El Manual de Inteligencia para la Toma de Decisiones

Capítulo 2. Requisitos para la toma de decisiones

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Un servicio de noticias por suscripción del Reino Unido nos pidió ayuda para ponerse al día en el uso del aprendizaje automático (ML).¹ Esta empresa era insurgente en un mercado saturado. Quería crecer rápidamente, explicó nuestro contacto, sin perder su larga reputación de excelente servicio al cliente. ¿Podría una estrategia de ML reducir el coste de una relación muy directa con los clientes más importantes de la empresa? Visitamos el servicio de noticias en persona dos veces: una para un taller de planificación de la estrategia de IA y otra para enseñar a sus ingenieros de software a desarrollar un modelo de IA.

Para preparar las cosas antes de nuestra formación en ML, mantuvimos unas cuantas llamadas telefónicas para elegir un proyecto mediante el cual pudiéramos formar al equipo y, al mismo tiempo, ayudar al servicio de noticias a cumplir su objetivo. La empresa eligió construir un modelo de rotación: un sistema que predice qué clientes tienen más probabilidades de cerrar sus cuentas y cambiarse a un competidor. Los modelos de rotación basados en ML han tenido un gran éxito y pueden aplicarse en una amplia gama de situaciones: por ejemplo, se utilizan sistemas similares para predecir quién votará en unas elecciones, quién es probable que siga haciendo donaciones a una organización sin ánimo de lucro, y mucho ...