Ángel Vázquez, tiene una vasta trayectoria en el sector de contact centers que desarrolla en parte, desde su consultora eCUSTOMER, donde junto a su equipo brinda ayuda y soluciones a temas cotidianos de gestión que a la vista resultan complejos.
Tal es el caso de machine learning, un tema resonante durante año y que parece inaccesible. En esta charla, Ángel se ocupa de acercarnos a éste y nos explica qué es, para qué nos sirve y cuáles son las claves a la hora de implementarlo.
¿Cómo definiría machine learning?
Ángel Vázquez: Machine learning es aprendizaje automático desarrollado por un sistema, creo que esta definición describe bastante bien la idea de fondo. Es un sistema que a partir de datos permite obtener conclusiones - las cuales obtenemos no por algoritmos matemáticos -, sino porque es capaz de detectar patrones de comportamiento que a un humano se le escapan. Además, aprende, cuanta más información tenga más aprenderá sobre los datos. Su aprendizaje es automático, no requiere programación, sino que el sistema por sí mismo lo hace.
¿Esto es una novedad en el mercado?
Ángel Vázquez: Para nada, estamos hablando de un modo de analizar la información que existe desde hace mucho tiempo. La diferencia es que los sistemas no tenían la capacidad de cálculo que tienen hoy.
¿Cómo han cambiado por qué ha cobrado tanto vigor en los últimos tiempos?
Ángel Vázquez: Como decía anteriormente, en este sentido lo que más ha cambiado es la capacidad de los sistemas. Por otro lado, los algoritmos de machine learning son desarrollados por pocas compañías y toda la comunidad puede aprovecharlos. Cada vez más son de pago por uso. Vuelve a ser el mismo ejemplo de los servicios básicos en un domicilio (luz, agua, internet). Disponer de soluciones de machine learning es algo cada vez más accesible. Luego, la utilización ya si es local. El punto interesante es que solo si tú conoces tu negocio eres capaz de utilizar lo que necesitas. Del mismo modo que hacemos con un CRM o con herramientas de BI. Sería absurdo que cada uno se pusiera a programar su ACD.
Si mi compañía decide o necesita trabajar con machine learning, ¿Cuánto le llevará implementarlo?
Ángel Vázquez: La implementación depende mucho del manejo de datos que tenga el área, el nivel de madurez, en suma, el orden que exista en la empresa. Y, sobre todo, aquí nuevamente cobra importancia conocer el negocio, en el sentido que si conoces tu negocio puedes utilizarla del mismo modo que herramientas de BI o CRM
¿En la práctica cómo le transforma el negocio a un centro de contactos?
Ángel Vázquez: Donde nos ayuda es a dar un nuevo paso en el análisis que, hasta ahora, es a posteriori de lo que viene ocurriendo. Las dos grandes preguntas son: qué va a ocurrir y qué tengo que hacer. Esas son los dos interrogantes que nos ayuda a responder machine learning. Y esto se puede trasladar a distintos segmentos y áreas de la empresa. Porque en cualquier departamento de una organización tiene que responder estas preguntas.
Hay un mito extendido sobre lo difícil que resulta la parametrización
Ángel Vázquez: En este sentido hay tres claves: qué datos emplear, qué formato tienen que tener y cómo trabajar la información dentro de las herramientas con los algoritmos. De modo que puedas balancear, se pueden tener pocos elementos compatibles con lo que se está buscando. El algoritmo siempre se centra en la parte más voluminosa por eso tienes que balancearlo para compensar. Ahí hay que hacer ajustes, pero no son matemáticos sino de un aplicativo, o sea que cada vez más las parametrizaciones de machine learning no necesariamente son matemáticas. Al final se trata de jugar con la información y saber de dónde vas obteniendo información más consistente.
Por eso resaltaba la importancia de conocer el negocio…
Ángel Vázquez: Sí, en efecto. Por eso hay que entender el negocio para ver qué información necesitas. pongo un ejemplo fue muy renombrado el caso de una compañía que con machine learning acertó los ganadores de los Oscars. Una de las claves, identificar las variables para obtener conclusiones consistentes sobre qué película podía ganar. Para esto tienes que ver la crítica, la trayectoria del director, lo que se está diciendo en redes sociales, la relación entre taquilla y Oscars. Ir capturando toda información que te pueda dar luz sobre qué película va a ganar en cierta categoría. Una parte muy importante del trabajo es recopilar esa información y ver cómo parametrizarla.
Para terminar, ¿Cuál es el perfil de las personas que realizan este trabajo?
Ángel Vázquez: Inicialmente eran matemáticos, estadísticos, porque hay algoritmos. Pero actualmente se buscan perfiles con experiencia en gestión de negocios, porque al final es como decíamos al principio: machine learning es para no expertos, pero sí para expertos en negocios. La clave está ahí.
