La Inteligencia Artificial (AI) tiene muchas aplicaciones en el mundo contemporáneo. Además, gracias al Machine Learning, actualmente la AI constituye una ayuda incomparable a la hora de tomar decisiones, lo que aumenta la eficiencia y la resolución de tareas de forma considerable. Un buen ejemplo lo encontramos en la utilización de modelos de segmentación.
Los modelos de segmentación tienen muchas aplicaciones en sectores de todo tipo y, actualmente, son una pieza clave para evitar situaciones y comportamientos no deseados en cualquier compañía o negocio.
Si quieres saber qué son los modelos de segmentación y todo lo que podrían hacer por tu empresa sigue leyendo y te lo contamos.
A grandes rasgos, podemos definir una Inteligencia Artificial (AI) como un software pensante. Es decir, un programa que nos indica cuál es la mejor opción o solución a una pregunta o problema basándose en un modelo proporcionado. Este modelo sigue una serie de normas y tiene en cuenta unos datos preseleccionados que se establecen dependiendo de las condiciones del entorno.
Un posible modelo proporcionado son los modelos de segmentación. Estos proporcionan a la IA una información basada en segmentos de los datos agrupados según unas características determinadas. Es decir, son estrategias que permiten dividir en distintos grupos o categorías un conjunto de datos concreto. Por ejemplo, una base de datos de clientes de un negocio, de pacientes de una clínica, de estudiantes de una universidad, etc.
La clave del uso de cualquier tipo de IA es la resolución de problemas. Es decir, se puede programar una AI para resolver casi cualquier tipo de problema. Además, gracias al uso de los modelos de segmentación, también se puede programar la Inteligencia Artificial para que aprenda por sí misma basándose en los datos que se le proporcionen.
En el caso de los modelos de segmentación, la IA puede utilizarlos para determinar la probabilidad con la que puede darse una situación, para predecir cuando ocurrirá y en que contexto. Lo cual es una información de enorme valor para establecer mecanismos de prevención.
El ámbito de uso de la AI en la actualidad es muy amplio. Algunos ejemplos en los que tiene muchas aplicaciones son los siguientes:
Estos son solo algunos ejemplos de sectores en los que la Inteligencia Artificial está presente. Sin embargo, las posibles aplicaciones de la AI son muy amplias, y hoy en día cualquier sector y empresa puede beneficiarse del potencial que tiene utilizar esta tecnología.
Esta creación de diferentes grupos segmentados permite aplicar procedimientos personalizados. Esto permite diferenciar y prever el comportamiento individual basándose en las características de cada individuo en comparación al conjunto. Esta predicción nos ofrece la posibilidad de actuar de manera distinta a como lo haríamos si no tuviéramos dichas predicciones.
En otras palabras, nos ofrece una información muy útil de cara a establecer estrategias concretas para cada grupo o individuo a los que hemos aplicado los modelos de segmentación.
El impacto que tiene usar modelos de segmentación es muy amplio. A grandes rasgos, permite concentrar más recursos disponibles en aquellos individuos que realmente los necesitan o que pueden llegar a convertirse en nuestros clientes o usuarios. Es decir, en nuestro target o público objetivo.
Entre las principales ventajas que ofrece la utilización de este tipo de modelos basados en AI cabe destacar los siguientes:
Para utilizar modelos de segmentación basados en AI debemos personalizar el modelo a cada necesidad. Es decir, se deben tener en cuenta las características propias de cada empresa y los objetivos concretos que queremos conseguir con cada modelo.
Los principales pasos que se deben seguir para la construcción de un modelo de segmentación son los siguientes:
El primer paso será la recopilación de datos. Estos datos serán la base con la que trabajarán los modelos predictivos y la AI. Es decir, la materia prima para que el cálculo del algoritmo pueda llevar a cabo la generación de tablas y otras acciones que permitirán obtener la información que queremos.
