sí mismos con base en patrones, ejemplos y búsquedas para resolver los requerimientos de los consumidores, incluso con cantidades mínimas de información.

Para ello, el uso de machine learning permite conocer a detalle el comportamiento de los consumidores y detecta qué contenido se debe optimizar o agregar. A partir de lo anterior, se pueden derivar reportes cuantitativos y cualitativos con información de alto valor.

De acuerdo con Aivo, una de las maneras de crear una base de conocimientos, que sea de utilidad para el machine learning, se deriva de las preguntas más frecuentes.

“A través de la atención de un agente virtual, las compañías pueden revisar las palabras más repetidas en la interacción, o el problema más común. Por ejemplo si la palabra “factura” se repite en mayor medida en las conversaciones, analizar la problemática y dar solución se hará de una manera más rápida y efectiva”.

Esta tendencia tiene un gran potencial en México, ya que el sector de Telecomunicaciones de nuestro país tiene la mayor cantidad de inconformidades recibidas en los servicios de Internet o en aclaraciones de pagos.

De acuerdo con el Informe Estadístico Soy Usuario 2016 emitido por el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT), respecto a las empresas que prestan servicios fijos (internet, telefonía y televisión de paga), el promedio de respuesta para una queja es de 10.4 días hábiles, algo que podría cambiar si más negocios implementan el machine learning en sus procesos ya que esta tendencia se ve de manera más común en Estados Unidos con buenos resultados.

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¿Qué deben aprender los profesionales TI para el machine learning?

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Uno de los mayores y principales retos en el mundo empresarial reside en satisfacer las necesidades del consumidor. Esto se vuelve cada vez más difícil debido a la constante evolución de éste y a los diversos canales de comunicación e interacción con los usuarios, de acuerdo con la desarrolladora de software Aivo.

En un informe, la compañía explicó que esta transformación obliga a las organizaciones a realizar innovaciones y actualizaciones en diversas áreas. Una de ellas consiste en la introducción de la robótica, no sólo en tareas de producción, sino en trabajos que siempre se pensaron serían desempeñados por humanos, como lo es la atención al cliente.

“La Inteligencia Artificial (IA) comienza a ser más importante y trascendente dentro de los negocios porque puede evitar la realización de actividades repetitivas, y maximiza la productividad de los profesionales en las áreas de atención al cliente. Se presenta una gran oportunidad para que los directivos conjuguen ambas actividades para sacar más provecho de sus operaciones”.

Según Aivo, una pregunta obligada es cómo incorporar el aprendizaje automático o machine learning para mejorar su experiencia, es decir, que los dispositivos aprendan por sí mismos con base en patrones, ejemplos y búsquedas para resolver los requerimientos de los consumidores, incluso con cantidades mínimas de información.

Para ello, el uso de machine learning permite conocer a detalle el comportamiento de los consumidores y detecta qué contenido se debe optimizar o agregar. A partir de lo anterior, se pueden derivar reportes cuantitativos y cualitativos con información de alto valor.

De acuerdo con Aivo, una de las maneras de crear una base de conocimientos, que sea de utilidad para el machine learning, se deriva de las preguntas más frecuentes.

“A través de la atención de un agente virtual, las compañías pueden revisar las palabras más repetidas en la interacción, o el problema más común. Por ejemplo si la palabra “factura” se repite en mayor medida en las conversaciones, analizar la problemática y dar solución se hará de una manera más rápida y efectiva”.

Esta tendencia tiene un gran potencial en México, ya que el sector de Telecomunicaciones de nuestro país tiene la mayor cantidad de inconformidades recibidas en los servicios de Internet o en aclaraciones de pagos.

De acuerdo con el Informe Estadístico Soy Usuario 2016 emitido por el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT), respecto a las empresas que prestan servicios fijos (internet, telefonía y televisión de paga), el promedio de respuesta para una queja es de 10.4 días hábiles, algo que podría cambiar si más negocios implementan el machine learning en sus procesos ya que esta tendencia se ve de manera más común en Estados Unidos con buenos resultados.

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