Introducción
En el mundo empresarial actual, el uso de la inteligencia artificial y machine learning en procesos organizacionales se ha convertido en una ventaja competitiva para las organizaciones. Una de las formas más seguras y controladas de incorporar machine learning en el entorno empresarial es a través de una herramienta BPM o de Gestión de Procesos de Negocio. Si deseas conocer más sobre por qué combinar Machine Learning con BPM, puedes leer el artículo Incorporación de Machine Learning a los Procesos de Negocio con BPM.
En este artículo, exploramos cómo las técnicas de machine learning pueden mejorar los procesos organizacionales en cuatro diferentes escenarios concretos:
- Prevención de abandono de clientes
- Revisión de candidatos en procesos de selección de personal
- Detección de fraude en transacciones bancarias
- Optimización en solicitudes de contacto
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.
A continuación, se muestra el diagrama de un posible proceso para este escenario:
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.
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.
A continuación, se puede ver un ejemplo del proceso:
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.
A continuación, se muestra una posible implementación del proceso:
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.
A continuación, se muestra un ejemplo del proceso mencionado:
Otros casos de uso
Con los avances recientes en tecnología de lenguaje natural, con la aparición de Bard y ChatGPT con GPT-4, se han abierto nuevas oportunidades para optimizar los procesos en las organizaciones. Estos modelos pueden integrarse a través de APIs en diversos procesos para abordar desafíos como:
- Encontrar errores en la redacción de documentos
- Resumir documentos
- Identificar errores en un proceso
- Generar redacción de correos electrónicos personalizados
- ¡Y más!
Es importante tener en cuenta que al utilizar servicios externos, es necesario revisar que cumplan con las políticas de privacidad de la organización y garantizar la protección de los datos confidenciales.
Conclusión
En resumen, la combinación del machine learning con BPM ofrece numerosos beneficios en diferentes procesos organizacionales. Desde la optimización de la selección de personal hasta la detección de fraudes, estas técnicas mejoran la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia tanto para las organizaciones como para los clientes. Al implementar adecuadamente estas soluciones, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva y lograr un crecimiento sostenible en el mercado actual.
Si quieres saber más, no dudes en contactarnos.
