La importancia de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

¿Cómo aprenden las organizaciones de los datos?

La ciencia de datos es una disciplina que usa los datos para extraer conocimiento e ideas. Es usar los datos para responder preguntas. Pero esas preguntas no son nuevas, sino que son las clásicas preguntas que se hacen siempre los distintos tipos de organizaciones. ¿Cuánto dinero ganamos el año pasado? ¿Cuánto dinero ganaremos el próximo año? ¿Cuánto debería costar esta casa? o ¿Qué contenido le gustará a este usuario?, entre muchas otras.

Todas estas preguntas podrían responderse con distintas técnicas que forman parte de la ciencia de datos: análisis descriptivo, predicción de demanda o motor de recomendación con machine learning. Es un campo multidisciplinario en continuo desarrollo que involucra conocimientos de negocios, ciencias de la computación y estadística.

En los últimos 10 años, una combinación explosiva de mayor uso de internet, capacidad de almacenamiento más barato y el incremento de dispositivos conectados provocaron que el volumen de datos crezca exponencialmente. Pero el desafío ya no es tener los datos, sino tomar mejores decisiones con ellos.

Podemos usar machine learning (aprendizaje automático) para aprovechar la experiencia de las organizaciones, generando modelos predictivos para no solo mirar el pasado, sino tener la posibilidad de predecir lo que sucederá en el futuro en base a la historia, descubriendo patrones que nunca antes habíamos visto.

Las organizaciones data driven (que toman decisiones basadas en datos) saben que los datos son su principal activo estratégico, y que reflejan toda la experiencia de la organización; cada transacción, incumplimiento de crédito, reclamo de un cliente, cada venta, contenido reproducido o medicamento recetado, todo eso genera un registro en los sistemas a cada segundo en todo el mundo. Y todo sirve para aprender.

Por ejemplo, para generar ofertas personalizadas a nivel de segmentos, a partir de entender en mayor profundidad hábitos y preferencias de consumo. En lugar de enviar 20 mensajes con ofertas, mandar uno solo, pero que es el más relevante para cada usuario. O que tu newsletter se adapte a los contenidos que busque cada lector. En el siglo XXI, no importa el tamaño de la empresa, si es pública, privada, mediana, grande o pequeña. Todas van a poder innovar y crecer a partir del uso inteligente y búsqueda de valor en los datos.

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) se están posicionando como un medio para que las instituciones y empresas de todo tipo reduzcan costos, mejoren la calidad de sus servicios, la coordinación, productividad y la eficiencia de sus prácticas.

¿Para qué puede servirle todo esto a una organización?

¿Reducción de costos? Si.
¿Aumento de la eficiencia? Por supuesto, también.
Estos 2 puntos anteriores conectan directo con los casos de negocio más probados en el mundo de machine learning, y cuando hablamos del verdadero valor de la IA aplicada a las organizaciones, el foco estará en la ampliación o el crecimiento de nuevas verticales de negocio, es decir, puede generar nuevos negocios por sí misma.

Algunos ejemplos pueden ser:

¿Cómo puedo predecir las ventas en cada ubicación para que no nos quedemos sin stock?
¿Cuál es la mejor oferta que le puedo sugerir a cada cliente?
¿Cuál es el mejor curso para un colaborador? o ¿cuál es el beneficio que más le puede interesar a un colaborador de mi empresa?
¿Cuáles son mis clientes/alumnos/colaboradores con más probabilidad de abandonar mi organización?
¿Cómo puedo predecir el ingreso que me generará cada uno de mis clientes?
¿Cómo puedo detectar el fraude antes de que se realice una compra?

Todas estas preguntas tienen una respuesta precisa si usamos los datos correctos y los algoritmos de machine learning adecuados.

La ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden convertirse en una herramienta indispensable en cualquier rubro, porque nos permite traducir las necesidades de las empresas en algoritmos, resolviendo problemas complejos con precisión, rigurosidad científica, flexibilidad y escalabilidad.

Fuente: Fredi Vivas