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Qué son los MLOps

Qué son los MLOps

Qué son los MLOps

El Machine Learning Operations o MLOps se refiere al uso de aprendizaje automático por parte de los equipos de desarrollo/operaciones (DevOps) en las organizaciones de la manera más ágil y eficaz posible. El MLOps es una de las nuevas tendencias en Big Data, que se basa principalmente en ofrecer un conjunto de mejores prácticas para que las empresas ejecuten la IA con éxito. El MLOps es un campo que podríamos denominar como novedoso, sobre todo porque la inteligencia artificial en el ámbito empresarial no se ha empezado a utilizar hasta hace poco y no se ha necesitado la optimización de sus procesos hasta ahora. ¿Quieres saber qué es?, ¿por qué debes de empezar a aplicarla?, ¿qué debes de tener en cuenta y cuál es su proceso? Aquí te lo cuento todo.

Llevamos algunos años experimentando un crecimiento importante en todo lo relacionado con la recopilación de datos para su uso analítico. Este, cada vez más, se está aplicando al campo de la inteligencia artificial. Esto conlleva un cambio en los procesos tecnológicos y en las arquitecturas empresariales, ya que son necesarias nuevas tecnologías para abordar los retos que trae esta nueva tendencia.

El crecimiento del volumen de datos y la necesidad de utilizar nuevas tecnologías para el desarrollo de modelos analíticos está haciendo que existan ineficiencias en la gestión del ciclo de vida del dato y de los modelos analíticos, así como en el desarrollo de aplicaciones relacionadas, como por ejemplo la dependencia que tienen los equipos de analytics de los de data para que les pasen los datos necesarios; la falta de capacidad y arquitectura empresarial para abordar todo el ciclo de vida del dato; la dificultad de encontrar el dato apropiado ante tal repositorio; y la baja calidad de los datos por norma general, entre muchas otras.

Para poder agilizar el desarrollo de aplicaciones que sirvan para solventar estos problemas, es necesario trabajar sobre tres pilares básicos que son:

  • Los datos. Cómo los gestionamos y gobernamos.
  • Los modelos analíticos. El desarrollo, gobierno y gestión de estos modelos.
  • Las aplicaciones. El modo tradicional de implementar funcionalidades dentro de las arquitecturas empresariales.

MLOps se presenta como un enfoque importantísimo para solucionar todos estos problemas que te he mencionado anteriormente, además de ser una manera de ayudar en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial ágil y que aporten valor al negocio de manera rápida, siendo las bases de una compañía Data & AI Driven.

Vamos a ver qué es exactamente MLOps.

 

Qué es MLOps.

Qué es MLOps

Tras el ‘boom’ de la IA en el año 2012, al ganar un concurso un investigador que logró el reconocimiento de imágenes mediante el machine learning, esta disciplina se extendió rápidamente. En la actualidad, su uso es mucho más generalizado, llegando la inteligencia artificial a nuestro día a día, como el traducir al instante una página web, enrutar automáticamente las llamadas del servicio de atención al cliente de una empresa, e incluso, ayudar a leer las radiografías en los hospitales, entre otras muchas cosas más.

La gran utilidad que tiene el ML en cualquier campo de la vida y los negocios va a hacer que se convierta en algo tan común como una aplicación de software. Es por eso, que será necesario que su ejecución sea lo más simple posible.

Hace una década, como ya te adelanté, DevOps se creó como una forma de que pudieran trabajar de manera conjunta los desarrolladores de software (los Devs) y los equipos de operaciones de IT (los Ops). Ahora, lo que se incorpora es el machine learning y por tanto, un nuevo equipo de trabajo: los data scientists.

MLOps permite la colaboración y comunicación entre todos los implicados en el ciclo de vida del desarrollo de analítica avanzada. Aquí se incluiría desde los usuarios de negocio, hasta los Data Scientists y las personas de operaciones de IT necesarias para el desarrollo de los modelos analíticos, provocando la agilización del proceso completo.

Estos, seleccionan conjuntos de datos y crean modelos de inteligencia artificial que los analizan, para luego ejecutarlos a través de los modelos creados, de manera disciplinada y automatizada.

 

 

Ciclo MLOPs

MLOps combina machine learning con desarrollo de aplicaciones y operaciones – Fuente: Neil Analytics

 

El MLOps origina, sobre todo, un enfoque útil para la creación y la calidad de las soluciones de inteligencia artificial y machine learning. Al adoptar un enfoque de MLOps, los data scientists y los ingenieros de machine learning pueden colaborar y aumentar el ritmo de desarrollo y producción de modelos, mediante la implementación de prácticas de integración continuas, con la monitorización, la validación y la gobernanza adecuados de los modelos de ML.

Ya tienes una idea de qué es, pero seguro que te preguntarás por qué son necesarios. Pues no te muevas que te lo explico.

 

Por qué son necesarios los MLOps.

Por qué son necesarios los MLOps

Muy sencillo, porque llevar a cabo un proceso de machine learning conlleva muchos pasos muy complejos, como la ingesta de datos, su preparación, el entrenamiento de modelos y su ajuste e implementación, la supervisión de estos modelos, su explicabilidad y mucho más. Además, tienen que coordinarse especialistas en ciencia de datos e ingenieros de ML. Por último, todo ello requiere de un severo rigor operativo para mantener todos estos procesos sincronizados y trabajando a la par. MLOps abarca todo este ciclo con el fin de que el proyecto llegue a buen puerto lo más rápidamente posible.

Puedo resumirte por qué debes desarrollar esta práctica a través de estos dos motivos:

  1. El número de modelos de analítica avanzada está en continuo crecimiento. Desde hace unos años la mayoría de las compañías han empezado a desarrollar modelos cuyo retorno de inversión se ha demostrado, lo que ha llevado a que cada vez se quieran aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos a más ámbitos de negocio. Esto conlleva a que sea necesario desarrollar cada vez más modelos.
  2. Los modelos, una vez puestos en producción, suelen perder precisión. Esto es debido a que se han entrenado con un conjunto de datos que representaban el estado de la realidad pasada. Según va evolucionando ésta, los datos van cambiando lo que hace que el acierto del modelo vaya reduciéndose. Esta situación se soluciona reentrenando el modelo con nuevos datos.

