Estas empresas tienen acceso a grandes cantidades de data, más que la mayoría de industrias. El reto está en seleccionar el conjunto de datos correcto y almacenarlo en el grado de granularidad necesario para machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA). Para tener una idea general, los motores de recomendación usados en esta industria se asemejan al utilizado por Netflix. Este estima la probabilidad de que un usuario vea un título basándose en su historial, geografía, hora, tiempo visionado e interacciones. Esto se complementa con un sistema de filtrado colaborativo, que analiza los datos de varios suscriptores similares para predecir qué le puede interesar al otro perfil. Los algoritmos Los motores de recomendación están compuestos por algoritmos sofisticados. El a priori o “Qué va con qué”, es el más usado y comprende el estudio de la base de datos de transacciones del cliente para determinar las dependencias entre las compras de diferentes planes/productos (reglas de asociación). La combinación de IA y sistemas de recomendación crean “recomendaciones inteligentes”. Es por eso que cuando la IA se implementa a escala, puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a proteger los ingresos principales e impulsar el crecimiento de los márgenes, pues se ofrecen experiencias de cliente mejoradas que permiten su fidelización. También te puede interesar: Data Analytics para nuevas oportunidades de negocio En los próximos años, solo las empresas de telecomunicaciones nativas de IA tendrán una ventaja competitiva en la industria y serán capaces de sobrellevar la incertidumbre económica, de acuerdo a un análisis realizado por Mckinsey. Impacto de la minería La minería de procesos aplica la ciencia y el análisis de datos para profundizar en los registros del software de la empresa, comprender el rendimiento de los procesos (KPIs) y respaldar las actividades de optimización. En la industria de las telecomunicaciones se usa principalmente para analizar los procesos de servicio al cliente en call centers y las tasas de satisfacción. Del mismo modo, pueden extender la gestión de pedidos y fallas, optimización de inventario, etc. Fortune Business Insights prevé que el mercado global de software de minería de procesos crezca de USD 933,1 millones a USD 15 546,4 millones para 2029. Ser data driven asegura a los negocios telcom a llevar la analítica a procesos de trabajo y toma de decisiones exitosas. El procesamiento y análisis de los datos mediante el uso de algoritmos, metodologías y herramientas de data science & analytics encuentran una aplicación práctica y adecuada a los entornos cambiantes. En las organizaciones, la implementación de estas herramientas beneficia directamente a: Fidelización Segmentación de clientes Optimización de precios Analíticas predictivas Desarrollo de servicios Gestión y optimización de redes Las empresas de telecomunicaciones operan con vastas redes e infraestructuras de comunicación con un intenso flujo de datos. Para asegurar el crecimiento tecnológico y económico de esta industria, se implementó la Agenda Nacional de Transformación Digital 2022-2025, que se centra en interoperabilidad y procesamiento de datos, seguridad y confianza.