La importancia del machine learning en las organizaciones

 La importancia del machine learning en las organizaciones

Para nadie es un secreto que la tecnología avanza a pasos agigantados. Prueba de ello es que progresivamente hemos visto cómo las máquinas o robots cada vez son más sofisticados o “inteligentes”. Hoy en día, es menos extraño encontrarnos con algunos de estos armando cubos rubik, vencernos en el ajedrez o hasta atajarle un penalti a Messi.

Con el tiempo esto se ha vuelto común y cotidiano en los diferentes entornos en los que habitamos las personas: el lugar de trabajo, la casa, los medios de transporte, entre otros. 

Sin darnos cuenta, la tecnología se ha ido instalando cómodamente en nuestras vidas haciéndonos casi dependientes de ella. Pero, ¿cómo hemos llegado allá? ¿Qué le ha permitido a los dispositivos y diferentes servicios tecnológicos permear tanto la vida de las personas? 

La respuesta, el aprendizaje de máquina o más conocido como ”Machine Learning” en inglés.

 

¿Qué es el “machine learning”? 

Es un derivado de la inteligencia artificial que consiste en la capacidad de las máquinas para aprender mediante la recopilación de datos y sin la necesidad de estar programadas para este fin. De esta manera, estas máquinas son capaces de identificar patrones para generar respuestas o para hacer predicciones. 

Para ponerlo en ejemplos claros, es lo que utiliza Netflix para crear una lista personalizada de recomendaciones para cada usuario, o Spotify que crea listas de reproducción con canciones que pueden gustarle a cada persona, también lo podemos ver en las respuestas inteligentes de nuestros correos electrónicos o en el habla de Siri o Alexa. 

En el ámbito organizacional también es muy común la implementación de esta tecnología. Tratar de entender y predecir a los consumidores o clientes siempre ha sido imperativo para toda organización y el machine learning es la herramienta perfecta para esto. 

La tecnología y la data se han posicionado como grandes aliadas en el mundo organizacional y más aún después de la revolución digital que significó la llegada de la pandemia. Según José Luis Torres, Coordinador Académico de la Especialización en Gerencia de Talento Humano de la Pontificia Universidad Javeriana, “el big data es el nuevo oro para las organizaciones, ya que permite entender a las personas”, y de la mano con el machine learning puede ser una mina de oro para las organizaciones. 

En los últimos tiempos naturalmente se incrementó la interacción con los clientes por medio de plataformas digitales y la construcción de productos y servicios en todos los sectores. Para entender el impacto del machine learning en las compañías, les traemos 5 beneficios que vale la pena resaltar: 

1. Escuchar y entender a los clientes: una de nuestras constantes es resaltar la importancia de escuchar tanto a los colaboradores como a los clientes para poder generar planes de acción poderosos y adecuados. En este caso, el machine learning permite conocer los gustos, las preferencias, las necesidades y los hábitos de consumo de los clientes, para así lograr mejor y personalizar la experiencia del cliente y aumentar la fidelización. 

2. Ciberseguridad: la seguridad informática es un punto clave a la hora de manejar y procesar datos. Con el machine learning se da un aprendizaje continuo que facilita que la máquina identifique patrones y los clasifique como anormales o peligrosos y seguido a esto, pueda predecir ataques. 

3. Potenciar el e-commerce: los últimos años han hecho que las organizaciones se digitalicen y lleven sus productos o servicios a la virtualidad. El aprendizaje de máquina por medio del conocimiento de los clientes y del mercado, logra identificar cuáles son los productos más demandados por las personas y cuáles son las temporadas en las que puede ser más efectiva la venta. Por el lado de los clientes, esta tecnología les recomienda productos y servicios adaptados a sus gustos y necesidades. 

4. Agilidad y automatización: las tareas operativas pueden requerir de mucho tiempo, la implementación de esta tecnología permite la automatización de procesos y abre la puerta a utilizar más inteligentemente el tiempo en tareas que generen gran valor a las organizaciones. Por otro lado, las máquinas llegan a perfeccionar sus tareas, por lo que cada vez las hacen mejor y más rápido. 

5. Más efectividad y menos errores: como mencionamos en el punto anterior, se llega a realizar las tareas mejor y en menos tiempo, aportando grandemente a la efectividad de los procesos. Por otro lado, el aprendizaje automático ayuda a detectar y corregir errores que serán recordados para que no vuelvan a ocurrir, mejorando así cada vez más los procesos. 

Evidentemente para adaptarse a la velocidad y a las demandas del mercado actual es necesario hacer de la tecnología un aliado estratégico. Como planteamos, los avances tecnológicos ya se encuentran en todos los aspectos de nuestra vida y claramente los procesos organizacionales no se pueden quedar atrás. La adaptación es la clave de la supervivencia y en un entorno tan cambiante como el organizacional, no solamente es la respuesta para sobrevivir, sino para sobresalir. 

 

En el mercado laboral cada vez son más las personas que son conscientes de sus necesidades, expectativas y de lo que esperan por parte de una organización, por lo que el entendimiento y la personalización se han vuelto una parte fundamental para las áreas de recursos humanos. Cada colaborador es un mundo diferente y el machine learning ha permitido decodificar cada uno para llegar a un entendimiento profundo que lleve a la construcción de planes enfocados y certeros. 

Sin embargo, toda moneda tiene dos caras y hay quienes plantean recurrentemente que la implementación de este tipo de tecnología abre la puerta al reemplazamiento de las personas por máquinas y a la deshumanización de los procesos. Otro punto que resuena y llama la atención es la pérdida de empleos, ya que la automatización desplazará 85 millones de empleos en los próximos 5 años. 

Estos puntos suenan preocupantes y desalentadores si no se tiene en cuenta las finalidades de estos recursos tecnológicos y no se tiene en cuenta un debido proceso de implementación. El machine learning es un gran paso en la transformación digital de las organizaciones, por lo que se necesitan unas bases sólidas para que los procesos lleguen a buen término y la tecnología se convierta en una compañera de trabajo y no en un obstáculo o una amenaza. 

Un ejemplo de ello es que está comprobado que la colaboración entre humanos y robots es un 85% más productiva que la de una persona o un robot trabajando por separado. Y si bien es cierto la pérdida de empleos que trae consigo la automatización, esta misma transformará y creará 97 millones de empleos nuevos en los próximos 5 años. 

Hay que entender que la idea central del machine learning y de la tecnología en los lugares de trabajo es la colaboración, hacer que el trabajo de las personas sea más fácil y que dé mejores resultados. A fin de cuentas se convierte en una ventaja competitiva que puede aportar a la generación de empleo y al crecimiento económico. 

A fin de cuentas esto es lo que desde Great Place to Work® ha impulsado un entendimiento más acertado del Ambiente Laboral en las organizaciones. Escuchar y comprender a las personas se convierte en la clave del éxito y la implementación de estas tecnologías abre la puerta a la generación de estrategias más oportunas, efectivas y personalizadas. El procesamiento de los datos, de la mano con la inteligencia artificial, permiten identificar con mayor facilidad y tenacidad las fortalezas de cada organización y los aspectos en los que hay oportunidades de mejora, todo con miras a la construcción de grandes lugares para trabajar. 

Implementar estas tecnologías como el machine learning dentro de sus organizaciones es solo el primer paso, seguido a esto se necesita una cultura organizacional abierta a la creación y la innovación, y un equipo humano listo para nuevos retos, motivado y comprometido con los objetivos de la compañía. Solo así se llegará a la verdadera transformación digital.



 

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