- 1. ¿Qué es machine learning?
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2.
Casos de uso de Machine Learning en Empresas
- 2.1. Aprobación de un crédito bancario
- 2.2. Revisión de candidatos en procesos de selección de personal
- 2.3. Clasificación de candidatos
- 2.4. Solicitudes de compras
- 2.5. Decisiones por votación
- 2.6. Prevención de abandono de clientes
- 2.7. Detección de fraude en transacciones bancarias
- 2.8. Optimización en solicitudes de contacto
- 2.9. Realizar muestreo de las decisiones
- 3. ¿Cómo usamos Machine Learning en Qflow?
- 4. Beneficios de usar ML en empresas
- 5. Desafíos a superar
- 6. Conclusión
La inteligencia artificial no es una moda, es el principal ingrediente del éxito en las empresas. Incorporar IA a la gestión de tus procesos, desbloquea nuevas oportunidades para optimizar procesos, reducir costos y tomar decisiones rápidas y precisas.
Dentro de sus múltiples herramientas, encontramos en el machine learning una tecnología que permite a los sistemas aprender de los datos para incentivar la mejora continua. ¡Descubre cómo implementarlo en tu organización!
¿Qué es machine learning?
Machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos para mejorar su desempeño sin programarlos explícitamente.
Su uso en la automatización de procesos reduce tiempos y costos de gestión, mejora la toma de decisiones y transforma la productividad de las organizaciones.
Casos de uso de Machine Learning en Empresas
Descubre algunos de los usos populares de ML en la gestión empresarial:
Aprobación de un crédito bancario
Una de las formas más comunes de utilizar machine learning en los procesos de negocio es para la recomendación de decisiones.
En este caso, un algoritmo previamente entrenado toma los datos ingresados y realiza una recomendación en función de las decisiones anteriores. Dado que la decisión final es tomada por un humano y no por el algoritmo, es una forma con bajo riesgo de incorporar ML en tus procesos, especialmente en casos de decisiones críticas como la aprobación de un crédito bancario.
En estos casos, es útil que el algoritmo sea explicativo, para que quien reciba la recomendación pueda entender el motivo de la decisión.Para que esta estrategia sea exitosa, es importante concientizar a los usuarios de que la responsabilidad de las decisiones tomadas es de ellos y no del algoritmo.
Revisión de candidatos en procesos de selección de personal
En el proceso de selección de personal y reclutamiento, es común recibir una gran cantidad de currículums, lo que dificulta el análisis exhaustivo de cada uno de ellos. Esto puede resultar en la pérdida de candidatos altamente cualificados simplemente porque no fueron revisados adecuadamente. La incorporación de machine learning al proceso de reclutamiento puede brindar beneficios tales como acelerar la revisión de candidatos y facilitar la identificación de los mejores talentos.
Una forma de lograr una revisión más eficiente de los currículums es mediante el uso de técnicas de OCR para extraer el texto de los currículums. Además, es posible utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para resumir el contenido del texto extraído. De esta forma, se puede agilizar la revisión destacando las cualidades más relevantes de cada candidato.
Clasificación de candidatos
Otra estrategia para incorporar machine learning en los procesos de Recursos Humanos es la toma de decisiones.
Existen varias maneras de incorporar la toma de decisiones con inteligencia artificial a los procesos. Por ejemplo, un equipo de reclutamiento puede verse beneficiado al incorporar una evaluación adicional para la decisión de aceptar o descartar a un candidato.
Esto se debe a que el impacto de tener un falso positivo, contratando a un candidato que no esté capacitado para el puesto, puede generar pérdidas económicas y disconformidad en los clientes. Para solucionar esto, es posible realizar únicamente una evaluación manual en caso que el algoritmo decida aceptar al candidato, como se muestra en el siguiente ejemplo:
Solicitudes de compras
Los algoritmos de machine learning pueden proporcionar información acerca del nivel de confianza que tienen sobre una decisión, por ejemplo, indicando que una solicitud de compras tiene un 60% de probabilidad de ser aprobada. Este aspecto resulta fundamental, ya que el nivel de confianza de una decisión no es lo mismo si se considera que existe un 60% o un 95% de probabilidad de que sea correcta.
