Tres áreas de tu negocio en las que Deep Learning puede hacer la diferencia

El aprendizaje profundo, o Deep Learning, es una de las tecnologías más competentes disponibles para los negocios, y está lista para cambiar el juego para muchos. Este es el momento ideal para que las compañías consideren aprovecharlo, ya que se está trasladando de una forma rápida desde la investigación académica a un campo en el que nuevas plataformas de software permiten que se utilice de una manera realmente efectiva.

Recientemente, Gartner reportó que el uso de la inteligencia artificial entre las empresas, en el que Deep Learning es una categoría específica, se triplicó el año pasado, con 37% de ellas reportando estarla utilizando.

Deep Learning se destaca como una de las líneas más promisorias de investigación en el campo de la inteligencia artificial. Es un tipo específico de aprendizaje automático en el que los algoritmos del software ingieren grandes cantidades de datos y luego extraen información a partir de los patrones incrustados en estos. Esos datos comprenden aspectos como el comportamiento de los clientes, imágenes, archivos sonoros, videos, mapas o estrategias de venta, si son estructurados de la forma apropiada, las posibilidades son infinitas.

El valor fundamental de Deep Learning está en que es flexible, poderoso y no requiere de algoritmos paso a paso o heurística que le diga cómo llegar a sus conclusiones.

Si se diseña de la forma adecuada, puede alcanzar un nivel de rendimiento igual o mejor que el de un ser humano en muchas tareas sin ninguna instrucción específica sobre cómo hacerlas. Saber cómo navegar por el sistema en sí mismo le permite administrar mejor las situaciones novedosas que confundirían a los programas tradicionales, como cuando el sistema AlphaGo de Google usó Deep Learning para vencer al maestro de Go del mundo, Lee Sedol.

¿Qué se necesita para poner en marcha Deep Learning?

Integrar Deep Learning a un negocio no es tan difícil como parece, sin embargo es de gran ayuda tener una visión de lo que hace y por qué es valioso antes de adentrarnos en la tarea.

El factor disuasivo más común para implementar Deep Learning es la suposición de que se necesita experiencia interna para aprovecharlo. Y esa experiencia no es barata, ya que los ingenieros con experiencia en esta tecnología pueden cobrar salarios de hasta 1 millón de dólares por año en las empresas más competitivas.
Sin embargo, la buena noticia es que ahora existe tecnología que permite a los negocios aprovechar el poder de Deep Learning sin expertos internos. Plataformas como People Data Labs y BigML están ayudando a los usuarios que no son expertos en este campo a tomar ventaja de la tecnología.

Otro impedimento común es la falta de datos suficientes. Ya que Deep Learning requiere una gran cantidad de datos para ser efectivo, incluso las compañías más pequeñas están rastreando todas sus interacciones posibles, tanto internas como externas. Entonces, aunque probablemente no tendrán tantas oportunidades como las grandes empresas para aprovechar la tecnología, hay muchas posibilidades de hacerlo a medida que vayan escalando.

Dados estos dos hechos, ahora no existe una excusa válida para no emplear Deep Learning en nuestros negocios.

Tres departamentos en los que Deep Learning puede hacer una gran diferencia

Para obtener algunas ideas sobre dónde podemos implementar Deep Learning, revisemos algunas áreas críticas dentro de nuestras empresas en las que su uso puede ser bastante provechoso.

Marketing

Dado que el marketing moderno gestiona las interacciones con los clientes en cada paso del embudo de compra, esta área suele tener grandes conjuntos de datos y está en posición de beneficiarse del Deep Learning.

En el caso más simple, Deep Learning puede reemplazar la puntuación tradicional basada en heurísticas. Pero eso es solo el comienzo. Debido a que puede considerar muchos factores interconectados, puede además ofrecer rendimientos significativos en una variedad de puntos de datos que son únicos para nuestras necesidades de marketing.

Una gran empresa de tecnología aprovechó Deep Learning para crear un modelo de «probabilidad de conversión por canalización». Después de la optimización, fue capaz de impulsar un aumento del 81% en el rendimiento sobre la tecnología tradicional. Ese tipo de salto es consistente con las predicciones. Accenture prevé un aumento del 40% en la productividad laboral para las empresas que aprovechan la inteligencia artificial de una manera efectiva.

Ventas

Los equipos de ventas también pueden explotar el poder de Deep Learning para la predicción del comportamiento de los clientes. Debido a que pueden hacer uso de datos no estructurados en una variedad de fuentes, los líderes de ventas no solo pueden identificar a un cliente potencial que se adapta bien, sino que también pueden predecir el posible tamaño del acuerdo, los ciclos de acuerdo y otras ideas.

Tradicionalmente, se necesitaba un juicio humano, y algunas conjeturas, para decidir cómo gestionar las interacciones con los clientes. Ahora, a través de Deep Learning, nuestros equipos pueden hacer coincidir a los representantes con los acuerdos que probablemente cierren; determinar la hora, el día o la estación que impulsa el mayor éxito y evaluar las interacciones entre clientes y vendedores que tienen más probabilidades de llevar a un cierre. En general, la tecnología de inteligencia artificial tiene el potencial de aumentar las ventas mundiales hasta en 2.6 billones de dólares en valor, según algunas investigaciones.

Finanzas

Las firmas financieras que asumen riesgos significativos construyen modelos integrales para determinar la posibilidad de que una persona o empresa incumpla con el pago, o cuánto es probable que gasten. Si bien los puntajes de crédito pueden ser impulsores en el nivel del consumidor, muchos factores determinan qué extensión de la línea de crédito se puede dar de forma adecuada mediante el análisis de datos típico.

Debido a que Deep Learning está diseñado para analizar escenarios complejos multifactoriales de manera efectiva, es una solución natural para crear modelos de riesgo altamente predictivos. Por esta razón, las grandes empresas están empezando a emplear grandes equipos de ciencia de datos con expertos que aprovechan esta tecnología.

Por ejemplo, el gigante de los seguros AXA está utilizando Deep Learning para predecir los principales accidentes de tráfico con una precisión del 78%. Esta precisión en las predicciones les permite tener un precio óptimo en función de factores como la edad de cada conductor, su dirección y la edad del automóvil.

Estas son solo algunas áreas en las que Deep Learning avanzará en el futuro cercano, pero apenas estamos empezando a explorar los innumerables usos de esta tecnología. Es por eso que las compañías que tienen visión del futuro no pierden la oportunidad de implementar su enfoque ahora.

De hecho, en un mercado que se dirige hacia un futuro en el que Deep Learning será fundamental para el éxito de todas las operaciones comerciales importantes, habrá pocas segundas oportunidades para las empresas que no entren al juego.

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Fuente: readwrite.