Machine Learning: el futuro del e-commerce y de la logística mundial
Uno de los principales objetivos del Machine learning es generar nuevos modelos de negocios es el desarrollo de infraestructuras tecnológicas con la capacidad de crear valor a partir de ellos.
En términos simples, Machine Learning significa la habilidad de las máquinas de aprender sin ser explícitamente programadas. Algoritmos o series de órdenes que pueden entregar hallazgos o conclusiones relevantes obtenidas a partir de un conjunto de datos, sin que el ser humano tenga que escribir instrucciones específicas para ello.
Para ello, se busca que repliquen ciertos procesos cognitivos del ser humano, dando forma a modelos con la capacidad de generalizar información para realizar predicciones. El ingrediente clave en todo este sistema son los datos, en un esquema en que mientras más información se proporcione a la máquina, mejor serán sus hallazgos.
A nivel negocios, los clientes están demandando una experiencia más personalizada. En efecto, un estudio realizado en 2019 por la compañía Janrain, experta en relacionamiento con clientes (CRM), reveló que el 73% de los consumidores se declaró cansado de verse expuesto a contenidos irrelevantes.
A través del Machine Learning, por ejemplo, se pueden mejorar los resultados de los motores de búsqueda cada vez que un cliente compra en un sitio web, teniendo en cuenta las preferencias personales y el historial de compras. En lugar de utilizar métodos de búsqueda tradicionales como la concordancia de palabras clave, el Machine Learning puede generar una clasificación de búsqueda específica basada en la relevancia para ese usuario en particular.
Por otro lado, las empresas de retail pueden dejar a la tecnología la tarea de optimizar las predicciones de oferta y demanda para su cadena de suministros. Con información más amplia y precisa, pueden tomar decisiones respaldadas por datos que en última instancia conducen a mejores productos y servicios.
Del mismo modo, el Machine Learning puede ser una potente herramienta en la protección contra el fraude electrónico e incluso precios dinámicos y otras variables que también se pueden usar para estimar los precios óptimos, como los precios de los competidores, la hora del día, el stock o la temporada, por ejemplo.
