Machine Learning: la tecnología secreta de Amazon y Netflix que acierta en los gustos de sus clientes

¿Se ha preguntado cómo hace Netflix para recomendarle películas y acertar en sus gustos?, ¿cómo una entidad financiera es capaz de hacer una proyección y darle respuesta a su solicitud de préstamo casi en tiempo real? La respuesta está en el Aprendizaje Automático o Machine Learning.

Ese es el secreto mejor guardado de las grandes compañías para sorprender a sus consumidores con recomendaciones que ellos no saben que quieren. Es el truco mágico de anticiparse a las necesidades del usuario gracias al valor de los datos.

¿Cómo funciona?El Machine Learning es un sistema que utiliza algoritmos que permiten que los computadores encuentren ideas ocultas para dar respuesta a los requerimientos que reciben, sin estar programados explícitamente para ello.

Los resultados toman en cuenta los cálculos anteriores para producir decisiones repetibles y fiables. De esta manera, brindan una experiencia del cliente que tenga un valor real, tanto económico como emocional.

"Aunque suene complejo, es una técnica que cada vez es más frecuente de encontrar en las empresas para aprovechar su activo más valioso: sus datos", explica Juan Carlos Puentes, country manager de SAS, compañía de origen estadounidense en soluciones de analítica de negocios.

Pero, ¿qué puede aportarle a su empresa? La analítica de negocios puede hacer que su empresa se convierta en la próxima Amazon, por ejemplo.

A través del Aprendizaje Automático una compañía puede producir rápidamente modelos que analizan paquetes de datos grandes y complejos, que arrojen soluciones más rápidas y precisas.

¿El resultado? Predicciones de alto valor que pueden guiar a mejores decisiones y acciones inteligentes en tiempo real y sin intervención humana.

Traducción: Predicciones que ayuden a conseguir más clientes, fidelizar clientes o aumentar la venta de productos.

¿Cuáles son las cosas que no existirían o no estarían desarrolladas sin esta tecnología?• Detección de fraude en las instituciones financieras.• Resultados de búsquedas en la web.• Análisis de sentimientos basados en texto.• Puntajes de crédito y ofertas.• Establecimiento de nuevos modelos de precios.