Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial en el que los sistemas informáticos aprenden a reconocer patrones y relaciones de forma independiente a partir de datos. En lugar de programar todas las situaciones posibles, se entrena un modelo con ejemplos. El sistema aprende reglas a partir de ellos y puede interpretar nuevas situaciones de forma independiente. Para las PYME, esto significa que pueden automatizar decisiones repetitivas, predecir el comportamiento de los clientes o analizar grandes cantidades de datos sin trabajo manual.

Cómo funciona en la práctica el aprendizaje automático

Un sistema de aprendizaje automático pasa por tres fases. En primer lugar, recopila datos de entrenamiento: ejemplos con resultados conocidos. Piense en 10.000 facturas de las que sabe cuáles se han pagado y cuáles no. A continuación, se elige un algoritmo que busca patrones en esos datos. Por ejemplo, el modelo aprende que las facturas de más de 5.000 euros con plazos de pago de 60 días tienen más probabilidades de no ser pagadas. En la tercera fase, se prueba el modelo con datos nuevos y desconocidos. Si predice con suficiente exactitud, puede implantarlo. La diferencia con el software tradicional es que no se programan reglas, sino que se deja que el sistema descubra las conexiones por sí mismo. Con nuevos datos, el modelo suele mejorarse automáticamente.

Por qué el aprendizaje automático es ahora relevante para las PYME

El aprendizaje automático existe desde hace décadas, pero durante mucho tiempo estuvo reservado a las grandes empresas tecnológicas con presupuestos para centros de datos. Desde 2018 aproximadamente, existen plataformas en la nube y bibliotecas de código abierto que reducen el umbral. Ya no tienes que gestionar tus propios servidores y puedes utilizar modelos preentrenados. Al mismo tiempo, cada vez más pymes recopilan datos procesables a través de tiendas online, sistemas CRM y automatización de marketing. Esa combinación hace que ahora el aprendizaje automático sea accesible para empresas con entre 10 y 50 empleados. Según Google Cloud AI, con un conjunto de datos de unos pocos miles de registros ya se pueden entrenar modelos procesables para aplicaciones específicas.

Qué aporta el aprendizaje automático a su empresa

En la práctica, vemos principalmente tres beneficios para las PYME clientes. En primer lugar, la automatización de decisiones que ahora se toman manualmente: qué clientes potenciales tienen prioridad, qué productos se presentan a cada cliente, qué facturas requieren más atención. En segundo lugar, mejores predicciones: patrones de demanda en su tienda online, probabilidad de pérdida de clientes existentes, plazos de entrega previstos. En tercer lugar, personalización a escala: cada visitante del sitio web recibe contenidos u ofertas diferentes, en función de su comportamiento y perfil. Al considerar la implantación de la automatización de la IA, a menudo se empieza por identificar qué procesos requieren actualmente mucho tiempo y de qué datos se dispone ya. El aprendizaje automático no es un fin en sí mismo, sino un medio para hacerse cargo de tareas repetitivas de modo que su equipo pueda centrarse en la estrategia y el contacto con el cliente. Un buen punto de partida es identificar un proceso concreto del que tenga al menos 1.000 ejemplos históricos, como presupuestos, pedidos o consultas de clientes.

El aprendizaje automático puede aplicarse en cuanto se dispone de datos suficientes y se desea reconocer o predecir un patrón repetitivo. A continuación se presentan cuatro áreas de aplicación concretas relevantes para las PYME holandesas, además de una visión general de cuándo el aprendizaje automático es o no la elección correcta.

