En los años 70, Toyota revolucionó la industria automotriz con la creación de un sistema de manufactura esbelta que privilegiaba—y privilegia hasta la fecha—el principio conocido como just-in-time o justo a tiempo.

A partir de la observación cuidadosa de los procesos, desde 1946, ingenieros y directivos de la empresa perfeccionaron una matriz de toma de decisiones que busca eliminar todo tipo de desperdicio en su producción: desde material hasta tiempo, considerando muy activamente el valor de sus recursos humanos.

Esa transición paulatina y cuidadosa llevó a Toyota a convertirse en un ícono de su sector a tal grado que su sistema de producción se ha tratado de replicar en un sinnúmero de industrias.

Lo que sucede hoy en día con la incorporación de Inteligencia Artificial y Machine Learning en los esquemas de negocios innovadores y tradicionales es similar. Sin embargo, estos procesos son tan acelerados y tan vertiginosos que se proponen como parte de una denominada Cuarta Revolución Industrial.

En ese contexto, es de suma importancia que las empresas, de cualquier giro y tamaño, busquen la forma de implementar herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, tanto en su logística como en sus productos y servicios.

Toma de decisiones y resolución de problemas más efectivos

Por más información que pueda recopilar de forma tradicional un directivo o un equipo de trabajo, lo más probable es que nunca se puedan contemplar todas las aristas de un problema a resolver o una decisión por tomar.

Los retos, incluso aquellos que no parecen tan complejos, implican tiempo para recopilar y analizar datos que permitan a las empresas dimensionar el problema, incorporar variables y encontrar posibles soluciones.

De acuerdo con el estudio El Recorrido del Machine Learning, de Amazon Web Services, incorporar esta tecnología pueden encallar en decisiones de negocio más inteligentes y rápidas, al utilizar datos, ya sean estructurados o no estructurados, que son procesados cada vez más con mayor precisión mediante algoritmos que mejoran por sí mismos, es decir, aprende en cada interacción y entre más se utilicen se vuelven más precisos.

Aunque los beneficios de esta tecnología son muchos es imprescindible que las empresas cuenten con un equipo de especialistas que conozcan el negocio y que entrenen y alimenten continuamente los modelos de Machine Learning, sólo así los resultados serán favorables.

Si bien esto es una travesía y tomará varios años lograr que los modelos maduren, aquellos negocios que no lo hagan se quedarán rezagados. Otro paso importante es incorporar herramientas de cómputo en la nube para hacer los proyectos más ágiles y reducir los costos, esto hace que casi cualquier empresa pueda impulsar su crecimiento con esta tecnología.   

Machine Learning y nuevos productos

La información y estrategias obtenidas a partir del uso eficaz de Inteligencia Artificial, no sólo hacen más eficientes los procesos al interior sino que, igualmente, sirven para perfeccionar sus productos.

Por un lado, la recopilación y gestión de la información de los clientes da perspectivas quizá no contempladas por una empresa para afinar detalles que pueden potencializar ventas y a apoyar a las estrategias de fidelización. En ese sentido los chatbots impulsados con Inteligencia Artificial son herramientas altamente eficaces para recopilar y analizar datos directamente de los consumidores.

Por otro lado, estos mismos datos procesados por Machine Learning sirven para identificar patrones de consumo y recepción con miras a desarrollar ideas a futuro. Es decir, la Inteligencia Artificial puede predecir los movimientos de un mercado o sector y ayudar a desarrollar los productos que serán consumidos en el corto, mediano e incluso largo plazo. Se trata de anticiparse a la demanda y darle al cliente lo que quiere, incluso antes de que lo pida. Ése es el poder de la tecnología.

Optimización por todos lados

En el fondo, el Machine Learning representa un abanico de posibilidades inmenso para crear mayor eficiencia en cualquier nivel de una empresa. Esto puede reducir pérdidas de ventas, desperdicio en inventario, mejora la toma de decisiones, permite el desarrollo de nuevos y mejores productos; en fin, tiene diversas aplicaciones.

Cabe destacar que el éxito en la implementación de esta tecnología parte de la data, es decir, las soluciones de Machine Learning se alimentan de datos y estos son los que contribuyen a los análisis más precisos. En contraste, si se alimentan con datos sesgados, los resultados no serán los deseados.

Es por ello que a la par de estas herramientas, las empresas deben enfocar sus esfuerzos en una estrategia para recopilar y almacenar datos propios que sirvan para el beneficio de la compañía. Ahí está la clave para que la implementación de Machine Learning sea todo un éxito, así es como se crean mejores empresas.