Un informe especial de Finanzas San Luis
por Darío Abadie (*)
Introducción
En estos últimos meses herramientas como ChatGPT han demostrado (con mucho éxito) el alcance y el impacto que puede tener la Inteligencia Artificial (IA) para ayudarnos en nuestras tareas del día a día. Habrás notado cómo cada vez son más las empresas que están intentando implementar AI en sus productos y servicios con el fin de ser más productivas y brindar mayor valor a sus clientes.
En lo personal, estoy convencido que estamos viviendo una nueva revolución industrial.
Sin embargo, lo que la mayoría no sabe es que la inteligencia artificial no es un concepto nuevo, sino todo lo contrario: las organizaciones vienen usando AI desde hace décadas. Lo que sí es realmente revolucionario es la aplicación de Machine Learning (ML), una rama particular de la IA. En este artículo te voy a explicar lo que es Machine Learning y cómo las empresas lo están aplicando para obtener una ventaja competitiva en el mercado.
¿Qué es Machine Learning?
Machine learning es la capacidad de las computadoras para aprender y tomar decisiones sin necesidad de ser programadas. Es como enseñar a una máquina a reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos en lugar de seguir un conjunto rígido de instrucciones. De hecho, la traducción al español de Machine Learning es precisamente “Aprendizaje automático”.
Este enfoque de “aprendizaje automático” permite a las máquinas mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos, es decir, se vuelven “más inteligentes” con el tiempo. Ejemplo de servicios que implementan esta tecnología son Netflix o Youtube, que con el tiempo van aprendiendo sobre tus gustos y preferencias, y en función de ese conocimiento te van recomendando contenido.
Machine Learning en las empresas
Los datos de la última publicación del EMAE confirman que se ingresó a una fase recesiva en agosto de 2022.
En agosto de 2023, la probabilidad de salir de la fase recesiva de la actividad económica durante los próximos
meses se ubica en 81.29%.
La adopción del machine learning en el mundo empresarial ha sido impactante. Las empresas están utilizando esta tecnología para mejorar su capacidad para tomar decisiones informadas y automatizar tareas repetitivas.
Para comprender mejor cómo el machine learning está transformando el mundo empresarial, seleccioné algunos ejemplos específicos de la industria financiera:
1. Detección de Fraudes en Tiempo Real
Las instituciones financieras están en constante lucha contra el fraude, y aquí es donde el machine learning brinda un apoyo excepcional. Las soluciones que incorporan machine learning pueden analizar patrones de transacciones en tiempo real y alertar sobre actividades sospechosas. Esto no solo protege a los consumidores, sino que también ahorra a las empresas millones de dólares en pérdidas por fraudes.
¿Alguna vez te pasó que hiciste una compra “poco común” con tu tarjeta de crédito y te llegó una alerta o un mail del banco para preguntarte si fuiste efectivamente vos el que realizó esa transacción? Bueno, seguramente el responsable de identificar ese movimiento sospechoso fue un algoritmo de machine learning.
2. Predicción de Tendencias del Mercado
En el mundo de la inversión, predecir las tendencias del mercado es fundamental. Algoritmos de machine learning analizan enormes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Esto permite a las empresas financieras tomar decisiones de inversión más informadas y oportunas.
3. Atención al Cliente
¿Notaste cómo cada vez es más común el uso de chatbots? Si bien aún falta para que estas herramientas igualen el trato “humano”, no podemos negar que cada vez brindan mejores experiencias conversacionales (lo habrás comprobado con Chatgpt).
Esto es precisamente gracias a la incorporación de machine learning: Anteriormente, estos chatbots operaban mediante reglas rígidas predefinidas por humanos, pero ahora tienen la capacidad de analizar y comprender el contexto de la conversación, lo que les permite ofrecer respuestas más precisas y contextuales.
La implementación de chatbots no solo conduce a una mejor experiencia del cliente, sino que también libera a los agentes humanos de tareas repetitivas y les permite concentrarse en actividades más complejas y estratégicas, lo que, en última instancia, aumenta la eficiencia operativa de las empresas.
Conclusión
En este artículo vimos cuál es la definición de Machine Learning, algunos ejemplos en la industria financiera y qué beneficios obtienen las empresas al aplicar estas tecnologías.
En lo personal, estoy convencido que vivimos en un mundo cada vez más impulsado por los datos, y no me cabe ninguna duda que los grandes vencedores serán aquellos que adopten esta tecnología y la integren con éxito en sus operaciones.
Sin embargo, uno de los factores cruciales que determina el éxito en la implementación de soluciones de machine learning es contar con un equipo altamente capacitado en datos y entendimiento de negocios. No solo es necesario saber desarrollar estos algoritmos de machine learning, sino también entender cómo aplicarlos para resolver un problema puntual de la organización.
Quiero hacer mucho énfasis en lo anterior: Una solución (tanto de machine learning o no) es buena sólo si genera un beneficio real y medible sobre el negocio.
Si te ha gustado este artículo y te gustaría conocer cómo aplicar machine learning en una organización, te invito a que te sumes al webinar que estaré dando junto a mi equipo de trabajo. En el mismo explicamos la metodología que utilizamos con nuestros clientes para explorar si es posible o no aplicar machine learning para resolver un problema de negocio.
Te dejo el enlace para la inscripción AQUÍ
(*) Ingeniero electrónico egresado de la UNSL – Becario de la fundación Fulbright – Actualmente cursando la Maestría en Dirección Estratégica y Tecnológica del ITBA. COO y Co-fundador de Deployr, una consultora especializada en el desarrollo de proyectos de datos e Inteligencia Artificial – Ejerció como Ingeniero de Datos en Disney LATAM y MercadoLibre.
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