El Machine Learning (ML) como base para la creación de “Inteligencia de Negocios” (Business Intelligence – BI).

Autor: Mike Mösch

Mucho ha evolucionado la Inteligencia artificial (IA) y dentro de ella, la disciplina científica del Machine Learning (ML). Antes los sistemas de ML eran inaccesibles y sobre todo inasequibles para las pequeñas y medianas empresas, que igual que las “grandes” de su sector quieren saber qué es y cómo va a afectar el comportamiento de sus clientes globales a su negocio internacional en un futuro.

Como negocio internacional entendemos uno o un conjunto de procesos de generación de negocio: el importar, exportar, subcontratar en el extranjero, invertir en países extranjeros mediante la creación de filiales o constituir ‘joint ventures’ con fines específicos como la fabricación o ejecución de algún proyecto público o privado junto con otras sociedades locales o afincadas en cualquier país del planeta “Erde” (Earth).

El Machine learning, como un sistema de la inteligencia artificial que funciona en base a algoritmos, apoya decisiones estratégicas como operativas en el negocio. No hay ser humano materialmente capaz de analizar todos los datos que obtenemos en nuestra empresa, menos aún puede detectar todos los patrones de actuación de los clientes y mercados. Patrones de comportamiento que sirven de predicción. Predecir todo aquello puede ocurrir para bien o para mal: perder o mantener clientes, mercados, acceso a canales, etc.

Gracias a la IA nos podemos convertir en auténticos visionarios del futuro, podemos minimizar los riesgos en la toma de decisiones ya que disponemos de todos los datos, sin sesgo, a menor coste y en menor tiempo posible. Los mejores y peores escenarios se nos abren ante nuestros ojos y apoyan de manera objetiva nuestra decisión corporativa, de área de gestión o de cualquier actividad empresarial. Como gran ventaja: La IA elimina nuestros puntos ciegos y nos lleva a un nivel de consciencia mayor.

Se acabará el “apostar por algo” en las empresas y se implementará la visión de 360º actual y futura gracias a todos los datos sobre los cuales trabaja el ML, sean o no perceptibles ante nuestros ojos.

A continuación, haremos un esbozo de cómo está afectando y para bien el ‘Machine Learning’ (ML) nuestra labor de gestionar hacia una realidad exitosa los propósitos estratégicos de nuestra compañía a nivel internacional.

Hemos de tener en cuenta que el ML aporta una gran ventaja competitiva: nuestras decisiones se realizarán siempre bajo las dos premisas más importantes: desarrollar operaciones internacionales con el mínimo riesgo y con las máximas garantías de éxito para hoy y en el futuro.

Si fuera posible, todo el mundo apostaría siempre por el caballo ganador (que se sepa cuál es con antelación). En este sentido la IA nos puede dar muchas pistas, muchos datos, reflejar situaciones reales actuales como futuras. Aquí el “rey” es el algoritmo que trabaja por nosotros y además a gran escala. No se cansa nunca y tiene una capacidad innata: aprende y propone escenarios según ciertos patrones que detecta y genera probabilidades de confianza de que un hecho ocurra.

Siempre hemos de tener en cuenta que detrás del ML, Machine learning hay pura estadística. El sistema clasifica los datos y los lleva a un estado de conocimiento. Este estado lo toma como punto de partida para crear el siguiente estado gracias a nuevos datos que inyectamos en el programa y así sucesivamente. El ML compara continuamente el siguiente nivel de conocimiento con el anterior y así selecciona todos aquellos patrones de actuación o de comportamiento que más se parecen y más probables son de ocurrir. Es como un árbol que crece por capas, en este caso por niveles de conocimiento y “know -how”.

Funciona en base a la construcción de una cadena de reglas del código “if – then”, ese código “if – then” no lo programamos nosotros sino es el propio sistema del machine learning que lo genera. Pura inteligencia de Negocios (Business Intelligence (BI). ¿Es inteligencia artificial? sin duda, ya que no la creamos nosotros sino lo crea un programa sin intervención humana alguna.

