Los datos son esenciales para la toma de decisiones, y con los avances que la Inteligencia Artificial tiene día a día, esas decisiones son cada vez más mecanizadas. ¿Has escuchado hablar del aprendizaje automático? ¿Sabes cómo la IA puede vincularse a la CX? Te lo contamos en este artículo.

Inteligencia artificial en todos lados

De acuerdo a la empresa IBM, la Inteligencia Artificial (IA), en su forma más simple, es “un campo que combina la ciencia informática y los conjuntos de datos robustos para permitir la resolución de problemas. También abarca los subcampos del machine learning y el deep learning, que se mencionan frecuentemente junto con la Inteligencia Artificial. Estas disciplinas están compuestas por algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada”. En sí, la Inteligencia Artificial abarca una gran variedad de subcampos, que van desde áreas de propósito general, como el aprendizaje y la percepción, a otras más específicas como el juego de ajedrez, la demostración de teoremas matemáticos, la escritura de poesía y el diagnóstico de enfermedades. Sintetiza y automatiza tareas que en principio son intelectuales y es, por lo tanto, potencialmente relevante para cualquier ámbito de la actividad intelectual humana. En este sentido, es un campo genuinamente universal. ¿Qué quiere decir esto? Que, utilizada de manera correcta, puede tener un sinfín de oportunidades para el crecimiento de diferentes sectores. Y la Experiencia de Cliente no es una disciplina ajena a esta forma de ver y entender el mundo desde otra perspectiva más automatizada.

Entendiendo qué es el aprendizaje automático

Ahora bien, ¿Qué es el aprendizaje automático? Primero que nada, es una rama de la IA, y es el área de la ciencia computacional que se centra en el análisis y la interpretación de patrones y estructuras de datos que hacen posible el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones, pero sin interacción humana. En palabras más claras, el aprendizaje automático tiende a imitar a la inteligencia humana, y se centra en desarrollar sistemas que aprenden o mejoran rendimiento, a través de los datos que consumen. Actualmente, podemos decir que el aprendizaje automático está en todas partes. Cuando interactuamos con bancos, realizamos compras online o usamos redes sociales, los algoritmos de aprendizaje automático entran en juego para que nuestra experiencia sea eficiente, fluida y segura. Y la CX se nutre de toda la información que recibe para generar vínculos cada vez más genuinos con los consumidores, de manera más personalizada, cercana y humana.

Cómo funciona el aprendizaje automático

El aprendizaje automático está compuesto por tres partes:

• El algoritmo computacional.
• Las variables y las funciones que conforman la decisión.
• El conocimiento base que va a “entrenar” las respuestas.

¿Y cómo funciona? El modelo se alimenta de datos de parámetros para los que se conoce la respuesta. Luego, se ejecuta el algoritmo y se hacen ajustes hasta que el resultado del algoritmo (es decir, el aprendizaje) coincida con la respuesta conocida. Sí, es entrenar al aprendizaje para que brinde las respuestas adecuadas y se asemejen más a las proporcionadas por una persona. En este momento, se va aumentando la cantidad de datos que se introducen para ayudar al sistema a aprender y procesar un número mayor de decisiones computacionales. Pero, ¿Cómo se vincula la Inteligencia Artificial de aprendizaje automático con la Experiencia de Cliente? Te lo contamos todo a continuación. Mira también: IA emocional: Cómo usar el aprendizaje profundo para entender a los clientes

Cómo se vinculan la IA de aprendizaje automático y la Experiencia de Cliente

Hemos visto que el aprendizaje automático es una rama de la IA y que sirve para entrenar y automatizar respuestas que se asemejarían a las proporcionadas por una persona o un estímulo. Utilizando este tipo de inteligencia, podemos obtener una Experiencia de Cliente altamente mejorada, ya que el aprendizaje automático permite que los motores de búsqueda, las aplicaciones web y otras tecnologías adapten los resultados y las recomendaciones para que coincidan con las preferencias de los usuarios, creando experiencias personalizadas para los consumidores. El contenido que necesitan, el producto que buscan, todo puede ser personalizado y especial.

¿Y cómo usan las empresas el aprendizaje automático?

En los servicios financieros, los bancos usan modelos predictivos de aprendizaje automático que tienen en cuenta una enorme gama de medidas interrelacionadas, para comprender mejor las necesidades del cliente para satisfacerlas. Gracias al aprendizaje automático, las entidades bancarias pueden detectar y reducir el fraude, brindar servicios de asesor financiero personal y puntuación de crédito, y realizar mucho más rápido algunos tipos de análisis de préstamos. En el sector industrial, las empresas adoptaron la automatización y ahora es parte integral tanto de los equipos como de los procesos. Los principales casos de uso de aprendizaje automático en el sector industrial son las mejoras del rendimiento, el análisis de la causa raíz y la gestión del inventario y la cadena de suministro.

Algunos objetivos empresariales del aprendizaje automático

Valor de tiempo de vida del buyer persona o cliente modelo

Esto permite a las empresas identificar, comprender y retener a sus clientes más valiosos. A su vez, evalúan cantidades masivas de datos de clientes para determinar quiénes son los que más gastan, los más leales o las combinaciones de ambos. Además, son efectivos para predecir los ingresos futuros que un cliente individual aportará a una empresa durante un período determinado. Mira también: Usa el aprendizaje de la IA para mejorar la Experiencia de Cliente

Segmentación de clientes

Hoy en día, el aprendizaje automático permite a los científicos de datos usar algoritmos de agrupación y clasificación de clientes. Es decir, pueden agrupar personas según demografía, afinidad, etc. Y aquí entra en juego el trabajo del marketing, ya que gracias a esto se pueden implementar campañas personalizadas que sean más efectivas para impulsar las ventas que las campañas generalizadas.

Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes emplea algoritmos para asignar una etiqueta proveniente de un conjunto fijo de categorías a cualquier imagen de entrada. También, el aprendizaje automático puede considerar variaciones en el punto de vista, la iluminación, la escala o el volumen de desorden en la imagen y compensar estos problemas para ofrecer la información más relevante y de alta calidad. Todo siempre al servicio del cliente y de la mejora de su experiencia general. Si utilizamos la IA de aprendizaje automático para mejorar las capacidades de la Experiencia de Cliente de una empresa, estaremos un paso adelante. Y si bien la interacción humana siempre será importante, no está mal nutrirse de datos para poder brindar momentos memorables a las personas.