Machine Learning y Transformación Digital: crea valor para tus clientes.

A lo largo de los últimos años, el proceso de digitalización y de transformación digital ha supuesto un cambio cultural y en los modelos de negocio de las empresas que nos rodean: desde la aparición de nuevos canales de venta para productos y servicios, como las tiendas online o páginas de comercio electrónico, hasta la implementación de estrategias de marketing digital a través de múltiples canales.

Con el auge del Big Data y almacenamiento de datos masivos de usuario en redes sociales y otras fuentes, ha adquirido cada vez más importancia el aprendizaje automático o Machine Learning: una tecnología digital que consiste en enseñar a las máquinas a interpretar información en grandes cantidades con diversos fines aplicables a cualquier empresa; por ejemplo: mejorar la experiencia del cliente o descubrir nuevas oportunidades de negocio. Incluso en procesos empresariales internos tan comunes como encontrar candidatos ideales para una vacante de trabajo en el área de Recursos Humanos o simplificar la toma de decisiones para el equipo directivo ante determinadas situaciones, estos nuevos tipos de estrategia digital juegan un papel cada vez más importante.

Aunque es bien sabido que el Machine Learning es una competencia digital que requiere aprender primero unas bases para poder entrenar modelos a partir de los conjuntos de datos seleccionados eficazmente, queremos quitarte el miedo inicial y simplificarte este proceso de aprendizaje al máximo.

Con nuestro 🎓 Curso Gratuito de Introducción al Aprendizaje Automático 🎓, tu también puedes beneficiarte de esta tecnología en poco tiempo.

¿Cómo puede mi negocio aprovechar el Big Data y Machine Learning?

El aprendizaje automático o Machine Learning permite procesar una gran cantidad de datos procedentes de la nube (del Big Data) para extraer conclusiones relevantes para tu negocio. Por ejemplo, puede ayudarte a:

• Fijar un precio competitivo para tus productos a partir del análisis de datos de las ofertas de tus competidores.
• Identificar patrones de compra y ofrecer recomendaciones personalizadas de productos a tus clientes mejorando con el tiempo a partir de un aprendizaje por refuerzo de prueba y error.
• Encontrar nuevos nichos de mercado.
• Atender de forma autónoma las preguntas frecuentes de tus compradores por chat empleando un lenguaje natural gracias al deep learning.
• Determinar el grado de satisfacción o “sentiment” de tus clientes partiendo del lenguaje empleado en reseñas y otros canales de feedback: por ejemplo, una red social.

¿Cómo se aplican la I.A. y el aprendizaje automático al marketing?

Además de algunas de las posibilidades que acabamos de mencionar, otras aplicaciones para marketing que tiene la Inteligencia Artificial comprenden:

• Seleccionar las combinaciones de textos, recursos visuales y elementos que mayor probabilidad tienen de funcionar para tus anuncios (algo parecido a lo que hacen herramientas como Google Ads o aplicaciones de test A/B combinatorias bajo la manga).
• Dar con ideas comerciales y publicitarias creativas y originales empleando modelos de aprendizaje no supervisado, lo que dota de mayor libertad al mismo durante su fase de entrenamiento.
• Identificar tendencias de productos. Por ejemplo, en el sector de la moda, mediante reconocimiento de imágenes (un estilo de bolso trending muy recurrente a partir de la morfología de la pieza de moda), o una recomendación a partir de un input visual como un stream de vídeo (recomendar a alguien una chaqueta a juego a partir de una foto suya que incluye las piezas que ya lleva vestidas y sus colores).
• Aplicaciones digitales al marketing sensorial: comprobar con qué música de fondo o intensidad de luz en un espacio comercial físico el cliente suele comprar, y a partir de ahí establecer programáticamente una playlist y un nivel lumínico ideal.

¡Como puedes ver, las posibilidades son infinitas! 🤖

¿Es difícil aprender a programar Inteligencia Artificial?

