El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) suenan a ciencia ficción, a esas cosas que solo se ven en las películas. Pero la tecnología ya está aquí, ya está demostrando su valía en el mercado y se está desarrollando pensando en las empresas. Hoy en día, todos hemos visto u oído hablar de sistemas diseñados para negociar de forma inteligente con acciones y valores, o creados para ofrecer una experiencia de conducción autónoma. De hecho, la mayoría de nosotros interactuamos con la IA a diario. Por ejemplo, al ponernos en contacto con el servicio de atención al cliente por Internet; al utilizar un motor de búsqueda, al comprar en Amazon o al preguntarle a Alexa por el tiempo.
El aprendizaje automático se basa en la idea de que, en lugar de enseñar a los ordenadores todo lo que necesitan saber sobre el mundo y cómo ejecutar instrucciones, podría ser posible y más eficiente enseñarles a aprender por sí mismos.
Evolución natural de la IA y la MI
Algunas áreas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático constituyen una evolución natural de la inteligencia empresarial, en la que, en lugar de proporcionar datos en forma de informe que una persona analiza y utiliza para extraer conclusiones, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden realmente de los datos y ofrecen resultados o conclusiones previstos. A continuación, estos resultados pueden ponerse en práctica mediante procesos automatizados diseñados para actuar de acuerdo con ellos.
La IA/ML es el proceso de aprender y mejorar a partir de experiencias pasadas: utiliza los datos que se le proporcionan para identificar patrones, de modo que sea capaz de formular afirmaciones, tomar decisiones o realizar predicciones con un cierto grado de certeza basado en experiencias pasadas. El «aprendizaje» se hace posible gracias a un ciclo de retroalimentación que detecta o recibe información sobre si sus decisiones son correctas o erróneas y, a continuación, modifica el enfoque que adoptará en el futuro.
Si se dispone de un volumen considerable de datos con los que aprender, el potencial de la IA puede ser impresionante. De hecho, al igual que ocurre con la inteligencia empresarial, la calidad de los resultados que puede generar un programa de aprendizaje automático depende del volumen y la calidad de los datos con los que cuenta para aprender.
Como se ha mencionado anteriormente, ya estamos viendo cómo se aprovechan la IA y el aprendizaje automático en las empresas en ámbitos como la atención al cliente, con interacciones naturales y automatizadas con los clientes. También observamos un uso intensivo en marketing y publicidad, con sistemas increíblemente sofisticados diseñados para detectar la edad, el sexo y las orientaciones políticas y sociales de las personas simplemente mediante el análisis de las expresiones faciales, el lenguaje corporal, la vestimenta, etc.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático avanzados también pueden aprovecharse en aplicaciones financieras. Entonces, ¿de qué formas puedes aprovechar los datos de facturación para ayudar a una máquina a «aprender» algo que pueda beneficiar a tu empresa?
Estas son algunas de las áreas que BillingPlatform está explorando:
- Predicción de la pérdida de clientes: la capacidad de extraer información de los datos de facturación, pagos y uso para detectar indicios de que un cliente está a punto de darse de baja. A continuación, la plataforma puede aprovechar estas señales y automatizar comunicaciones personalizadas con los clientes sobre productos infrautilizados, productos alternativos, incentivos y ofertas, todo ello con el fin de fomentar de forma proactiva la retención. También puede alertar a los gestores de clientes sobre posibles riesgos de pérdida de clientes, así como predecir los ingresos de la empresa y ayudar a orientar el enfoque comercial.
- Asistencia en la fijación de precios y la elaboración de presupuestos: Incorporación del aprendizaje automático (ML) al proceso de configuración, fijación de precios y elaboración de presupuestos (CPQ) para ayudar a los comerciales a optimizar los precios y las combinaciones de productos, con el fin de aumentar las posibilidades de cerrar ventas y ofrecer mejores opciones para la fidelización de los clientes a largo plazo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los éxitos y fracasos anteriores en el proceso de ventas, así como aprovechar los datos de facturación y pago para detectar tendencias de pérdida de clientes, con el fin de proporcionar información detallada en forma de sugerencias concretas que permitan transformar el proceso de elaboración de presupuestos y ventas.
- Estrategias avanzadas de cobro: Aprovechar la inteligencia artificial (IA) y la automatización de la plataforma para definir y ejecutar estrategias de cobro óptimas para diferentes tipos de clientes en función del sector, la región y los patrones de pago y gasto, entre otros factores. El uso de la IA y el aprendizaje automático (ML), combinado con las capacidades de automatización de la plataforma —como los flujos de trabajo y las integraciones de servicios web—, permite automatizar por completo los procesos de cobro, llegando incluso a la llamada directa a los clientes para negociar y acordar un plan de pago y una vía de resolución para las cuentas morosas.
El próximo prototipo del Marketplace de BillingPlatform se centrará en aprovechar Amazon SageMaker, una tecnología de IA/ML, para desarrollar y entrenar un algoritmo de aprendizaje automático destinado a predecir la pérdida de clientes. En esta fase inicial, nos centraremos en parámetros generales como la antigüedad, los saldos pendientes, el volumen de uso y los niveles de ingresos. Es posible que decidamos ampliar los datos de entrenamiento para incluir información relacionada con los métodos de tarificación, como las suscripciones, el uso, las cuotas únicas, etc.
