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Machine learning y las ventas para usted.

Publicado por: ADP LATAM on 28 Junio 2017 in ADP News, Innovación Y Tecnología

En esta era de la información disponemos cotidianamente de más opciones que nunca, lo que hace que escoger sea, también, más difícil que nunca. En una librería online, por ejemplo, hay millones de títulos disponibles.

Lo anterior no es nada nuevo. Lo que muchos desconocen es que varios e-commerces ya han encontrado una solución para disminuir cualquier tipo de dificultad, un sistema conocido como “el modelo para usted”. En la práctica, este “modelo” estudia previamente todo lo que usted ha hecho en su web y le presenta opciones específicas que, en conjunto, son diferentes de las ofrecidas a cualquier otra persona. Dicho mecanismo genera un 33% de la facturación de Amazon, para ilustrarlo con un caso bien conocido.

Este tipo de modelo anticipando las preferencias de los consumidores se ha hecho posible gracias a la capacidad creciente de aprendizaje de las máquinas: el machine learning. Supermercados como Walmart ya utilizan este avance tecnológico para saber qué artículos almacenar y dónde exponerlos en la tienda.

De esta forma, las máquinas que aprenden son los nuevos intermediarios, presentes en prácticamente todas las transacciones que hacemos, desde la compra de productos a la contratación de empleados.

El próximo paso.

Cada organización posee un modelo diferente, basado en las interacciones que cada consumidor tiene con ella, pues esas son las únicas informaciones a las que tiene acceso. Esto representa un problema, dado que el modelo es extremadamente restringido e incompleto.

Existen oportunidades inmensas para las empresas capaces de reunir todos los datos generados por usted, el consumidor, y que sean capaces de crear en base a ellos un modelo completo sobre el cliente, con una visión de 360 grados.

Piense en todas las variables que lo caracterizan y en cómo dependen unas de las otras. En principio, las máquinas que aprenden conseguirán descubrir como funcionan esas relaciones, siendo capaces de esa forma de prever aquello que usted necesita en cada momento. Las máquinas podrían también saber si usted se interesa por un determinado cargo vacante o sobre la empresa que está ofreciendo la posición. 

Un banco.

No resulta sorprendente que las grandes empresas estén buscando ofrecer a la gente este tipo de sistema. No parece exagerado afirmar que se trata de la mayor oportunidad de negocios de la historia. En breve, todo lo que se compre o venda estará basado en modelos conducidos por máquinas que aprenden. Esta será la plataforma dominante, sobre la que funcionará la economía mundial.

Google dispone de Google Now, Apple tiene a Siri y Microsoft a Cortana. Estos mecanismos no solo quieren ofrecer un servicio, sino  vender sus productos o valorizar los anuncios que distribuyen al mismo tiempo.

Lo que precisamos, de hecho, es avanzar a un nuevo nivel en lo relacionado con los modelos personalizados que atiendan a las necesidades de cada consumidor, lo que exige un tipo diferente de empresa, que cuide sus dados igual que un banco cuida su dinero.

El banco guarda su dinero, manteniéndolo seguro, pero hace más que eso: invierte esos recursos en su nombre. De modo semejante, su “banco de datos” va a guardar las informaciones que existen sobre usted, aprender con ellas y actualizar continuamente el modelo, para que pueda usarse para traerle beneficios. O sea, su modelo personal no servirá tan solo para que las empresas le ofrezcan lo que usted quiere comprar, sino que si usted estuviese buscando un empleo, el modelo podría organizar entrevistas para todos los cargos disponibles que encajen con su perfil. Esto sucederá cuando su modelo personal interactúe con los modelos de los departamentos de recursos humanos de las empresas, y será rápido.

Para que esto sea viable, sin embargo, son necesarios tres avances:

  1. Un modo de reunir todos los datos de una persona en un solo lugar. Todas las interacciones de una persona se enviarán  a un servidor “proxy”, posibilitando que todo pase por un “intermediario” en la nube que grabe todos los datos, abriendo camino para que el aprendizaje comience.
  2. Algoritmos de aprendizaje mejores que los actuales. Para crear modelos personales unificados es necesario también unificar los algoritmos de aprendizaje, que deberán ser capaces de aprender basándose en los diferentes tipos de información sobre una persona e integrarlos de manera coherente. Es necesario un algoritmo “máster”, y ya hay avances importantes en ese campo.
  3. Una forma de captar datos constantemente, alimentando al modelo. La empresa que no posea datos sobre las personas no tendrá nada para ofrecerlas en el nuevo escenario. En este aspecto, compañías como Google y Apple parten con ventaja, ya que la interacción que ya tienen con sus usuarios genera un gran volumen de informaciones. 

Al final, la empresa que no tenga datos sobre las personas no tendrá nada que ofrecerlas.

TAGS: adp empresa HR technology Machine learning Vesta

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