El mercado global de MLOps (Machine Learning Operations), soluciones que ayudan a los científicos de datos a simplificar y optimizar los procesos de implementación del aprendizaje automático, tendrá un crecimiento anual promedio de casi 45% para 2030. La proyección fue realizada por la empresa de investigación Valuates Reports, que estima un salto en la valoración del segmento de US$ 186,4 millones, logrado en 2023, para US$ 3,6 bi. Una de las principales razones del calentamiento de este mercado puede ser la reducción del plazo para el desarrollo de modelos predictivos. La evaluación de la empresa Datar es el valor especializado de Data Reliefs en el uso de la empresa Ddecisión como servicio”.

Para desarrollar sistemas similares con métodos tradicionales, las organizaciones tardan un promedio de dos a tres semanas, dependiendo de la complejidad de la industria.  

“Por otro lado, mediante el uso de MLOps el científico de datos puede automatizar todo el proceso de creación. Primero realiza toda la parte de entrenamiento del modelo a través de un aprendizaje automático automático que prueba algoritmos para ver cuál funciona mejor. En este momento, el científico también puede, si quiere, cargar un código que ya tiene propio y guardar todos los documentos y todos los códigos, asegurando así la protección de la documentación de todas las bases de datos. El éxito de MLOps se debe a que elimina todos estos pasos siendo él mismo el creador del modelo responsable y teniendo en la mano todo lo necesario para ir desde el principio hasta el final del” proyecto, afirma.

En 2024, Datarisk lanzó al mercado una solución MLOps enfocada a atender a empresas líderes en actividades como otorgamiento de créditos, riesgo de fraude, propensión a cambiar de trabajo, productividad en agricultura, entre otras. Sólo durante el primer semestre de este año la herramienta se utilizó para realizar un volumen de más de 10 millones de consultas y, entre los beneficios obtenidos por los usuarios de esta tecnología, uno de los mayores aspectos destacados fue precisamente la reducción de tiempo. Con los MLOps de la startup, el plazo medio de tres semanas se redujo a cuestión de horas.

Carlos Relvas también explica que, luego de construida esta primera capacitación, ingresa un segundo paso dentro de la propia plataforma Datarisk MLOps, que es la parte en la que el científico puede automáticamente, él mismo, crear una API para que el modelo sea utilizado en entornos externos. El tercer paso, según él, es la gestión de la solución. En esta etapa, el objetivo es asegurar que este modelo que ha sido desarrollado, capacitado y en uso siga teniendo un buen desempeño en el tiempo.“Una herramienta puede monitorear tanto el uso de sus aplicaciones como el funcionamiento de las API para garantizar no sólo que todo esté funcionando según lo programado, sino que también permita cambiar la medición de la calidad del modelo, la solución se está cambiando a sí misma.

 La receptividad del mercado y las perspectivas que ha brindado Datarisk permiten a la empresa proyectar un crecimiento de más de cinco veces el volumen de uso de esta solución para finales de 2025.

La cofundadora y directora ejecutiva de Datarisk, Jhonata Emerick, explica que al convertirse en pionera en ofrecer soluciones en el concepto MLOps en Brasil, la startup está poniendo en práctica la estrategia de madurar y perfeccionar sus principales tesis de negocios. “Entendemos con mayor profundidad las necesidades del mercado y ahora estamos preparados para ofrecer soluciones capaces de transformar de manera absolutamente relevante la realidad de la ciencia de datos en el país”, afirma.

Según Emerick, en el caso específico del desarrollo de modelos predictivos, las soluciones MLOps surgen como una respuesta a procesos internos que requieren mucho tiempo y están diseñados para una era en la que las empresas no tenían que gestionar un área de datos con la agilidad que se requiere actualmente.

