Monetizando el conocimiento en Inteligencia Artificial en una #TelCo
Estamos a puertas de una revolución digital, tan esperada por los que escogimos estudiar algo referente en la tecnología, recuerdo en mi pregrado hace casi 15 años, veíamos la teoría de modelos en redes neuronales, así como suena “Solo Teoría”, pruebas con algoritmos que duraban días para tener resultados, un poco atorados con la matemática que implicaba entenderlos, gran cantidad de información pero poca aplicabilidad real; con los últimos avances en tecnología a nivel de procesamiento en hardware y software, la abundante información que podemos tener disponible y la aplicabilidad compartida por grandes empresas vemos el horizonte cerca, todo está servido en bandeja, ahora el reto es como hacer que esto realmente tenga valor, que un proyecto de Inteligencia artificial pase un caso de negocio con el objetivo que una compañía inmersa en su día a día vea que esto no solo es una moda si no es un cambio de perspectiva de la forma como actualmente hacemos las cosas. Es el paso de tener procesos estadísticos estáticos a un mundo de aprendizaje autónomo que asimila nuevos datos que entrenan sus modelos, ayuda a los líderes de una compañía a tomar mejores decisiones y apoya al negocio al tener procesos más eficientes.
Esta es una saga donde en cada entrega se expondrán los principales casos de uso que llevará con éxito al proceso de trasformación de una compañía, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial, pasaremos por modelamiento de algoritmos de Aprendizaje Automático #ML, implementación de #ChatBots utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural #PLN, detección de imágenes que ayuda en procesos de identificación, clasificación de fotografías y video, al final diseño de planificadores autónomos que nos ayudaran a tomar la ruta más óptima inclusive en entornos cambiantes. En cada entrega se expondrá un Notebook con el paso a paso de la implementación, teoría del modelo, el código ejemplo, los requerimientos de software y hardware, y las variables a tener en cuenta para un cálculo que ayude a exponer la monetización; Bueno Ok y como diría un amigo conquistador “Español” “Vamos a por Ello”.
PREMISA: Partimos del hecho que hay una compañía ha entendido que el dato es fundamental en su operación y tiene una estrategia definida de extracción, trasformación, calidad, enriquecimiento y disponibilidad de los datos, lo cual aquí se da por sentado.
Modelo automático de predicción de #Churn
No es necesario aclarar que el sentido de toda compañía son sus clientes, que importante tener un modelo que nos ayude a identificar de forma preventiva si un cliente pretende irse de la compañía y poder generarle un proceso de blindaje adecuado para evitar que eso suceda, las siguientes cifras nos ayudaran a entender la importancia de la retención de clientes, traer un nuevo cliente, nos acarrea un costo (Capex/Opex) de mínimo 5 veces el valor del ARPU (average revenue per user) -> the Yankee Group, un compañía puede aumentar el 100 % de sus ingresos simplemente reteniendo el 5% más de sus clientes por 5 años -> TeleProfessionalMagazine.
A continuación en el notebook un ejemplo de implementación.