Estos dos motivos hacen que sea totalmente necesario agilizar el ciclo de vida de los modelos analíticos, el cual va desde la concepción del modelo a través de la toma de requisitos de negocio, hasta el despliegue y monitorización de este modelo en producción. Vamos ahora a ver cuáles son sus principales beneficios.

 

Cuáles son los beneficios de MLOps.

Beneficios MLOps

Los principales beneficios son:

  • Eficiencia. MLOps permite lograr un desarrollo de modelos de ML más rápido, de mayor calidad y una implementación y producción más ágiles.
  • Escalabilidad. Se pueden supervisar, controlar, administrar y monitorizar miles de modelos para la integración, la entrega y la implementación continua. Específicamente, MLOps brinda reproducibilidad de las canalizaciones de ML, lo que permite una colaboración más estrecha entre los equipos de datos, reduce los conflictos con los desarrolladores e IT, y acelera la velocidad de lanzamiento.
  • Reducción de riesgos durante la validación de modelos (reducir la inversión en tiempo y dinero en modelos que no van a ser útiles).
  • Constante evolución de los modelos. A través de la monitorización y los datos, se consigue que los modelos evolucionen de forma continua, mejorando la eficacia de los sistemas de IA.

Sin embargo, debes de tener en cuenta una serie de cosas antes de ponerte a usar MLOps:

  • Debes de cuidar mucho la calidad de tus datos, es decir, tener muy presente de dónde vienen, su calidad, si son fiables, etc.
  • Entender que al cabo del tiempo los modelos van perdiendo calidad y se degradan.
  • La localidad de los datos en el momento que se están entrenando.

Como has visto, el desarrollo de modelos analíticos requiere muchas tareas y dependencias que añaden complejidad y retraso. El objetivo de MLOps no es otro que eliminar todas esas complejidades, con el fin de que el Data Scientist pueda trabajar de forma más eficiente, aportando valor real al negocio en un periodo de tiempo más corto. Todo ello, a través de automatizaciones de procesos y/o simplemente, organizando los procesos de manera más ágil.

Las automatizaciones están ayudando a cambiar los procesos empresariales, y en algo tan complejo como es la inteligencia artificial, estas son la clave para que dicha IA sea realmente útil. La mejor opción; apoyarse en profesionales con experiencia y compañías que te acompañen en el complicado camino que supone el machine learning y la inteligencia artificial. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
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Cómo afectará la IA a la industria global, en el 2022

Cómo afectará la IA a la industria global, en el 2022

Cómo afectará la IA a la industria global, en el 2022

El 2022 está siendo un año de gran incertidumbre, y como tal será un momento para que algunas empresas prosperen a causa de ello. A diferencia de otros momentos iguales, en este, la implantación correcta de la inteligencia artificial será un elemento diferenciador que ayudará a decidir cuáles de esas empresas sacarán partido de este momento. En este post te contaré dónde centrarán las empresas sus esfuerzos de IA a medida que analicen big data y busquen nuevas oportunidades de ingresos, con el objetivo de sacar partido a este momento de incertidumbre. ¿Te apuntas? Vamos a ello. 

Los problemas en la cadena de suministro derivados de la pandemia global están afectando a la producción de todo tipo de industrias. Desde automóviles, a aparatos electrónicos, pasando por muebles o incluso el papel higiénico.  

Al mismo tiempo, los precios mundiales de los alimentos han saltado a su nivel más alto en más de una década, a medida que la escasez de trabajadores, el cierre de fábricas y los altos precios de los productos básicos destrozan los planes incluso en las operaciones logísticas y de previsión más sofisticadas. 

Ante esta situación, muchas empresas se están empezando a mover buscando alternativas relacionadas con la tecnología, que les haga más competitivos, así como que les ayude a prever tendencias coyunturales y optimizar sus procesos de fabricación. 

Según una encuesta de PWC que se realizó a mitad de 2021 entre más de 1.000 empresas al nivel global, en nueve sectores, entre ellos la banca, la salud, o la energía, encontró que el 86% de ellas estaban ya preparadas para hacer de la IA una “tecnología convencional”. 

En función de lo que salió de esa encuesta, así como de otros estudios relacionados, podemos determinar, cuáles pueden ser las principales predicciones para el 2022 sobre Inteligencia Artificial en la industria global. Vamos a verlas. 

 

7 principales predicciones sobre IA en la industria global, para este 2022.

Hay muchas. Unas en desarrollo, otras ya implantadas y contrastadas, pero todas aún sin ser generales en su uso a nivel internacional. Sólo unas pocas empresas se están aprovechando hoy día de las oportunidades que les ofrece esta tecnología. 

Aquí te presento algunas de las que más se hablan, y siempre en función de varios informes y opiniones de expertos al nivel internacional. Vamos a ver cuáles son: 

7 predicciones sobre la IA en la industria global en el 2022

 

#1. IA conversacional.

El año pasado la Inteligencia artificial conversacional fue utilizada mayormente en el campo de los videojuegos y el entretenimiento. Esta se utilizó sobre todo, para hacer que los videojuegos fueran más inmersivos permitiendo la interacción en tiempo real con los diferentes personajes.

Este 2022, es el año de utilizarla también para el ámbito laboral. Estas nuevas herramientas de inteligencia artificial conversacional nos permitirán trabajar de manera más eficiente y efectiva, utilizando el procesamiento del lenguaje natural. La síntesis de voz está lista para volverse tan emotiva y persuasiva como la voz humana en este 2022, lo que va a ayudar a industrias como el comercio minorista, la banca y la atención médica a comprender mejor y servir mejor a sus clientes.

Yendo más allá del procesamiento del lenguaje natural, las empresas que utilizan tanto el habla como el texto para interactuar con otras empresas y con sus clientes, emplearán la IA a medida que avanzan en ella, para comprender el contexto o el sentimiento en lo que se está diciendo. ¿El cliente está frustrado? ¿Tu jefe está siendo sarcástico? A pesar de que en el lenguaje español esto es especialmente complejo, se acelerará la adopción de herramientas como OpenAI Github copilot, que ayuda a los programadores a ser más efectivos en su trabajo relacionado con esto.

 

#2. Automóviles programables.