“Generalmente se adoptan los sistemas de colas de TI en los que el área de ciencia de datos termina de hacer un modelo y pasa al área de ingeniería para crear una API. Esto, a su vez, llevará mucho tiempo hacer su parte, cuando luego el proyecto pasará al equipo del motor de crédito, por ejemplo, para que finalmente implemente esta API, lo que conducirá a otros plazos. El resultado es que cuando se implemente el modelo, la situación ya es diferente. Por lo tanto, la solución MLOps se vuelve tan efectiva en términos de optimización”, concluye.

Siempre conectada por aplicaciones y, sobre todo, reacia a las conversaciones telefónicas, la Generación Z, que corresponde a jóvenes nacidos entre 1997 y 2010, es la más experta en una de las herramientas más utilizadas por las empresas para la comunicación con los clientes. Así lo reveló una encuesta de Infobip realizada en todas las regiones de Brasil. Según el estudio de la plataforma global de comunicación en la nube, 50% de encuestados entre 18 y 24 años dijeron que les gusta interactuar con los famosos chatbots. 

Las otras generaciones no se quedan atrás cuando se prefiere hablar con robots, como es el caso de los Millennials, nacidos entre 1981 y 1996. A 46% de los encuestados entre 25 y 34 años les gusta interactuar con chatbots, así como a 48% de los encuestados entre 35 y 44 años. “Las facilidades que ofrecen los chatbots son numerosas y han conquistado cada generación. La velocidad en el servicio, la disponibilidad las 24 horas del día, los siete días de la semana y la resolución de pequeños problemas son algunos de los atractivos de esta tecnología, explica Infobam de Kohobutam Latobara. 

Cuando el tema es el canal favorito para comunicarse con las empresas, WhatsApp está en la cima de los favoritos. La aplicación de mensajería, famosa en el país, es la más utilizada por el 81% de la generación Z y también ha estado muy presente entre generaciones anteriores, como X y Baby Boomers. 89% de encuestados entre 45 y 54 años prefieren WhatsApp a otros medios, como el correo electrónico, que también ocupó el segundo lugar, y 82% de mayores de 55 años. 

“Es fundamental que las empresas conozcan bien las preferencias de su audiencia, especialmente entre los diferentes grupos de edad, para que el recorrido del cliente sea más satisfactorio. De esta manera es posible retener a los consumidores mayores y también ganar nuevos”, detalla Bárbara. “Uno de los puntos de mayor atención que han requerido todas las generaciones a la hora de realizar compras es la personalización”, añade 

Tendencia global

Según datos de Informe de tendencias de mensajes generacionales realizado por Infobip en Brasil, Reino Unido, EE.UU., Indonesia, India y Francia, el 86% de los encuestados espera comunicaciones específicas y relevantes, que deben personalizarse según la generación de cada cliente. 

El informe mostró que los Millennials son los más abiertos a nuevos canales de comunicación, con 60% demostrando que están dispuestos a comprar a través de chatbots. La Generación Z 83% ya espera que las marcas los entiendan como individuos, y 65% quiere un diálogo bidireccional con las empresas. “Nuestra investigación muestra que la mayoría de los consumidores, independientemente de su edad, quieren que las marcas interactúen con ellos como amigos a través de canales conversacionales y dicen que esto aumentará su lealtad”, dijo Ivan Ostoji, director comercial de Infobip. 

En Brasil, los mensajes, ya sea por WhatsApp, correo electrónico o vía redes sociales, han sido el principal canal utilizado por las marcas para convencer a los clientes de realizar sus compras. 65% de los encuestados entre 18 y 24 años ya han realizado una compra tras recibir ofertas de una marca por medios digitales. Los porcentajes también son elevados para otras generaciones, como Millennials, con 69% y 73% para las de 25 y 34 años, y entre 35 y 44 años, respectivamente, y para la Generación X y Baby Boomers con 4 a 5 años con 16 a 5, con 6 años con 16. 