Predecir el comportamiento de los clientes y las oportunidades de venta

Una aplicación común es la puntuación de clientes potenciales o la predicción de bajas. Supongamos que tiene un proveedor de servicios B2B con 400 clientes y 2.000 clientes potenciales al año. Puede entrenar un modelo a partir de datos históricos: qué clientes potenciales se convirtieron en clientes y cuáles no. El modelo aprende qué características están relacionadas con la conversión, como el sector, el tamaño de la empresa, la interacción con su sitio web y los presupuestos anteriores. A continuación, a cada nuevo cliente potencial se le asigna automáticamente una puntuación de entre 0 y 100. El equipo de ventas llama primero a los clientes potenciales con puntuaciones superiores a 70. En la práctica, vemos que esto aumenta la probabilidad de conversión. En la práctica, vemos que esto aumenta la conversión entre un 15% y un 25%, simplemente porque se dedica tiempo a los contactos más prometedores. El mismo principio se aplica a la prevención de bajas: el modelo identifica qué clientes corren el riesgo de abandonar la empresa, por lo que se les contacta de forma proactiva.

Recomendaciones de productos y personalización en las tiendas online

Si tiene una tienda online con más de 200 productos, la personalización manual resulta inviable. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan el historial de compras, el comportamiento de navegación y las características de los productos para hacer recomendaciones pertinentes a cada visitante. Un ejemplo: un cliente compra unas zapatillas de correr, el sistema le sugiere inmediatamente unos calcetines a juego y un reloj deportivo. O alguien ve un producto tres veces sin comprarlo, entonces la persona recibe un código de descuento específico. Técnicamente, se utiliza el filtrado colaborativo o el filtrado basado en el contenido. Plataformas como WooCommerce y Shopify ofrecen plugins que soportan esto de forma inmediata. El impacto en el valor medio de los pedidos suele oscilar entre el 10% y el 20%, en función de la gama de productos y el segmento de clientes.

Automatización del servicio de atención al cliente y enrutamiento de billetes

El aprendizaje automático puede clasificar y derivar las consultas entrantes de los clientes sin intervención humana. Se entrena un modelo con miles de tickets anteriores: qué consulta se dirigió a qué departamento, cuál era su urgencia y cuál fue la solución. Las nuevas consultas se etiquetan automáticamente y se remiten al especialista adecuado. Las consultas sencillas las responde directamente un chatbot, mientras que los casos complejos se derivan a un empleado. De este modo, una pyme con 50 empleados y 200 consultas de clientes a la semana puede gestionar automáticamente entre el 30 y el 40 por ciento de las consultas. Atención: esto solo funciona si se dispone de suficientes datos históricos y los tipos de consultas son razonablemente repetitivos. Para consultas muy específicas o servicios muy diversos, la inversión suele ser demasiado elevada.

Optimización de existencias y previsión de la demanda

Para las empresas con productos físicos o al por mayor, la previsión de la demanda es crucial. Los modelos de aprendizaje automático analizan patrones estacionales, promociones, indicadores económicos y cifras de ventas históricas para predecir la demanda futura. Un ejemplo real: una tienda de materiales de construcción con 12 sucursales utiliza un modelo que predice cuánto se venderá el mes que viene de cada producto por sucursal. Así se evitan los excedentes y las carencias. La previsión se ajusta semanalmente en función de las ventas reales. Resultado: un 18% menos de costes de inventario y menos artículos agotados. La inversión merece la pena, especialmente si tiene más de 500 referencias y se enfrenta regularmente a influencias estacionales o picos de demanda.

Cuándo el aprendizaje automático es la elección correcta y cuándo no lo es

El aprendizaje automático tiene sentido si se tiene una decisión repetitiva, datos suficientes (al menos entre varios cientos y miles de ejemplos) y un resultado medible. No es una solución para análisis puntuales, decisiones estratégicas o situaciones en las que no se dispone de datos históricos. Un error común es iniciar el aprendizaje automático cuando aún no se han puesto en marcha los procesos básicos. Si su sistema CRM está medio vacío o sus datos son incoherentes, un modelo no ofrecerá predicciones útiles. Por lo tanto, comience siempre con el inventario de datos: qué tiene, cómo de completo es y qué problema quiere resolver. Sólo entonces se elige la tecnología. A veces, una regla sencilla o un cuadro de mando son más eficaces que un modelo complejo.