Todo automóvil perdía valor en el mismo instante en el que salía del concesionario, sin embargo, muy pronto esto dejará de suceder. Veremos a más fabricantes de automóviles moverse para reinventar la experiencia de conducción mediante la creación de arquitecturas definidas por software con capacidad para admitir nuevas aplicaciones y servicios a través de actualizaciones inalámbricas automáticas. Los vehículos mejorarán y serán más seguros con el tiempo.

La IA ayudará a desestresar la conducción diaria, por ejemplo, hasta el centro de trabajo. Esta inteligencia artificial actuará como un asistente personal, mejorando el viaje en el vehículo, aportando una experiencia más segura y agradable.

Los ocupantes del vehículo tendrán acceso a servicios inteligentes que siempre están activos, permitiéndoles utilizar IA conversacional en tiempo real para recomendaciones, alertas, controles de vehículos y mucho más.

Además, la inteligencia artificial y el análisis de datos ayudarán a entrenar y validar los vehículos autónomos para una amplia gama de condiciones de conducción, brindando seguridad diaria diseñada para el largo plazo.

 

#3. Estándares emergentes para 3D enfocados en el Metaverso.

Estos avances irán dirigidos a la descripción de mundos virtuales como el del Metaverso. Los estándares como Universal Scene Description (USD) y glTF evolucionarán rápidamente para satisfacer las necesidades fundamentales de la Web3 y los gemelos digitales.

La tasa de innovación en IA se ha acelerado durante toda esta década, pero la IA no puede avanzar sin grandes cantidades de datos diversos y de alta calidad. Hoy en día, los datos capturados del mundo real y etiquetados por humanos son insuficientes tanto en términos de calidad como de diversidad, para saltar al siguiente nivel de inteligencia artificial. En 2022, veremos una explosión de datos sintéticos generados a partir de mundos virtuales (Si quieres saber un poco más sobre cómo será el Metaverso y su aplicación en el área del marketing, te recomiendo nuestro post “Qué es el Metaverso y cómo influirá en las marcas”).

 

#4. AI4Science. La IA facilitará el descubrimiento de nuevos fármacos.

En los últimos 25 años, la industria farmacéutica ha pasado de desarrollar fármacos a partir de fuentes naturales (por ejemplo, plantas) a realizar cribados a gran escala con moléculas sintetizadas químicamente. El machine learning o aprendizaje automático permite a los científicos determinar qué fármacos potenciales merece la pena evaluar en el laboratorio, y la forma más eficaz de sintetizarlos, generando, según dicen los expertos, hasta un millón de fármacos nuevos.

La IA conducirá a avances en el descubrimiento de nuevos medicamentos y tratamientos, y revolucionará la atención médica. 

La categoría “medicamentos, cáncer, molecular, descubrimiento de fármacos” recibió la mayor cantidad de inversión privada en IA en 2020, con más de USD 13.800 millones, 4,5 veces más que en 2019, por poner un ejemplo.

La industria de dispositivos médicos tiene una oportunidad innovadora, habilitada por la inteligencia artificial, para minimizar y reducir costos, automatizar y aumentar la accesibilidad, y ofrecer innovación continuamente durante la vida útil del producto. Las empresas de dispositivos médicos evolucionarán desde la entrega de hardware hasta la provisión de sistemas de software como servicio (SaaS) que se pueden actualizar de forma remota para mantener los dispositivos utilizables después de la implementación.

La IA se integrará profundamente con HPC (computación de alto rendimiento) y hará posibles las simulaciones y modelos científicos a una escala y fidelidad sin precedentes en áreas como los modelos meteorológicos y climáticos.

 

#5. IA perimetral en procesos de fabricación.

En este caso, la tecnología 5G puede suponer nuevas oportunidades para la computación perimetral. La IA-on-5G desbloqueará casos en los que la IA perimetral podría aportar importantes soluciones para la industria. Esto abriría el camino a lo que se denomina como “Industria 4.0”: automatización de plantas, robots de fábrica, monitoreo e inspección, además de facilitar sistemas autónomos en carreteras de peaje o en aplicaciones de telemetría de vehículos. Del mismo modo, supondrá un avance en lo relacionado con espacios inteligentes en el retail, ciudades, cadenas de suministro, incluso lo que se llama la fábrica inteligente. Estas fábricas usan cámaras y otros sensores para realizar una inspección y un mantenimiento predictivo. Sin embargo, la detección es solo el primer paso. Una vez detectado, se deben tomar medidas. Esto requiere una conexión entre la aplicación de IA que hace la inferencia y los sistemas de monitoreo y control, u OT, que administran las líneas de ensamblaje, los brazos robóticos o las máquinas de recoger y colocar.

 

#6. IA para acelerar el servicio en negocios como el de la hostelería, el retail y la logística.

Los clientes cada vez demandan más un servicio más rápido. Por ello, precisamente los restaurantes de comida rápida han sido los primeros en implantar la IA para la toma de pedidos automatizada. Eso es posible gracias a los avances en la comprensión del lenguaje natural y el habla, combinados con los sistemas de recomendación. De este modo, los ‘fast food’ implementarán la toma de pedidos automatizada para acelerar los tiempos de entrega y mejorar las recomendaciones.

En los supermercados y las grandes tiendas, los minoristas aumentarán el uso de análisis de video inteligente para crear cajas automatizadas y compras autónomas o sin cajero.

La logística es otro de los puntos en los que la IA tendrá especial importancia. Y es que, si tenemos en cuenta que el punto fuerte de la inteligencia artificial está en simplificar los problemas increíblemente complejos, como es el caso de la cadena de suministros, en este aspecto va a tener mucho que decir. Tras la falta de aprovisionamiento que estamos viviendo actualmente (ver post “La crisis del desabastecimiento: La atención al cliente como solución”), optimizar la cadena de suministros, disponiendo del producto y realizando envíos mucho más rápidos, va a ser un área crítica para desarrollar con la IA, en el sector logístico.

La IA puede permitir pronósticos más frecuentes y precisos, asegurando que el producto correcto esté en la tienda correcta en el momento correcto.

Del mismo modo, la IA y el Data Science, ayudarán en todo lo relacionado con el almacenamiento (montacargas autónomos, automatización del empaquetado…) y la entrega de última milla (simulaciones de rutas).