Es posible utilizar esta información para automatizar la toma de decisiones solamente si el algoritmo tiene un nivel de confianza superior a cierto umbral determinado, como podría ser 90%. En caso contrario, la decisión se evalúa manualmente. Esto se puede ver en el proceso de la siguiente imagen:
Decisiones por votación
Existen herramientas BPM, como Qflow, que permiten tomar decisiones por medio de votación. Las decisiones pueden ser tomadas por varios modelos de machine learning y personas de la organización. De esta forma, se disminuye el riesgo de una decisión errónea del proceso.
En la siguiente imagen se puede ver un ejemplo de proceso de votación:
Prevención de abandono de clientes
Mantener una buena relación con los clientes es esencial en cualquier organización. El impacto de perder un cliente puede ser altísimo, tanto en términos económicos como en reputación. Para evitar esta pérdida, muchas empresas están recurriendo a modelos de machine learning que evalúan el riesgo de que un cliente abandone, lo que se conoce como tasa de abandono o churn rate.
Por ejemplo, una empresa de telefonía móvil que busca identificar el riesgo de abandono de un cliente puede utilizar un modelo de machine learning para su predicción. Para esto, el modelo analiza los datos históricos de los clientes, como patrones de uso, duración de las llamadas, datos de facturación, quejas realizadas, si hubo pagos atrasados, entre otros, buscando identificar patrones. En caso de que el modelo indique que hay un riesgo elevado, se puede tomar medidas preventivas para evitar la pérdida del cliente.
En este proceso, el modelo de machine learning evalúa la información actualizada de los clientes y genera predicciones del riesgo de abandono. Si el modelo identifica a un cliente con un alto riesgo de churn, se inicia una fase de investigación. El equipo comercial de la empresa puede contactar al cliente de forma proactiva, ofreciendo descuentos especiales, planes personalizados u otros incentivos para fomentar su permanencia. Finalmente, se realiza una evaluación de los resultados de las medidas tomadas.
Detección de fraude en transacciones bancarias
Otro ejemplo que muestra la combinación del machine learning con BPM es la detección de transacciones fraudulentas en el ámbito bancario. En este caso, es posible entrenar modelos de machine learning para identificar patrones y comportamientos sospechosos en las transacciones bancarias.
Es importante tener en cuenta que, al seleccionar el algoritmo adecuado para este escenario, la efectividad no es el único criterio a considerar. También se requiere que el algoritmo sea explicativo, ya que en caso de bloquear una transacción sospechosa, el banco debe contar con argumentos sólidos para respaldar dicha decisión.
Además, es posible definir que las transacciones sospechosas sean enviadas para una revisión manual. De esta manera, se puede investigar a fondo la transacción y tomar una decisión informada sobre la legitimidad de la operación. Al realizar esta revisión manual únicamente cuando existen sospechas de fraude, se logra ofrecer una experiencia fluida a los usuarios, evitando revisiones innecesarias que podrían generar molestias o retrasos.
Optimización en solicitudes de contacto
En el sitio comercial de un producto, el formulario de solicitud de contacto juega un papel fundamental para interactuar con los visitantes interesados. Sin embargo, puede ser desafiante para el equipo encargado de atender estas solicitudes lidiar con la gran cantidad de mensajes recibidos diariamente.
Utilizando machine learning en procesos organizacionales, es posible desarrollar un modelo que analice los mensajes enviados a través del formulario de solicitud de contacto. El modelo puede examinar el contenido del mensaje, detectar patrones y evaluar la relevancia de cada solicitud. Esto permite filtrar automáticamente los mensajes irrelevantes, permitiendo que se enfoquen en atender aquellas solicitudes que lo ameriten.
