Empresas de todo el mundo se encuentran en una carrera para encontrar nuevas herramientas y soluciones tecnológicas mejoradas, para volverse cada día más competitivas en el mercado. Es por esto que los CIO con visión de futuro están introduciendo las tendencias como la Inteligencia Artificial y Machine Learning en el ambiente corporativo.
Las empresas que no apuesten por el aprendizaje automático para el desarrollo de sus servicios y operaciones comerciales corren el riesgo de quedarse atrás con respecto a la competencia. Por esto, es fundamental enfocarse en esa tecnología y aprender cómo puede aplicarse a los negocios.
El Machine Learning es capaz de hacer que las máquinas aprendan a partir de análisis de Big Data, haciendo posible que las organizaciones mejoren sus procesos, identifiquen tendencias de mercado y comprendan mejor sus necesidades internas y las de sus clientes.
Debido a la importancia que esa tecnología ha asumido para las estrategias de negocio de las organizaciones, es fundamental invertir en su desarrollo y contar con profesionales de TI especializados en el asunto.
¿Y en México? ¿Cómo va el avance de ese país en relación con esa tecnología? Preparamos este material para que tu empresa entienda cómo el Machine Learning se está utilizando en México. ¡Averígualo aquí!
La verdad es que hay avances en el país y muchas empresas y aplicaciones ya usan esos procesos. Uno de los usos de esa tecnología, por empresas mexicanas, está sucediendo en la catalogación y preservación de los activos naturales.
La Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio) usa TensorFlow, una biblioteca de código abierto de Google, para que el Machine Learning realice el mapeo de la biodiversidad.
Ese sistema es usado para recolectar información sobre los diversos aspectos de la biodiversidad, analizando el estado de los ecosistemas para detectar si la actividad humana ha impactado en ellos. También es capaz de definir medidas para remediar la situación.
Además de ese ejemplo, podemos ver empresas mexicanas usando el Machine Learning para resolver diferentes tipos de problemas en todos los sectores del mercado. Esa tecnología ha impactado directamente sus operaciones y maneras de hacer negocio.
Averigua, a continuación, otros casos de uso de esa tecnología en México:
- Banco BBVA Bancomer
La institución financiera ha usado en su portal un asistente virtual con Inteligencia Artificial por medio de WhatsApp. Ese asistente se implementó para mejorar la relación con los clientes, facilitando su interacción con el banco.
Por medio de esa tecnología, es posible que los clientes aclaren sus dudas acerca de la ubicación de las agencias, apertura de cuentas y sugerencias para el uso de las soluciones digitales, entre otras. Todo eso se realiza de forma rápida y práctica, sin la necesidad de contactar con un representante del banco.
Por medio del uso de datos y del Machine Learning, el asistente virtual usa y procesa información que se convierte en interacciones precisas sobre las necesidades de los consumidores.
- Yalochat en Aeroméxico
La compañía aérea ha ofrecido a sus clientes una herramienta llamada Yalo, la cual permite verificar información sobre vuelos, recibir los pases de abordar, hacer check-in, entre otros servicios por medio de WhatsApp.
Esa solución la desarrollaron, en conjunto, Aeroméxico y Yalo, una startup mexicana que surgió en 2015 y usa Inteligencia Artificial para facilitar la interacción entre las empresas y sus clientes.
- SkyAlert
SkyAlert es una aplicación que envía alertas preventivos contra terremotos a los habitantes de la región. Usa Azure Machine Learning y, de acuerdo con la página de Microsoft, se ha vuelto la primera empresa en México con un dispositivo de Inteligencia Artificial física basado en Windows.
Por medio de sensores, la aplicación envía alertas sísmicos a los usuarios para que puedan tomar medidas preventivas antes de que el terremoto suceda.
Como puede notar, ya hay varias iniciativas sobre el uso de Machine Learning en México y sus ventajas no paran de crecer. Esa tecnología puede aplicarse para aumentar la satisfacción de los clientes, reducir costos operativos, reforzar la seguridad e incluso mejorar las acciones de marketing y ventas. Por lo tanto, las corporaciones apostarán, cada vez más, por esa implementación.