Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas de aprendizaje automatizado. La máquina en sí misma es un algoritmo que revisa miles de datos y es capaz de predecir comportamientos. Todo ello implica que estos sistemas se mejoren de forma automática sin intervención humana.

La industria del transporte está experimentando cambios como resultado de avances relacionados con Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial (Machine Learning) y el Big Data. A raíz de esto las empresas de transporte necesitan redefinir las atribuciones de cada puesto.

También tendrán que dilucidar cuándo deberían ser los humanos los que lleven las riendas del transporte o dejar que lo hagan las máquinas. Para ello, se tendrá que tener en cuenta varios factores: la seguridad, el ahorro de costes y las capacidades.

Big Data y Machine Learning aplicado al sector de la logística y el transporte

Una empresa de transportes quiere saber qué clientes pueden contratar determinados servicios con la competencia, y poder desarrollar acciones comerciales que eviten que esto se produzca.

¿Cómo podría hacerlo?
Toda empresa tiene datos de sus clientes, antigüedad, servicios contratados, llamadas a los comerciales, facturaciones.… pero probablemente no se use más que para hacer alguna estadística general anual.

¿Cómo podría sacar partido la empresa a esos datos?
Es fácil, los datos nos dan la ventaja de poder predecir la demanda de un cliente a la hora de contratar un determinado servicio de transporte o logística, solo basta con mirar la periodicidad de sus pedidos y la época del año en los que suele hacerlo.
Es decir, Machine Learning transforma la reactividad en proactividad. Los datos del conjunto de los clientes tratados en bloque, nos ayudan a predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de ventas y evitar los perjudiciales.

¿Cuál es el resultado?
Predicciones que nos ayudan a tomar mejores decisiones y acciones que aumentan volumen de negocio.

¡Nos leemos en el siguiente post!