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Aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning en pequeños negocios

Imagen ornamentalNo es la primera vez, ni mucho menos, que hablamos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático. Ya conocemos los conceptos y algunas de las soluciones más curiosas que podemos crear con ellos, sin embargo, aún no hemos explorado las posibilidades que nos pueden ofrecer de cara a una pequeña o mediana empresa.

En este artículo te hablaré de algunos ejemplos que no son difíciles de implementar en un negocio y pueden aportar cierta ventaja frente a los que no cuenten con estas tecnologías.

Conocer a la clientela

Las grandes empresas que cuentan con equipos de marketing son capaces de estudiar ampliamente el mercado e identificar distintos segmentos de clientes. En el caso de una pequeña empresa, no siempre se dispone de empleados que se puedan centrar en estas tareas, que en ocasiones son útiles para saber la aceptación que tienen los productos en diferentes tipos de población.

Las herramientas de agrupamiento inteligentes pueden ser una ayuda que resuelva las tareas de segmentación del mercado, ya que pueden analizar los datos de compras y clientes y, en base a ellos, reconocer diferentes grupos de datos que se relacionan entre sí por sus características. Una vez que se obtiene el agrupamiento de los datos, se puede explorar qué aspectos tienen en común y en qué se diferencian unos grupos de otros.

Si tenemos, por ejemplo, una librería, esto nos puede ayudar a decidir cómo organizar las estanterías por temas: tal vez parezca lógico ubicar los libros de ciencia ficción y los de fantasía cerca, pero el agrupamiento puede que revele otras relaciones nada obvias que sean también útiles para que un determinado tipo de cliente siempre tenga a la vista todo lo que le pueda interesar, aumentando así las ventas.

Imagen ornamental, libros de programación en estanterías, por NeONBRAND, CC0 en Unsplash

Predecir las necesidades de los clientes

En un negocio de cara al público es crucial poder adaptarse a cada cliente y ofrecerle los productos que más le puedan interesar. Este trato puede diferenciar a una pequeña tienda de una gran superficie y hacer que los clientes la prefieran. Con el auge de las compras online en la actualidad, un sistema de recomendaciones basado en aprendizaje automático nos puede ayudar a replicar esa ventaja de comprar en pequeñas tiendas, dando la posibilidad de consultar productos recomendados directamente desde una búsqueda o una página de producto.

Un sistema de recomendaciones es capaz de contemplar las relaciones entre los diferentes productos de nuestra tienda, las posibles similitudes entre los diferentes clientes, o incluso ambas cosas simultáneamente.

Por ejemplo, supongamos que queremos mejorar el sistema de compra online de una librería. Si ya disponemos de los elementos básicos como los listados de libros, la búsqueda y el sistema de pedidos, podemos incorporar un mecanismo de recomendación de libros basados en las consultas de los clientes y sus compras previas, teniendo en cuenta varios posibles atributos de estos. El sistema podría tener varios usos:

  • En la página de un producto, incluir un módulo de "libros relacionados" basados en las características del libro consultado, sin importar que el catálogo sea muy grande.
  • En la página del carrito de la compra, añadir una sección con otros artículos que suelen comprarse junto a los que ya se han seleccionado.
  • Cuando el cliente complete un pedido, anticipar una posible compra futura (por ejemplo, de un libro lanzado recientemente del mismo género) y proporcionar al cliente un código de descuento por e-mail para propiciar la compra.

Todo esto de manera automatizada y con una efectividad elevada en las recomendaciones.

Anticipar fallos en maquinaria

Imagen ornamental, una mujer operando un ordenador en una industria, por ThisisEngineering RAEng, CC0 en Unsplash

Si nuestra empresa es una fábrica pequeña o mediana, no será extraño que contemos con algún tipo de máquinas para agilizar los procesos y manipular los productos de forma rápida y eficiente o bien de formas que un humano no sería capaz, como prensar enormes cantidades de aceituna o uva, doblar y cortar con precisión piezas de metal, tejer y coser prendas, etc.

Un proceso fundamental en este tipo de industrias es el mantenimiento periódico de la maquinaria, para prevenir posibles fallos habituales en las máquinas. Aún así, pueden ocurrir algunos imprevistos, y sería conveniente contar con un sistema de predicción que se anticipase a ellos. Este problema atrae mucha investigación tanto del mundo académico como desde la industria, en muchas ocasiones colaborando para encontrar soluciones que tengan una buena base teórica y que se puedan poner en producción.

Algunas de las metodologías que se aplican a estas situaciones son las técnicas de predicción de series temporales y las de optimización. Estas nos permitirán analizar todos los datos previos provenientes de sensores y otros componentes de las máquinas, y construir un modelo que aproveche esa información para monitorizar los valores y detectar anomalías o tendencias que puedan preceder a un fallo.

Prevenir ataques online

Imagen ornamental, un cracker en semioscuridad usando un ordenador, por Clint Patterson, CC0 en Unsplash

Un riesgo al que se expone todo negocio con una presencia online es el de las amenazas de ciberseguridad. Se pueden sufrir tanto ataques automatizados, mediante bots que escanean las redes en busca de vulnerabilidades que se puedan explotar, como ataques dirigidos, donde una o más personas son responsables de atacar a un sitio concreto. Algunos de los ataques se pueden evitar sorteando las posibles vulnerabilidades, otros pueden tener mecanismos de reconocimiento específicos, pero para muchos no tendremos un medio fácil de detección.

Existe una gran variedad de técnicas inteligentes que son capaces de analizar los registros de accesos de los servidores, incluso en tiempo real, e identificar posibles comportamientos anómalos que tengan los clientes. Esto nos puede ayudar a lanzar una alarma cuando se reconozcan accesos que son diferentes a los habituales, y que una persona pueda tomar una decisión al respecto para solucionar la situación en caso de ataque. Incluso, en algunos casos decidir hacer bloqueos de manera automática.

Conclusiones

Acabamos de conocer cuatro maneras de sacar partido a las nuevas tecnologías de aprendizaje automático que pueden dar a un negocio una ventaja frente a los que no las implementen. Desde luego, son solo unos pocos de todos los posibles usos que podríamos darle a este tipo de herramientas, cada vez más utilizadas y que facilitan el funcionamiento interno de las empresas y sus relaciones con los clientes.

Espero que te hayan parecido interesantes y que te inspiren otras aplicaciones posibles que puedan ser útiles para tus proyectos.

Te dejo un par de enlaces con algunas ideas adicionales que quizá encuentres interesantes:

David Charte David Charte es un ingeniero informático y matemático apasionado por la divulgación del conocimiento. Cuando no está tratando de aprender un nuevo lenguaje, investiga en el campo de la ciencia de datos. Puedes seguirlo en Twitter en @fdavidcl. Ver todos los posts de David Charte

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