“En este contexto, la inteligencia artificial ha ganado cada vez más protagonismo. Con la correcta aplicación de la tecnología, es posible mejorar la oferta de promociones dirigidas a los gustos del cliente, facilitar etapas del proceso de compra para hacerlo más fluido, e incluso ofrecer productos personalizados para lo que el cliente busca”, comenta Bárbara. El estudio Infobip señaló que 33% de todos los encuestados ve en la IA un recurso útil para recomendaciones de listas de productos personalizadas según sus gustos y necesidades. 

“Independiente de la generación, los clientes son cada vez más expertos en tecnología. Ya sea con el uso de IA o chatbots, las empresas y marcas deben estar al tanto de las noticias del mercado para brindar la mejor experiencia a su público objetivo, al que ya no le gusta ser acosado por” llamadas, concluye. 

Metodología

La encuesta, encargada por Infobip y realizada por Broadminded, abarcó todas las regiones de Brasil. El estudio entrevistó a 1.071 personas. Su objetivo fue investigar el comportamiento del consumidor respecto de las interacciones a través de mensajes, correos electrónicos y otros mecanismos utilizados para la comunicación con el cliente. Otros temas de investigación incluyeron el uso de inteligencia artificial para la mejora de las tecnologías de atención al cliente. La encuesta se realizó a través de un panel en línea en julio de 2024.

El Día del Niño en Brasil se ha consolidado como una de las fechas estacionales más relevantes para el mercado publicitario y minorista. Buscando asertividad en las estrategias de sus campañas, marcas y agencias pretenden personalizar sus enfoques, utilizando conocimientos y datos sobre el comportamiento del consumidor en diferentes canales y momentos del proceso de compra. 

Pensando en ello, a Logan, multinacional que ofrece una estructura de medios multicanal y datos inteligentes, a través de Super Small Data, el motor de procesamiento de datos de la compañía, basado en datos de comportamiento de los usuarios de teléfonos inteligentes, comprobando sus recorridos de geolocalización y consumo de pantallas, realizó un estudio basado en los millones de información. y pantallas.

“Para optimizar las estrategias de marketing es fundamental trabajar con datos dinámicos y cruzados que ofrezcan un conocimiento profundo del perfil público. El uso de herramientas de análisis de datos permite identificar tendencias, comportamientos y preferencias, lo cual es fundamental para trazar una planificación efectiva”, comenta Fabio Sant'Anna, Jefe de Ventas de Logan Brasil.

Vea algunos de los principales cortes identificados por la herramienta:

• Padres entre 25 y 45 años

Esta audiencia representa alrededor de 30 millones de personas. De ellos, aproximadamente 60% deberían comprar productos en tiendas físicas, porque eligen experiencias que pueden variar desde hacer preguntas o probar los productos hasta recibir devoluciones personales de los vendedores. Aproximadamente 68% de ellos consumen algún contenido en televisores conectados y casi todo está expuesto a algún tipo de medio exterior.

• Niños y jóvenes, entre 12 y 17 años

Jóvenes de 12 a 17 años: Aproximadamente 72% de este grupo de edad están presentes en canales en línea e influyen activamente en las decisiones de compra. Además, 75% consumen contenido en televisores conectados y se ven afectados por los medios al aire libre.

• Personas mayores de 60 años

Con una fuerte preferencia por las compras en las tiendas, alrededor del 70% de este grupo realiza sus compras en persona, mientras que el 40% consume contenido en televisores conectados.

Estos datos proporcionan una base sólida para que los anunciantes personalicen sus campañas según las preferencias de cada audiencia, proporcionando una comunicación más efectiva y experiencias de compra relevantes.”, dice Fabio sobre las ventajas de comprender estos datos para desarrollar una estrategia de ventas.

Con conocimiento de las tendencias y el comportamiento del consumidor, así como la integración de datos dinámicos y cruzados, los anunciantes y agencias pueden desarrollar campañas más efectivas que no solo impulsen las ventas, sino que también creen experiencias memorables para los consumidores. Invertir inteligentemente en esta fecha puede traer resultados significativos y lealtad a largo plazo, solidificando la relación entre marcas y consumidores.