 

#7. Descongelación de los Data Lakes como elementos clave en la analítica de datos.

Los data lakes han supuesto desde el inicio del trabajo del Big Data, un elemento fundamental, sin embargo, han estado, por así decirlo, congelados, debido a que están aislados y desacoplados del machine learning. Sin embargo, estos son muy efectivos, como he comentado, en el procesamiento de datos a gran escala (ver “Data Warehouse y Data Lakes. Qué son y para qué sirven”).

En este 2022 se prevé que los Data Lakes se modernicen definitivamente, a través de canalizaciones de datos de un extremo a otro debido a tres puntos de inflexión: infraestructura centralizada, la agilidad de las aplicaciones basadas en Kubernetes y el mejor almacenamiento adecuado a la tarea de su clase.

 

Durante la pandemia, a medida que los confinamientos se convirtieron en la nueva normalidad, las empresas y los consumidores se ‘digitalizaron’ cada vez más, proporcionando y comprando más bienes y servicios online. Este hecho trajo consigo un incremento exponencial de datos sobre esos consumidores, abriendo la puerta a un nuevo uso de esos datos que, junto con la IA, pueden abrir una nueva dimensión y convertirse en los impulsores de múltiples aplicaciones en todos los sectores.

Al nivel interno empresarial, la inteligencia artificial influirá sobre todo en la automatización de procesos, evitando que los empleados dediquen demasiado tiempo a trabajos repetitivos, pudiéndose centrar en tareas más creativas, por poner un ejemplo. Esto mejorará la productividad.

Ventajas de la IA

Llevamos años hablando de ella, pero quizás sea ahora en el 2022 cuando realmente empecemos a ver de una manera más evidente su aplicación real. La explosión de la Inteligencia Artificial no ha hecho más que empezar.

Emilio Fernández Lastra

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El futuro de los Contact Center pasa por la IA

El futuro de los Contact Center pasa por la IA

El futuro de los Contact Center pasa por la IA.

Decir que el futuro del Contact Center pasa por la inteligencia artificial, no es ninguna novedad. Sin embargo, ¿sabes a qué se refiere?, ¿cuáles son los tres principales problemas a los que se enfrentan?, ¿cómo se adaptará el modelo de negocio del CC con la IA?, ¿de qué manera se verán beneficiados los centros autónomos de esta tecnología? Si estás planteándote darle un impulso a tu servicio de atención al cliente y de call center, contratar uno nuevo, o simplemente te dedicas a ello, creo que este post te puede ayudar. Vamos a por ello. 

Los Contact Center siempre se han considerado un centro de costos y una fuente de frustración, tanto para las empresas como para los clientes. Aunque las empresas han utilizado BPO para reducir el costo de funcionamiento de un Contact Center, estos no han resuelto los problemas fundamentales.  

Para que los Contact Center prosperen, las organizaciones deben resolver estos problemas. Pero, ¿cómo pueden hacer esto los Contact Center y los líderes de servicio al cliente? La respuesta está en la inteligencia artificial y la introducción de un centro de contacto autónomo. 

 

Los 3 problemas fundamentales de un Contact Center.

3 problemas del contact center

A pesar de la subcontratación y los intentos de automatización, los Contact Center se han enfrentado históricamente a tres problemas importantes que aún persisten en la actualidad: 

#1. Dificultad en pronosticar la oferta y la demanda. 

Incluso con el CRM mejor que puedas manejar, es difícil para los Contact Center predecir con precisión los volúmenes de llamadas y tener siempre la cantidad perfecta de agentes en el personal para satisfacer la demanda. Los centros de contacto terminan con demasiados o muy pocos agentes, lo que genera costos más altos o tiempos de espera prolongados y experiencias deficientes para los clientes. 

#2. Altas tasas de rotación. 

El problema anterior se ve agravado por el hecho de que los agentes no permanecen en los Contact Center por mucho tiempo. Los centros de llamadas suelen tener una tasa de rotación promedio del 30% al 45%. Algunos, incluso tienen tasas de rotación de tres dígitos.  

La rotación es tan alta porque la mayoría de los agentes prefieren un trabajo menos aburrido, es decir, cuando los agentes atienden demasiadas llamadas de manera repetitiva, de nivel 1 (muy básicas), estas pueden provocarles agotamiento. Ese agotamiento un día y otro, acaba implicando cambio de trabajo. 

#3. Mala experiencia de cliente. 

Cuanto más repetitivas sean las tareas, más difícil será para los agentes mantenerse concentrados y comprometidos. Como resultado, su calidad de trabajo y la experiencia del cliente se ven perjudicadas. 

 

Si tu negocio tiene que ver con la atención al cliente, o tu marca trabaja habitualmente con este tipo de servicios, te habrás sentido identificado con cada punto que te acabo de comentar. Sin embargo, hay buenas noticias. No hay porqué resignarse a estos problemas, ya que la inteligencia artificial tiene mucho que decir al respecto. Te lo cuento. 

 

En qué puede ayudar la Inteligencia Artificial para crear un nuevo modelo de Contact Center.

 

Cómo ayuda la IA en un Contact Center

Uno de los primeros puntos que se buscó trabajar con la IA fue el eliminar todas esas tareas repetitivas que tanto daño hacían a los centros de llamadas de los Contact Center. A través de bots fundamentados en inteligencia artificial, se lograría atender a los usuarios en fases de llamada “tipo 1”. Esta automatización orientada al servicio al cliente, sin embargo, no siempre ha tenido éxito, ya que, a cambio, ha frustrado en algunos casos a los clientes. El teléfono, en particular, ha sido difícil de automatizar porque requiere inteligencia artificial para procesar el contexto de la llamada de un cliente, comprender con precisión la solicitud y responder rápidamente. 

Las empresas que han intentado desarrollar la IA de voz internamente, rara vez han logrado poner la tecnología en producción o procesar miles de llamadas con la IA. Por otro lado, las empresas que no han creado una solución personalizada han recurrido a los IVR (Respuesta de Voz Interactiva). Debido a que los IVR utilizan modelos de IA primitivos o reconocimiento fonético, requieren que los clientes aprendan su idioma, es decir, los clientes tienen que decir números, frases específicas o palabras clave que reconoce el IVR. Cuando los IVR no logran entender el problema, los clientes pasan a un agente y tienen que repetir el problema. Esto conduce a una mayor frustración. 