Una vez que se han recopilado los datos, es necesario limpiarlos. Es decir, analizarlos y llevar a cabo un tratamiento de esos datos para que tengan el formato correcto para que nuestro modelo pueda entrenarse. De esta forma, eliminando los “ruidos” que puedan alterar los resultados, nos aseguramos la calidad del modelo.
Una vez que disponemos de los datos y estos han sido limpiados, llega el momento de establecer las variables del modelo. Es decir, aquellos elementos o parámetros que la AI usará para modelar y obtener el resultado. Por ejemplo, datos sociodemográficos, datos económicos, motivaciones del usuario, compras o servicios usados en el pasado, etc.
Con toda la información obtenida y las variables definidas, se procede a realizar diversas pruebas de entrenamiento sobre el modelo. Es decir, entrenamos al modelo dándole datos para que este pueda aprender a partir de ellos.
En esta fase lo que se hace es comparar los datos que nos ha dado el modelo con los que nosotros tenemos en realidad y que hemos etiquetado con ciertos valores. Es decir, comparamos los datos obtenidos por el modelo con los que nosotros tenemos. De esta forma, podemos obtener una serie de métricas y comparar los datos entre sí, lo que nos permite saber si el modelo es bueno o no.
Por último, la fase de validación es un segundo testeo que lo que hace es validar que, si le cambias los datos de testing, se siguen obteniendo unos datos con métricas similares.
A partir de ese momento se cuenta con un modelo de segmentación adaptado a las características y necesidades del negocio, y se puede utilizar como una herramienta más que nos ayude a optimizar los procesos de la empresa.
Uno de los problemas a los que se enfrentan muchas universidades es evitar el abandono estudiantil. El porcentaje promedio de abandono en las universidades españolas es del 32%. De hecho, el abandono estudiantil durante el primer año de carrera es del 20% de los alumnos.
Esta es una de las situaciones en las que los modelos de segmentación pueden ser de gran ayuda, ya que nos permiten identificar a los alumnos más susceptibles de abandonar sus estudios. Para ello es necesario identificar los patrones y las variables que son comunes a estos alumnos, y después utilizar un modelo de segmentación que nos permita separar en grupos los alumnos susceptibles de dejar sus estudios de los que no.
De esta forma, la universidad tiene la oportunidad de aplicar las medidas necesarias que permitan corregir la situación y lograr que el alumno pueda continuar con sus estudios con normalidad.
Sin embargo, esto solo es posible si la universidad es capaz de identificar con éxito qué alumnos son los más susceptibles de dejar sus estudios. Algo que se consigue contando con un modelo de segmentación que identifique a estos alumnos basándose en las variables que influyen en el riesgo de abandono de los estudios.
En este caso en concreto, la solución que diseñó Enzyme junto a los representantes del rectorado académico y el departamento de IT permitió construir un modelo global universitario de abandono, así como modelos específicos por titulación. Se determinaron cuáles eran los factores relevantes para determinar el riesgo de abandono y se realizaron predicciones para la toma de decisiones operativas y de testeo en una prueba de concepto.
Los resultados fueron que se pudo obtener los insights necesarios para entender la casuística y los factores que afectan a cada estudiante por titulación. Esto permitió construir un grupo de alarmas tempranas y lanzar acciones concretas para evitar el abandono estudiantil, lo que se tradujo en un modelo de previsión con un ajuste superior al 70% de los casos.
Gracias a la Inteligencia Artificial (AI), el Machine Learning y los modelos de segmentación se puede llegar a facilitar multitud de procesos que suelen requerir de fases de prueba y error o de una monitorización constante. Esto se traduce en una mejora de predicción de comportamientos no deseados, así como en la creación de protocolos y alarmas concretos destinados a evitar estas situaciones no deseadas.
Si quieres saber más sobre proyectos de Inteligencia Artificial y modelos de segmentación contacta con nosotros. En Enzyme somos expertos en la implantación de estas y otras tecnologías de vanguardia que pueden ayudar a mejorar tu negocio y la experiencia de tus clientes.
