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TecnoHotel | Miercoles 07 de Diciembre, 2016

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El inevitable impacto 
del «machine learning» 
en la transformación digital

El inevitable impacto 
del «machine learning» 
en la transformación digital

Parece haber consenso en que el big data es uno de los pilares esenciales 
de la transformación digital por las posibilidades que ofrece para recolectar información de los diferentes sistemas tecnológicos que participan en la operativa diaria. Lejos quedan, o deberían quedar, las conversaciones sobre qué datos almacenar (todos) y que datos desechar (ninguno) de acuerdo al interés que puedan tener.

Y es que el debate se genera cuando hablamos de la utilidad de dichos datos, intentando buscar el interés que puedan tener, para incrementar las ventas de nuestros clientes por cualquiera de los caminos que conducen a ello: venta cruzada, incremento del margen, venta de servicios superiores, mayor consumo, mayor frecuencia…

Para los hoteles, el cliente es lo primero que les viene a la mente. Analizar su información posibilitando el perfilado de los usuarios, y, con ello, una mejor adaptación de los servicios ofrecidos a sus necesidades y gustos, puede ser el modo más obvio y más rápido de incrementar ese beneficio para la compañía haciendo uso de big data.

Dando por hecho la calidad del producto, el eterno reto que resolver es cómo poner a disposición de sus clientes el producto que mejor se adapte a sus necesidades al mayor precio que esté dispuesto a pagar; eso que se llama de manera muy amplia gestión del beneficio o revenue management. Cómo emplear los datos de los que disponemos para obtener un fin es un concepto que se denomina activación inteligente del dato o smart data y ello nos lleva a incluir una nueva palabra en la ecuación: inteligencia.

Los sistemas de información que toman decisiones hacen uso de una disciplina denominada inteligencia artificial. La inteligencia artificial nació hace más de 70 años; sin embargo, la eclosión del big data ha evolucionado el modo de hacerlo.

En sus comienzos, las redes neuronales artificiales simulaban los sistemas nerviosos biológicos, conectando «neuronas» o «nodos» definidos para un fin con tres características destacables: utilizan algoritmos de aprendizaje adaptativo y auto organización, el modelo de proceso no es lineal y el cómputo se realiza en paralelo.

Es en la primera de estas características donde el big data ha realizado una mayor aportación, el auto aprendizaje o machine learning.

Hace mucho tiempo que el machine learning forma parte de nuestras vidas. El machine learning consiste en una disciplina basada en el aprendizaje por medio de la ingesta masiva de datos. El mejor modo de ilustrar su funcionamiento es el sistema de detección de spam de google.

Gmail recibe diariamente millones de correos electrónicos que reparte en los buzones de cada usuario. Cada usuario procede a seleccionar aquellos correos que le resultan intrusivos y procede a marcarlos como spam o basura. Gmail aprende de todos los usuarios que marcan los correos basura y lo hace por esa razón: muchos de los correos basura que llegan a nuestros buzones son automáticamente almacenados como basura sin que los usuarios tengan que hacer absolutamente nada; otros lo han hecho por ellos y Gmail lo ha aprendido. En este tipo de aprendizaje que se denomina aprendizaje supervisado, es realmente el ser humano quien decide qué correos son válidos y cuales son spam.

Aproximándonos a la industria turística, podríamos pensar en las herramientas de revenue management que, haciendo acopio de toda la información que pongamos a su disposición (básicamente el histórico de ventas propios y, si es posible, el de la competencia) tratan de establecer la tarifa que maximice el beneficio de cada habitación del hotel. Sin embargo, el precio final siempre requiere de aceptación humana.

El futuro del aprendizaje automático pasa por un giro hacia el aprendizaje no supervisado. Si disponemos de datos y sistemas capaces de procesarlos, debemos comprenderlos y, a través de ellos, adquirir conocimiento para extraer su valor. Cuando hablamos de cantidades ingentes de información, la supervisión humana se vuelve ineficaz, es imposible tomar decisiones supervisadas en tiempo “casi real”.

La transformación digital de la industria turística pasará, inevitablemente, por la inclusión de sistemas cognitivos artificiales, capaces de tomar decisiones de modo autónomo. No pensemos sólo en la comercialización y el marketing, los servicios que prestarán esos sistemas cognitivos permitirán gestionar compras, reconducir el gasto energético, reconocer rostros de clientes, detectar su estado emocional, analizar los movimientos geográficos dentro de un resort, entre otras cosas, y tomar las decisiones adecuadas.

El proceso “inteligente” será siempre el mismo: ingerir datos, procesar los datos, interpretar los datos, tomar decisiones o realizar acciones al respecto. Y para ello, la tecnología del deep learning o del aprendizaje profundo (el estado actual de los sistemas cognitivos más avanzados), simula cientos de miles de neuronas interactuando entre sí.

Aunque no se espera una inversión importante de la industria turística en este tipo de tecnologías, según IDC, el gasto asociado a la computación cognitiva crecerá hasta los 31.000 millones en 2019 y la tasa de crecimiento medio anual durante los próximos cinco años será del 55%.

Los sectores que liderarán el crecimiento y la inversión en la inteligencia de sus sistemas son la banca, el retail y el sector sanitario. En todos ellos, la automatización de la atención al cliente, y por ende, la personalización del servicio que se les presta, es uno de los objetivos de desarrollo y la industria turística podrá realizar aproximaciones similares para dar respuesta a sus necesidades.

Pedro Anton Alonso, Director de Estrategia de Turismo Informática El Corte Inglés

Pedro Anton Alonso, Director de Estrategia de Turismo Informática El Corte Inglés

http://www.iecisa.com/

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