Sin embargo, existe otro tipo de inteligencia más avanzada, es la de los Contact Center autónomos, quienes proporcionan una forma más eficaz de aprovechar la tecnología de inteligencia artificial para el servicio al cliente. Estos, utilizan el poder de la inteligencia artificial de voz, actúan como la primera línea de defensa al resolver problemas de servicio al cliente de nivel 1, sin sobrecargar a los agentes con llamadas repetitivas y de alto volumen, ni mantener a los clientes en espera. 

Pero también ayudan a los agentes en llamadas más avanzadas, a través de, por ejemplo, la generación dinámica de argumentarios. Gracias a estos, el personal del contact center dispone además de una base de datos totalmente segmentada que le sirve para dirigir mejor las campañas y los argumentarios, y a través de un sistema de marcadores predictivos agilizar la toma de contacto.

Otro aspecto fundamental, radica en lo relacionado con la experiencia de cliente, ya que a través de la inteligencia artificial, desde el momento en el que se está desempeñando la llamada, el sowtware de inteligencia, está realizando un análisis exhaustivo, el cual repercute en una mejora posterior del servicio y de experiencia de cliente.

Y por último, todo lo relacionado con el conocimiento del cliente, en donde la IA permite extraer toda la información que tengamos en el CRM, analizarla y ayudarnos a comprender qué quieren estos en función de sus características demográficas, geográficas, sociográficas, e incluso psicográficas, ofreciéndonos esa información en el momento de realizar la llamada.

 

También brindan a los clientes soporte omnicanal de múltiples experiencias a través de voz, SMS, dispositivos móviles y otros canales. Cuando la IA no puede resolver un problema, se escala a un agente y se comparte un resumen de la interacción con el agente virtual. Los clientes no tienen que repetirse, y el agente puede saltar directamente a resolver el problema. 

De este modo, los contact center autónomos resuelven los 3 problemas fundamentales de los que he hablado anteriormente, de la siguiente manera: 

 

#1. Los problemas de nivel 1 se resuelven de inmediato. 

En este tipo de tareas repetitivas y predecibles, es en donde las máquinas mejor se comportan. Por ejemplo, buscar el estado de un envío, encontrar la ubicación de una sucursal cercana al cliente o informar sobre el estado de su suscripción, son algunas de las tareas que puedes eliminar por completo a tu equipo de agentes, gracias a la IA. De este modo, los agentes pueden dedicarse a resolver problemas más complejos. 

#2. El número de agentes se ajusta a la previsión de demanda de llamadas. 

La inteligencia artificial permite predecir los picos de llamada, pero lo que es mejor, al disponer de un filtrado automatizado de agentes virtuales, hace que el traspaso real a agentes, por ser consultas realmente fuera de lo común, se reduzcan, disponiendo el Contact Center de los agentes adecuados para no mantener en la espera a las llamadas entrantes. 

#3. Mayor satisfacción del cliente. 

A cualquier persona le da igual si le ayuda una máquina o una persona, siempre y cuando no tenga que esperar en obtener su solución al problema y este se resuelva lo más rápido posible. Con este sistema, cada llamada es respondida inmediatamente por la IA, y las llamadas son más rápidas y eficientes. Cuando se habla con una máquina, no hay charla. Los clientes tampoco tienen que esperar mientras los agentes ingresan información manualmente o navegan entre múltiples sistemas. Al conectarse a los CRM y al software del centro de contacto, la tecnología de inteligencia artificial encuentra y actualiza información al instante. También genera automáticamente notas de resumen para obtener información más detallada sobre las llamadas que ha atendido, reduciendo considerablemente la entrada de datos de forma manual a través de los agentes. 

 

Como ves, la IA da un salto importante en la gestión y satisfacción en la atención al cliente. Seguro que te preguntarás, cómo empezar a ponerlo en marcha. Para ello, debes de tener bien claros cada uno de estos puntos: 

  • Identifica un caso de uso para la automatización. 
  • Determina qué sistemas deben integrarse. 
  • Asegúrate de que los datos estén actualizados y sean precisos. 
  • Implementa uno de los casos de uso y determina su valor desde el punto de vista comercial. 

 

En artyco llevamos más de dos décadas trabajando por ofrecer una excelencia en la atención al cliente omnicanal, a través de un Contact Center propio con agentes especializados y con un nivel de rotación mínimo. La tecnología ha sido siempre nuestro buque insignia y a través de la cual hemos confiado el servicio a nuestros clientes, llegando a trabajar para muchas de las principales marcas al nivel internacional, como Mercedes-Benz, SEUR, LG Spain, British American Tobacco, Shiseido, Luftansa, Adeslas, Alcatel, McDonalds, Gallina Blanca, Metrovacesa, Fujitsu o el Grupo Fiat. ¿Quieres que te ayudemos con la atención al cliente o impulsemos tus ventas a través de nuestro contact center? 

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Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella


Desde hace algunos años, la automatización de procesos de manera inteligente o IPA, está ayudando a mejorar la productividad y la eficiencia, así como a reducir los riesgos operativos y mejorar la experiencia de cliente. En este post te cuento qué es, así como de qué manera puedes comenzar a utilizarla. ¿Te interesa mejorar? Entonces te interesa este post. No te lo pierdas, sigue leyendo.

IPA o Intelligence Process Automation, es un conjunto emergente de nuevas tecnologías que combina el rediseño de procesos fundamentales, con la automatización de procesos robóticos y el aprendizaje automático. En definitiva, es un conjunto de mejoras de procesos comerciales y herramientas de próxima generación, las cuales ayudan al trabajador al poder dedicarse al conocimiento y la creatividad, eliminando tareas repetitivas, replicables y rutinarias. Además, puede mejorar radicalmente el journey de los clientes, al simplificar las interacciones y acelerar los procesos.

Según la consultora McKinsey, las empresas que están utilizando IPA, están obteniendo resultados muy interesantes. Han logrado una media de automatización del 50-70% de las tareas, lo que se ha traducido en eficiencias de costos de tasa de ejecución anual del 20 al 35%, y una reducción del tiempo de proceso directo del 50 al 60%, con un retorno de la inversión altísimo.