A su vez, se puede acelerar aún más el proceso utilizando machine learning para clasificar automáticamente las solicitudes de contacto según su tipo. Esto se puede usar para, según el tipo clasificado, seguir distintos flujos dentro del proceso. Por ejemplo, si el mensaje se refiere a una consulta técnica, se puede redirigir automáticamente el mensaje al equipo de soporte. Del mismo modo, si es una solicitud de demo del producto, se envía automáticamente al equipo comercial encargado de coordinar y brindar las demostraciones correspondientes. Esto permite mejorar el proceso de atención al cliente y mejorar la calidad de las respuestas, brindando una experiencia satisfactoria tanto para la organización como para los clientes.
Realizar muestreo de las decisiones
Una forma de evaluar la efectividad de un modelo sin requerir acciones de usuarios, es definir aleatoriamente si se debe o no revisar la decisión. Esto tiene como beneficio adicional que las decisiones que son validadas manualmente pueden ser utilizadas para entrenar y mejorar la predicción del modelo a futuro.
¿Cómo usamos Machine Learning en Qflow?
Las herramientas de BPM como Qflow permiten integrar modelos de machine learning a los procesos de forma progresiva y controlada. Esto se debe a que es posible definir los procesos de forma tal que las personas puedan supervisar las decisiones tomadas por los modelos de machine learning. Una vez que los resultados obtenidos dan la suficiente confianza, se puede ajustar el proceso con simples cambios para que no sea necesaria la intervención humana. Si por alguna razón es necesario volver atrás, es posible hacerlo de forma inmediata sin requerir esfuerzos de programación.
En la siguiente imagen se puede ver cómo, únicamente modificando los puntos de decisión de ¿Utilizar machine learning? y ¿Requiere supervisión humana?, se puede lograr el comportamiento esperado.
Además, los procesos de negocio son una fuente importante de información para entrenar modelos de machine learning. Si una persona tiene que aprobar una solicitud de compra, es posible que vea un formulario con los montos, un motivo, el proveedor, entre otros datos. Toda esa información, junto con la decisión tomada, se pueden utilizar para entrenar al modelo de machine learning, que podrá aprender patrones y generar predicciones de las decisiones. De esta manera, Qflow permite recolectar constantemente información para mejorar los algoritmos de ML, pudiendo aprender de los cambios que suceden en los negocios.
Beneficios de usar ML en empresas
Al integrar machine learning, a la gestión de procesos, tu organización no solo mejorará su eficiencia, sino también su forma de interactuar con clientes y anticiparse al futuro.
Conoce los principales beneficios:
Automatización de procesos: el ML es una herramienta fundamental para la automatización de procesos, alivianando la carga de tareas para los equipos, permitiendo que se concentren en actividades estratégicas.
Mejora en la toma de decisiones: gracias a su aprendizaje continuo, los modelos de ML generan predicciones precisas y recomendaciones que ayudan a tomar decisiones más informadas.
Detección de anomalías: el ML puede entrenarse para identificar riesgos, fraudes o problemas en tiempo real, permitiendo solucionar los inconvenientes a tiempo.
Reducción de costos operativos: al reducir los tiempos de resolución de tareas, identificar errores y fallas, lograrás reducir gastos de forma significativa.
Capacidad de adaptación y escalabilidad: la implementación de machine learning permite que los sistemas evolucionen a la par de las necesidades de la empresa, ajustándose a nuevos desafíos.
Desafíos a superar
Si bien es intuitivo pensar que la inteligencia artificial también puede ayudar a optimizar los procesos de negocio, muchas organizaciones se encuentran con dificultades para comenzar su adopción.
Entre los principales desafíos con los que se encuentran las organizaciones, se puede ver:
- Datos insuficientes para realizar soluciones de inteligencia artificial efectivas.
- Falta de confianza en las decisiones o predicciones realizadas por la inteligencia artificial.
- Cambios en la forma de trabajo de los empleados.
Sin embargo, tener procesos automatizados con una herramienta BPM, permite que la adopción de la inteligencia artificial se pueda dar de forma natural y controlada.
Conclusión
Con la implementación de machine learning transforma datos en decisiones estratégicas, automatiza procesos y mejora la experiencia de tus clientes y colaboradores.
Asegura tu adaptabilidad al cambiante y competitivo universo empresarial, abrazando la innovación para posicionarte al frente del mercado. ¡Prueba Qflow hoy y potencia tus procesos con machine learning!