Uno de los mitos más frecuentes, nada más lejos de la realidad, es que hace falta ser un científico de datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Y, aunque bien es cierto que entender todo el trasfondo de los algoritmos de Machine Learning requiere años de experiencia, los modelos y tipos de aprendizaje comunes que sirven para mejorar tu flujo de trabajo cotidiano pueden desarrollarse de forma intuitiva a partir de librerías populares como Pytorch o TensorFlow con tan solamente unas pocas líneas de código.

Con una base de matemáticas de secundaria y algunos meses previos introductorios de experiencia en un lenguaje de programación como Python, ya puedes aprender a crear un modelo sencillo y práctico en el que el sistema aprende con o sin intervención humana.

Curso de Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning).

Nuestro Curso Gratuito cuenta con un temario ideal para principiantes en esta rama de programación. Asimismo, resulta mucho más fácil aprender si cuentas con un mentor que te guíe durante todo este proceso y no te pierdas por el camino. Por eso, ponemos a tu disposición docentes expertos que te ofrecerán atención personalizada desde el primer minuto para que puedas profundizar en los conceptos a tu ritmo y lograr un progreso visible en poco tiempo.

Otro de nuestros objetivos al crear el Curso Online fue encontrar un equilibrio entre conceptos teóricos y prácticos. Para el mismo, hemos tratado de seguir un hands-on-approach: aprenderás el trasfondo teórico de los algoritmos mientras vas trabajando en pequeños proyectos de aprendizaje automático en la práctica por tu cuenta. De este modo, no te sentirás saturado por conceptos técnicos ni tendrás dificultades a la hora de conectar y aplicar lo aprendido a escenarios reales.

Por otro lado, podrás estudiar desde la comodidad de tu hogar, pues este se realiza 100% online. Solamente necesitas contar con un ordenador y una conexión estable a Internet para visualizar las sesiones. El curso no tiene coste alguno: está financiado por el SEPE (Servicio Público de Empleo Estatal). Además, se trata de un certificado homologado en el que recibirás un diploma emitido por la entidad impartidora al completar exitosamente el programa formativo.

En cuanto a los contenidos, comenzaremos con una introducción al Machine Learning que hablará sobre el clustering (la agrupación natural de datos similares) y sistemas de recomendación (que a partir de una información que ya existe tratan de predecir las selecciones de los usuarios y hacer sugerencias – algo parecido al ejemplo que te hemos citado en el apartado de antes sobre moda). Para continuar, hablaremos sobre clasificación, redes neuronales y deep learning (imagina muchas neuronas conectadas, en la que una descubre algo y va enviando esta nueva información al siguiente nivel, y así sucesivamente). ¡De hecho, el Deep Learning es usado por empresas como Tesla para detectar carreteras, coches, objetos y personas en los alrededores en la conducción autónoma de sus vehículos! Finalmente, trataremos sistemas de elección y profundizaremos en el procesamiento de lenguaje natural. Como puedes ver, se trata de un temario muy completo y que te ayudará a profundizar en todas las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial en la actualidad.

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Si te queda alguna pregunta sobre los contenidos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros para que te podamos proporcionar más información. 💻

A continuación, te adjuntamos algunos enlaces de utilidad para que puedas indagar en el tema:

• https://www.xataka.com/robotica-e-ia/deep-learning-que-es-y-por-que-va-a-ser-una-tecnologia-clave-en-el-futuro-de-la-inteligencia-artificial
• https://www.ibm.com/es-es/cloud/learn/machine-learning

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¡Ahora ya lo sabes! El aprendizaje automático o Machine Learning puede ayudarte a tomar decisiones en tu empresa, a comprender mejor a tus clientes y sus necesidades; y, en definitiva, a maximizar tus beneficios en tu día a día profesional.

Así que, si te gusta la programación y quieres aprender a enseñar a una máquina a realizar tareas para tu negocio a partir del análisis de datos, no lo dudes más:

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