Pero, ¿cómo funciona IPA? Principalmente utiliza cinco tecnologías centrales. Son estas:

    • Automatización de procesos robóticos (RPA).
      Es un software que automatiza tareas rutinarias como la extracción y limpieza de datos a través de interfaces de usuario existentes. El robot tiene una identificación de usuario como una persona y puede realizar tareas basadas en reglas, como acceder al correo electrónico y a los sistemas, realizar cálculos, crear documentos e informes y verificar archivos.
    • Flujo de trabajo inteligente.
      Es una herramienta de software de gestión de procesos que integra tareas realizadas por grupos de humanos y máquinas. Esto permite a los usuarios iniciar y rastrear el estado de un proceso de un extremo a otro en tiempo real. El software gestionará las transferencias entre diferentes grupos, incluso entre robots y usuarios humanos, y proporcionará datos estadísticos sobre los cuellos de botella.
    • Aprendizaje automático / análisis avanzado.
      Son algoritmos que identifican patrones en datos estructurados, como datos de rendimiento diario, mediante aprendizaje «supervisado» y «no supervisado». Los algoritmos supervisados aprenden de los conjuntos de datos estructurados de entradas y salidas antes de comenzar a hacer predicciones basadas en nuevas entradas por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y comienzan a proporcionar información sobre patrones reconocidos.
    • Generación de lenguaje natural (NLG).
      Son motores de software que crean interacciones fluidas entre humanos y tecnología, siguiendo reglas para traducir las observaciones de los datos a la prosa. Las emisoras han estado usando la generación de lenguaje natural para redactar historias sobre juegos en tiempo real. Los datos de rendimiento estructurados se pueden canalizar a un motor de lenguaje natural para escribir informes de gestión internos y externos automáticamente.
    • Agentes cognitivos.
      Son tecnologías que combinan el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para construir una fuerza de trabajo (o «agente») completamente virtual que es capaz de ejecutar tareas, comunicarse, aprender de conjuntos de datos e incluso tomar decisiones basadas en la «detección de emociones». Los agentes cognitivos se pueden utilizar para ayudar a los empleados y clientes por teléfono o por chat.

 

Bien, pero ¿qué aplicaciones reales puede tener?

Según varios informes, el área dentro de las compañías que más beneficio está sacando de poner en marcha este tipo de tecnología, es el de finanzas y contabilidad. Otros serían los específicos de producción o IT, así como el área de recursos humanos.

3 ejemplos de cómo se está utilizando de manera eficaz, podrían ser estos:

EJEMPLO #1. Suscripción comercial en seguros.

Estos procesos suelen ser bastante tediosos y requieren una gran cantidad de recursos y una gran inversión de tiempo. IPA puede mejorar drásticamente todo ese proceso mediante la creación de un proceso de suscripción que se puede analizar sin problemas, lo que permite a los empleados calificar a sus clientes de manera eficiente. Eso da como resultado una reducción en el tiempo de respuesta general y una mayor precisión de la organización.

EJEMPLO #2. Incorporación de clientes en el sector Banca.

El sector bancario también se ha beneficiado mucho después de la adopción de la tecnología de automatización inteligente. En la actualidad, los bancos están aprovechando activamente la tecnología IPA para clasificar y extraer información no estructurada de los documentos de incorporación de los clientes, para hacerlos útiles para el sistema de gestión del banco. Esto implica una mayor satisfacción del cliente y una mayor rapidez en la generación de ingresos para el banco.

EJEMPLO #3. Automatización del procesamiento comercial en la gestión de inversiones.

En el caso de la gestión de inversiones, IPA puede ser de gran ayuda. A menudo se ve que la compañía de inversión recibe la información de procesamiento comercial a través de correos electrónicos y en formatos PDF. En tal caso, extraer la información vital y relevante se convierte en una tarea tediosa. Sin embargo, ese no es el caso de la API. Mientras utiliza la tecnología de automatización inteligente, puede extraer sin problemas los datos relevantes del contenido no estructurado e incluso puede integrar esos datos con sistemas de gestión de inversiones. Todo eso elimina el tiempo extra que de otro modo se habría perdido en el procesamiento manual de los datos.

 

Ahora que ya te has hecho a la idea de qué es IPA o la automatización inteligente de procesos, vamos a ver de qué manera puedes comenzar a implantarla en tu compañía para poder sacarle el mayor de los provechos.

Cómo comenzar a utilizar un sistema de automatización inteligente de procesos o IPA

Poner en marcha IPA no requiere de una fuerte inversión en infraestructura estratosférica. Por ejemplo, implantar un RPA no es demasiado costoso, ya que utiliza los sistemas y el back-end existentes de IT de tu compañía, ofreciendo rápidamente un retorno.

Una buena manera de comenzar a poner en marcha estos procesos, podría ser esta:

#1. Alinear rápidamente API con el modelo operativo.

Lo primero que hay que hacer, sin duda, es que la aplicación vaya en la misma dirección que la estrategia general de la compañía. Para ello, deben de compartir objetivos y recorrido para conseguirlos. En muchos casos, la API tiene un papel importante, incluso dominante, en impulsar el cambio, pero su mayor valor se obtiene cuando las empresas comprenden cómo pueden trabajar con las otras capacidades y enfoques en el modelo operativo.

#2. Diséñalo entorno a la cartera completa de soluciones IPA para maximizar el impacto.

Las organizaciones necesitan imaginar e implementar programas de optimización para maximizar el retorno de la inversión. Aunque es más fácil y rápido implementar proyectos de automatización en silos, este enfoque no es el más adecuado. Por sí mismas, las tecnologías individuales son insuficientes para conseguir un valor global tal y como se busca con IPA. En cambio, para transformar la forma en que trabaja un grupo, se requiere un rediseño fundamental del proceso.

Por tanto, se debería de crear una hoja de ruta detallada para la implementación, a fin de identificar todas las oportunidades de mejora de la automatización y permitir a la empresa secuenciar las iniciativas de IPA, equilibrando su impacto con la viabilidad de escalar las soluciones desde los casos de uso iniciales.

