El machine learning, una oportunidad comercial y operativa para las pymes

Aunque muchas pymes crean que el machine learning o el aprendizaje automático es algo que les queda lejos de su foco de actividad, lo cierto es que puede que se encuentre más cerca de lo que piensan. De hecho, para 2025 se prevé que experimente un crecimiento de más de 95.000 millones de dólares en todo el mundo, y muchos expertos vaticinan que se convertirá en menos de un lustro en el motor del desarrollo e innovación de un amplio abanico de industrias.

Un reciente estudio de Baufest augura para los próximos meses un notable impulso dentro del mundo corporativo del machine learning aplicado a los datos pequeños, con el objetivo de facilitar el análisis cognitivo rápido de la información más importante que se obtiene tanto en la interlocución en las redes como en situaciones en las que el tiempo, el ancho de banda o el gasto de energía son esenciales y no hay tiempo para enviar y volver a recibir los datos desde un servidor centralizado en la Nube.

Además, el informe vaticina un notable impulso del Tiny Machine Learning, que se refiere a aquellos algoritmos de aprendizaje automático que están diseñados para ocupar el menor espacio posible para que puedan ejecutarse en hardware de baja potencia, cerca de donde está la acción. De acuerdo a esta firma, en 2022 veremos aparecer estos algoritmos en un número cada vez mayor de sistemas integrados, desde dispositivos portátiles hasta electrodomésticos, automóviles, equipos industriales y maquinaria agrícola.

El machine learning también tendrá un papel fundamental en la nueva convergencia entre la inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT), la computación en la Nube y las redes de alta velocidad como el 5G, habilitando a los dispositivos de IoT para que operen de manera inteligente e interactúen entre sí con la menor necesidad de interferencia humana posible, impulsando una ola de automatización y la creación de hogares, fábricas y ciudades inteligentes.

Aportar un conocimiento sensible

De manera nuclear, el machine learning favorece que las máquinas, a través de la computación, pueden aprender por sí solas, en un proceso constante que no requiere, como en el caso de las personas, descanso. Gracias a ello, pueden incorporar de modo permanente conocimiento, reconociendo, guardando y mejorando millones de patrones que, más adelante, se podrán utilizar para que la empresa pueda reaccionar ante incidencias futuras y, con frecuencia, desconocidas.

Para una pyme, con independencia de su tamaño y de su sector, apostar por el machine learning puede traer consigo importantes ventajas:

• Incremento de las ventas. Un mayor conocimiento sobre los clientes y el modo en que se estructura la relación con ellos, el análisis de los procesos de compra que tienen, cómo afrontan la relación digital con la empresa o de qué modo efectúan sus transacciones comerciales son informaciones de gran valor que, convertidas en datos sensibles, pueden aportar conocimiento de suma relevancia a una compañía.

• Valor añadido en el servicio post venta. El machine learning también es sumamente eficaz para, a través del estudio del comportamiento de los clientes, averiguar qué mejoras requieren en el portfolio de actividades de la empresa. De este modo, una entidad puede personalizar mejor las promociones y los servicios que ofrece, aumentando de paso la rentabilidad comercial de estas acciones.

• Automatización de los procesos operativos. Internamente, el machine learning sirve para obtener evidencias empíricas sobre la eficiencia de los distintos procedimientos y etapas en el ciclo de vida de un producto. De este modo, una pyme puede saber en qué es necesario invertir más para ser más productivo o, por el contrario, qué recursos se pueden reasignar para lograr que el rendimiento general sea mejor, incluso en términos de ahorro de costes.

• Máxima seguridad. A través del análisis de los datos, cualquier pyme puede identificar y evaluar con mayor precisión todos los riesgos asociados a las actividades que realiza. Esto es especialmente importante en las transacciones financieras, en las que pueden haberse dado irregularidades que por los procedimientos habituales no se puedan detectar o valorar posibles riesgos de estafa con carácter previo a que se produzcan.

• Mejor desempeño contable. Una de las cuestiones más sensibles para cualquier pyme es su contabilidad, ya que no disponer de un flujo suficiente de efectivo o no ser lo bastante ágil en el trasvase de recursos económicos puede tener consecuencias fatales. Por ello, el machine learning no solo permite automatizar todos los procedimientos contables sino, también, gestionar incidencias de un modo más ágil, gracias a que, por ejemplo, el responsable financiero (o CFO) podrá comunicarse directamente y en tiempo real con las personas involucradas en cualquier incidencia que se detecte.