1. Gracias a la IA, ahorramos tiempo y costes para luego poder efectuar tareas de más valor.

La herramienta de trabajo de la inteligencia artificial se llama ‘Machine Learning’ ML. Nos ayuda a encontrar aquella información desestructurada sobre cualquier área del negocio internacional y nos indica el “prediction path” con un nivel de “Confidence” del X%. Lo que nos muestra el programa del Machine learning es un árbol de predicción completa, con los respectivos patrones de comportamiento.

Tomamos como ejemplo la evolución de los precios en un mercado exterior concreto. El programa toma muestras parciales o totales de las ofertas de las diferentes compañías que compiten con nosotros, evolución de los precios de la materia prima principal, variaciones en los tipos de cambio, datos macroeconómicos, etc. luego todos estos datos los estructura por nosotros, los analiza y los presenta en formatos estructurados listos para ser interpretados por nosotros.

Ahorramos tiempo en buscar la información y estructurarla, pero también ahorraremos costes variables que recaen sobre nuestra estructura de gestión del negocio internacional. Se reduce el coste de la predicción de lo que va a pasar, en este caso concreto, el de los precios de referencia en el mercado destino. La predicción, gracias al Machine Learning (IA) se genera a un coste mucho más ínfimo y por tanto reduce los costes variables de la propia gestión del negocio, hasta el momento preciso de la toma de decisión final. Los costes se reducen no solo porque tenemos menos tareas que realizar sino también porque hemos de tomar menos decisiones. Además, con la posibilidad de tomar esas decisiones en un espacio temporal mucho menor ganamos “tiempo” para dedicarnos a otras tareas. Son argumentos de mucho peso para emplear la IA en nuestra empresa, sea esta de nueva creación, de desarrollo o ya consolidada en mercados internacionales. Está claro que, al mayor grado de expansión internacional, mayor nivel de información hemos de manejar.

Con las ventajas anteriormente mencionadas va enlazada prácticamente la siguiente, una ventaja estratégica que desde luego hará que tomemos precisamente esas decisiones tan arriesgadas con menor riesgo y coste en menor tiempo:

2. Predecir hacia donde se mueve el mercado

“Mercado” entendido como conjunto de ofertas concretas de un producto o servicio (Oferentes + Oferta), las demandas (Clientes + canales) y políticas comerciales (bilaterales, domésticas o centralizados en mercados únicos) que de alguna manera determinan la evolución del mercado en general y nuestro segmento de actuación en particular.

El ML puede detectar quién de nuestra competencia está “empujando” nuestro mercado, cuáles son los productos/marcas que se mantienen en posiciones fuertes o decaen. Por fin podemos identificar todo ‘a tiempo’. A tiempo quiere decir antes de que las amenazas nos afecten, aunque sean latentes, si se hacen efectivas pueden llegara ser muy potentes y necesitamos siempre mucho tiempo de reacción. Gracias al ML nuestra posición estratégica en el mercado queda mucho más visible y clara, se puede interpretar mucho mejor en el tiempo y podríamos actuar siempre en consecuencia y a tiempo. Bueno, si usamos la IA en nuestra empresa, si no, la usarán las empresas que disponen de las tecnologías que generan estos informes predictivos.

3. Eliminación del SESGO.

Creo que una de las utilidades más efectivas y directas que nos presta el aprendizaje automático es la eliminación del sesgo en la toma de decisiones. Tomemos como ejemplo la elección de mercados futuros en los cuales queremos operar, invertir, exportar, etc.

El Machine Learning, recopila e interpreta todos los datos disponibles sobre un mercado objetivo. Muchos de estos datos a simple vista para nosotros no resultan ser de importancia. Es más, nuestra propia inclinación personal, puede hacer que se obvien datos claves, e incluso que nos los oculten o nosotros mismos los ocultemos datos para que la decisión final encaje con la idea inicial propia o de algún miembro de la Cía. Toda esta actitud se denomina “sesgo”. El sesgo, es una interferencia humana que produce resultados no siempre más adecuados para la Cía. ya que busca de manera consciente o inconsciente el resultado que parece o nos parece como “más adecuado”. La alimentación de todos los datos en el sistema artificial minimiza la toma de decisiones manipuladas por el sesgo.