Se debería de comenzar el viaje de IPA creando rápidamente una descripción general de las tareas actuales y los recursos y capacidades necesarios para llevarlas a cabo. Luego, implementar un equipo de incubadoras con experiencia para rediseñar procesos y flujos de trabajo grupales basados en un conocimiento profundo de las líneas de negocio y las capacidades de IPA.

#3. Construye un producto mínimo viable (MVP) rápido.

Normalmente es bastante abrumador comenzar a trabajar directamente con todo lo que te ofrece IPA. Al igual que con otros esfuerzos de digitalización, es mejor seleccionar, teniendo en cuenta la velocidad y el impacto, un proceso de extremo a extremo o el recorrido del cliente para rediseñar y mejorar con IPA, y luego trabajar para lanzar la versión más simplificada del producto que puede realizar la tarea. De esta manera, puedes probar rápidamente qué funciona y qué no y hacer los cambios correspondientes.

#4. Genera impulso y captura valor.

Cualquier implementación de IPA debe combinar ganancias rápidas con desarrollos más grandes a más largo plazo. La hoja de ruta detallada debe basarse en un rediseño de procesos fundamentales que secuencia los módulos automatizados para la producción y reinventa la forma en que los grupos deben trabajar para capturar valor.

#5. Incorpora capacidades duraderas para lograr la sostenibilidad.

Una forma exitosa de sostener la creación de valor es creando un centro de excelencia (CoE) para gobernar la transformación y respaldar la implementación rápida de soluciones IPA a través del desarrollo de capacidades, certificación y estándares, administración de proveedores y la creación de una biblioteca de patrones de soluciones reutilizables.

Deben existir controles sistemáticos y las organizaciones deben integrar el análisis empresarial crítico y las habilidades digitales en las líneas de negocio, para que puedan apropiarse del proceso. También necesitan rediseñar las estructuras organizacionales para capturar valor, establecer un modelo operativo de estado futuro, para escalar sus iniciativas de IPA, crear planos para estructuras futuras, y capturar así el impacto.

De este modo, los procesos liberarán a los equipos para que se centren en actividades más creativas.

Es fundamental involucrar a la empresa y a los equipos funcionales en el proceso. La forma más exitosa de desarrollar capacidades IPA duraderas es a través de un enfoque de aprendizaje práctico que combina entrenamiento, capacitación en el trabajo e intercambio de conocimientos.

#6. Coordina cuidadosamente la gestión del cambio y las comunicaciones.

Como en cualquier gran programa de transformación, se requerirá un plan de comunicación sólido para ayudar a administrar la redistribución, generar entusiasmo y alinear el cambio con la estrategia corporativa. El éxito en el establecimiento del nuevo modelo de ejecución dependerá de qué tan alineado esté con la cultura de la organización y cómo de bien las personas son capaces de adaptarse a las prácticas ágiles.

Como ves, la automatización inteligente de procesos puede ofrecer muchos beneficios a cualquier compañía, sin embargo, es una tarea difícil de llevar a cabo de manera interna. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

La optimización de los precios es una tarea de enorme trascendencia para cualquier empresa, ya que, mediante este, además de hacer competitiva su oferta comercial, va a incidir directamente en los beneficios de la compañía, a través del incremento o reducción del margen. El correcto establecimiento de estos precios, así como su variación a lo largo del tiempo sabiendo tener en cuenta múltiples variables, puede ser determinante para la empresa. Y una excelente manera de hacerlo eficazmente es a través de la Inteligencia Artificial. ¿Quieres saber de qué manera? Te lo cuento.

Como bien sabes, la Inteligencia Artificial o IA (en inglés artificial intelligence – AI) es llevar la inteligencia humana a una máquina, la cual es capaz de tener en cuenta muchas más variables y de una manera más rápida y eficaz, que un ser humano, para desempeñar una acción, realizar una hipótesis o sacar una conclusión, entre otras muchas cosas.

Uno de los campos en los que mayor actividad está teniendo la IA, es en el marketing, en el que empresas como Netflix, Amazon o L`Oreal están liderando en sus respectivas industrias, el uso de esta inteligencia, para sacar mayores beneficios en su cuenta de resultados.

En este aspecto, si quieres profundizar en ello, te recomiendo que eches un vistazo a este post que escribí hace tiempo sobre “Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing” en el que te hablo de su uso en el Data Driven Marketing, la automatización de procesos, la interacción personalizada, la creación de contenidos o la publicidad programática.

Sin embargo, otro de los campos en los que más se está sacando provecho a la IA, es en la disciplina del customer intelligence, en el que se están consiguiendo grandes avances y beneficios descubriendo la “personalidad de compra” de un consumidor, gracias al volumen de datos que disponemos, los cuales trabajados correctamente con una metodología de Data Management, aplicamos una vez preparados, el Deep Learning. Este proceso, nos está permitiendo, entre otras cosas, encontrar productos a través de imágenes y no palabras clave, identificar logotipos en imágenes dentro de las diferentes plataformas sociales, o predecir las preferencias de los usuarios en cualquier eCommerce. – “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial”.

Como puedes imaginar, el Pricing es un área en el que la Inteligencia Artificial aporta múltiples ventajas. Este, más que muchos otros, se nutre de datos, muchos datos… los cuales le sirven para alimentar los diferentes escenarios de negocio. Estos datos, unidos a una tecnología que ayude a generar esa inteligencia artificial, hacen posible lo que se conoce como “nueva gestión de precios”.

Vamos a ver de qué manera podemos hacer Pricing con inteligencia artificial. El proceso para llegar a este, sería el siguiente. Vamos a ello.

 

Paso 1: Acceso y uso de las fuentes de datos

Acceso a datos para determinar Pricing

Lo primero que debe hacer cualquier empresa es definir y poner en actualidad el acceso a los datos y su integración.

Toda empresa tiene acceso a datos de diversas fuentes, tales como el ERP, el CRM, Facebook, Google… y a través de múltiples formas como pueden ser un archivo, una API o una base de datos. Toda esta información se puede almacenar en la nube, a través de plataformas como AWS o Azure. Sin embargo, ante tal cantidad de datos, tipos y plataformas, no debemos perder el foco de cuáles de estos datos necesitamos para poder optimizar nuestros precios.

Con esta filosofía, podríamos decir que los principales datos que necesitaremos analizar son:

  1. Datos transaccionales. Este es quizás uno de los datos más importantes para el pricing, ya que va directo a la cuenta de resultados y la rentabilidad de la empresa.
  2. Datos relacionados con el stock. Qué productos tenemos y cuál es la disponibilidad de estos, es fundamental para determinar el precio final.
  3. La demanda. Monitorizando y obteniendo información sobre el interés de los consumidores en adquirir nuestro producto, es decir, la posibilidad de conocer la demanda, nos ayudará a crear una política de pricing dinámico, el cual varíe en función de la demanda detectada previamente. Sectores como la aviación comercial, tienen muy desarrollada este tipo de políticas.
  4. El contexto. Este aspecto tiene que ver con cualquier evento, promoción o suceso que pueda marcar un cambio en las tendencias habituales de demanda de la marca. Un factor de contexto significativo ha sido por ejemplo la crisis del COVID-19, pero también puede ser un mundial de fútbol si eres un vendedor de ropa deportiva o el Black Friday si eres de electrónica de consumo.
  5. La estrategia. La determinación del precio, se verá enormemente influenciada por la estrategia que tenga la compañía en cuanto a posicionamiento, objetivos, política comercial, etc.

Una vez tengamos claro cuáles de esos datos pueden influir en nuestro producto y cómo podemos acceder a ellos, limpiarlos homogeneizarlos y almacenarlos, llegaría el momento de tratarlos, ¿cómo?

 

Paso 2. Creación de modelos avanzados

Analítica avanzada para Pricing

Una vez que ya tenemos establecidas las bases sobre las que trabajar el Pricing, es hora de aplicarle una capa de inteligencia de negocio y algoritmos de machine learning. En establecimiento de precios, los más destacables son:

  1. Segmentación. Gracias a la segmentación, lo que hacemos es clusterizar o trocear las múltiples opciones que nos dan los datos, como por ejemplo las relacionadas con el contexto (si está lloviendo, si son las vacaciones de verano, si es Navidad…); relacionados con el canal en el que se vende (Amazon, El Corte Inglés, tienda online propia…); en función del perfil sociodemográfico o patrón de compra del consumidor; en función del dispositivo favorito (móvil, ordenador, teléfono…); la geolocalización… y muchos más. Con Machine learning aplicado a esto mismo, nos puede permitir asignar unos precios u otros de manera inteligente, aumentando la conversión, al ser más a medida del público al que nos estamos dirigiendo, el momento y el medio.
  2. Predicción. Esta es clave para llegar a realizar un ajuste de los precios en tiempo real, o lo que se llama “precios dinámicos”. A través de modelos de regresión, por ejemplo, logramos predecir la relación entre unidades vendidas y precio, intensidad promocional, tipo de producto, perfil del cliente… Amazon por ejemplo, utiliza un algoritmo para crear sus precios dinámicos, los cuales varían en función del stock y unos competidores concretos. Según los expertos, Amazon es capaz de cambiar 2,5 millones de precios al día, ajustándolos a sus necesidades.
  3. Optimización. Esta es otra de las funcionalidades, por llamarlo de alguna manera, para aplicar el Pricing a través de modelos avanzados, es decir, optimizar maximizando la rentabilidad, teniendo en cuenta los patrones de navegación, otras transacciones, el momento actual… La alemana Blue Yonder, fundada por el profesor Michael Feindt, excientífico del CERN e inventor de una metodología única para resolver problemas complejos de optimización llamada NeuroBayes, ha conseguido generar millones de modelos de optimización en tiempo real, lo que a su vez, le ha permitido al distribuidor Morrisons evitar roturas de producto y adaptarse inmediatamente a la crisis del COVID-19.

Sin embargo, no todo se puede quedar en la capa analítica, ya que estamos hablando de negocios y como tales, debe existir una capa que trate precisamente este aspecto.

 

3. Prescripciones para el negocio

Predicción de negocio a través del Pricing

El éxito de poder hacer un correcto Pricing a través de la Inteligencia Artificial, como hemos visto, pasa por los datos, la tecnología, y como no, a través del conocimiento del negocio.

El negocio debe ser el punto de partida para saber hacia donde tenemos que ir, y el de llegada. Entre medias, está todo lo expuesto anteriormente.

En este punto, ya final, la IA debe ayudar a través de prescripciones, en los siguientes ámbitos:

  1. Fijación final del precio. A través de la integración de datos y de modelos y soluciones, la IA puede determinar en tiempo real los precios de los productos, catálogos, a la vez que aporta una coherencia respecto a los precios de otros países, otras familias de productos, etc.
  2. Fijación de descuentos y rebajas. La Inteligencia artificial puede ayudarnos a determinar cuándo poner en promoción un producto, cuándo establecer un período de rebajas y qué precio adoptar.
  3. Portfolio y mix de ventas. Una de las importantes funciones que tiene la IA en el pricing, está relacionada con la variación de precio de un producto, para que este impacte sobre otros productos de la familia, maximizando la rentabilidad de la categoría general de esos productos. Empresas como Coca-Cola han abierto un área nueva dedicada a la Gestión del Crecimiento de Ingresos, la cual está poniendo en marcha este tipo de prácticas.

 

Como has podido ver, la determinación de precios de manera automática e inteligente, a través de datos, algoritmos y tecnología es posible. Sólo es necesario conectar, por ejemplo,  los servicios de comercio electrónico más populares (Google Analytics, Magento, Prestashop, Shopify y otros), así como otras fuentes de datos internas (ERP y CRM de la empresa) y externas, y, a través de un núcleo de aprendizaje profundo (machine learning) que analiza tanto datos internos y externos, como precios fijos y estacionales, averiguaremos las causas que están originando cambios en los precios de un determinado sector, ajustándolos de forma automática y sin necesidad de intervención humana.

La estrategia de Pricing, no obstante, puede y debe ser supervisada por personas de forma manual. No obstante, el precio que propone la IA ayuda a fijar los precios, ya que además de aportar valor a los clientes, busca la mayor rentabilidad para la empresa.

¿Estás buscando automatizar procesos a través de machine learning? En artyco podemos ayudarte.

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

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