Ya nos llegan las noticias lo que la IA puede ayudar en el área de RRHH. En los procesos de selección, revisión de un CV y recopilación de datos desde las RRSS, cualquier otra fuente y sobre todo los datos que se obtienen en el propio proceso de la selección de un nuevo efectivo.

El ‘Machine learning’ está haciendo posible reducir los riesgos en decisiones tan importantes como en la preselección de mercados o de candidatos para ciertos puestos. En el área internacional nos ayudará el machine learning a analizar aún mejor nuestros socios comerciales estén donde estén. Sabemos que el 80% de las empresas con proyección internacional afirma que la barrera principal en su expansión es encontrar y seleccionar al socio local más adecuado. El ‘machine learning’ hará mucho por nosotros en esta necesidad: recopila, ordena, estructura y obvia por completo cualquier preferencia personal y prima al dato. El algoritmo trabajará por y para nosotros en el sentido de predecir si un candidato a ser socio puede o no mostrar un patrón de comportamiento que indica mayor o menor grado de fiabilidad.

4. Medición más efectiva del nivel del riesgo como su grado de importancia en operaciones internacionales

El “Risk Management”, está presente casi en cualquier empresa internacional, todos queremos cobrar y pagar en los plazos acordados. Las empresas que contratan a las aseguradoras del crédito a la exportación como a la inversión, nos indican las coberturas que pueden ofrecer para un cliente internacional en un país determinado.

Para poder evaluar un riesgo lógicamente hay que tener en cuenta una gran cantidad de variables, innumerables a veces. La gestión del Riesgo es un área empresarial muy complejo. Dónde si no puede ayudar más efectivamente el ‘Machine learning’ que en esta área que tanto incide en nuestras decisiones diarias si aceptamos pedidos, firmamos contratos, abrimos empresas, creamos alianzas con socios, o integramos a proveedores en nuestro portfolio. Lo bueno es que la tecnología del ML nos ofrece la posibilidad de crearnos programas a medida de medición del riesgo, más allá de lo que nos ofrecen otros agentes externos y lo que se publica en cualquier medio o fuente pública.

5. Construcción de una infraestructura de datos para apoyar el desarrollo de nuestro negocio internacional.

Una vez más hablamos de que el ML aporta una ventaja competitiva de carácter estratégica. La IA hace posible impulsar nuestro negocio ya que trabaja a 5 niveles muy bien diferenciados:

1. El histórico: Nos da las respuestas a ¿qué es lo que pasó en un mercado en un momento o plazo determinado?

2. El actual: Nos revela ¿qué es lo que está pasando ahora mismo?

3. Motivos: Nos ayuda a entender ¿por qué sucedió en el pasado y por qué está pasando en el presente?

4. El futurista – predictivo: ¿Qué es lo que va a pasar en el mejor y el peor caso en un m/p y l/ pl?

5. El futurista – prescriptivo: Escenarios simulados que pueden apoyar nuestras decisiones y declinarnos por una decisión hacia un lado u otro al disponer del ‘BIG – PICTURE’, así como de todos los escenarios posibles sin que se nos escape alguno.

Debemos plantearnos implementar el ML en nuestra empresa, preguntarnos cuáles son las cuestiones que más nos ocupan y hablar con profesionales del campo de la IA y en especial del Machine learning para que nos ayuden a encontrar o diseñar el programa informático adecuado para que nos de soporte en cualquier área de nuestro negocio internacional. Usar el ML apoya el área del Business Intelligence (BI) en nuestra empresa. Necesitamos una o varias herramientas de inteligencia tecnológica que nos ayuden a tomar decisiones a tiempo, de menor riesgo y con una mayor probabilidad de acierto = éxito.

Autor: Mike Mösch – Consultor especializado en Negocios internacionales y convencido de que los datos serán la clave para encontrar nuevas ventajas competitivas en el mundo empresarial internacional actual y futuro.

Es además Director Académico del Máster y Programa Executive en Negocios Internacionales y Business Intelligence (BI) del IACI – Instituto Alemán de Comercio Internacional, única escuela alemana de negocios internacionales de habla hispana con sede en España

Para más información: mikemosch@iaci.es

@MoschMike

https://iaci.es/

 

 

 

 

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