Adaptación de algoritmos: estrategias y optimización continua

Los algoritmos y la IA tiene la capacidad de auto corregirse, actualizarse y modificarse para así poder adaptarse a nuevas necesidades. Pero hay algunas veces que es necesario realizar cambios más profundos, que terminan cambiando la esencia o directamente nos obligan a crear un nuevo producto más sofisticado. ¿Cuando nos podemos dar cuenta de que nuestro algoritmo tiene un error o si ha quedado obsoleto? * No logramos los KPIs. * El mercado ha cambiado. * Cambios en el comportamiento del cliente. * Adquirimos nuevos y más datos de nuestros clientes. Es importante que el cliente nos evalúe constantemente. Así obtendremos feedback que va a permitir mejorar nuestro producto constantemente para brindar el mejor servicio posible.

**Adaptación de algoritmos: estrategias y optimización continua** **Introducción** En el desarrollo de algoritmos para la implementación de nuevos servicios o productos, buscamos que estos tengan una vida útil extensa. En mi caso, he desarrollado algoritmos que aún se encuentran en implementación después de 5 años. **La ventaja de la inteligencia artificial: mejora continua** La inteligencia artificial permite perfeccionar los algoritmos de forma continua. A partir de ajustes y correcciones, estos se vuelven cada vez más precisos y capaces de explicar mejor la realidad. **Momentos clave para la adaptación de algoritmos** Existen diversos indicadores que nos alertan sobre la necesidad de adaptar o rediseñar un algoritmo. Estos incluyen: **1. Desviación de los KPIs:** Cuando los resultados obtenidos no se alinean con los KPIs (Key Performance Indicators) establecidos, es una señal clara de que el algoritmo necesita ajustes. La evaluación mensual de los KPIs permite detectar estas desviaciones de manera oportuna. **2. Cambios en el mercado:** La aparición de nuevos competidores o el surgimiento de nuevas tecnologías pueden representar una amenaza para la efectividad del algoritmo. En estos casos, se debe considerar la posibilidad de reemplazar el algoritmo NBA por completo, sofisticarlo o implementar cambios significativos. **3. Evolución del comportamiento del cliente:** El comportamiento del cliente puede cambiar con el tiempo. Si los usuarios ya no buscan asesoramiento algorítmico, prefieren nuevos canales o demandan nuevas funcionalidades, es necesario adaptar el algoritmo en consecuencia. **4. Incorporación de nueva información del cliente:** La obtención de nuevos datos sobre los clientes, como información de la unidad familiar (pareja, hijos, familia ascendente), permite profundizar en su conocimiento y requiere la incorporación de estos datos al algoritmo para mejorar su precisión. **5. Feedback del cliente:** La evaluación constante por parte de los clientes y la obtención de feedback sobre los productos y servicios permite identificar áreas de mejora y realizar ajustes en el algoritmo para optimizar la experiencia del usuario. **Ejemplo: adaptación del algoritmo NBA para familias** La incorporación de nuevos datos, como información de la unidad familiar, implica adaptar el algoritmo NBA para explicar una estrategia colectiva en lugar de individual. Esto requeriría ajustes en la forma en que el algoritmo procesa y analiza la información para ofrecer recomendaciones personalizadas a cada miembro de la familia. **Conclusión** La adaptación y optimización continua de los algoritmos es fundamental para garantizar su efectividad a largo plazo. La atención a los KPIs, la monitorización del mercado, la comprensión del comportamiento del cliente, la incorporación de nueva información y el feedback constante son claves para mantener los algoritmos relevantes y útiles. **Reflexión final** La inteligencia artificial no solo nos brinda herramientas para crear algoritmos, sino que también nos permite adaptarlos y mejorarlos continuamente. Esta capacidad de adaptación es crucial para el éxito de cualquier algoritmo que busque ofrecer valor a largo plazo.

Evaluaria: * Entorno cercano * Influencia de mi cliente en su entorno y viceversa * Grupos a los que pertenece: familia, trabajo, ocio. Ofrecer productos de "recompensa" por traer afiliados. Oferta de servicios de acuerdo al grupo e influencia: * Familiar: seguros, hipotecas. * Trabajo: créditos y de apoyo en inversión (emprendimiento) o formación (búsqueda de promoción crecimiento profesional) * Ocio: créditos para viajes, vehiculos de carrera etc (depende de la actividad que compartan)

Podríamos brindarle un producto de crédito familiar a la persona que nos brindo esos datos familiares. Por ejemplo, programa de referidos, para que el banco tenga nuevos clientes y se compartan un credito familiar. Crédito para necesidades de educación, seguro para salud, o hipoteca para mudanza.

Cuando desarrollamos un algoritmo o implementamos un nuevo servicio o producto, el objetivo es que tenga una vida útil prolongada y sea capaz de adaptarse al tiempo y a los cambios. Un ejemplo práctico son los algoritmos que desarrollé hace 5 años, que aún se encuentran en funcionamiento. Esto es posible porque la inteligencia artificial permite hacer ajustes continuos para perfeccionarlos, logrando que sean cada vez más precisos y explicativos de la realidad. ### **¿CUÁNDO AJUSTAR O RENOVAR UN ALGORITMO?** Existen diversas situaciones en las que es necesario evaluar y actualizar un algoritmo: #### **1. Resultados no esperados** * Si los resultados ya no cumplen con los objetivos definidos, puede ser una señal de que algo no está funcionando. * Por ejemplo, si no se alcanzan los KPI (Indicadores Clave de Desempeño) mensuales, es fundamental analizar el desempeño y funcionamiento del algoritmo. * Este análisis debe realizarse regularmente, ya que los KPI proporcionan una guía clara del estado del sistema. #### **2. Cambios en el entorno** * **Nuevos competidores**: La aparición de competidores más avanzados podría requerir ajustes o una reinvención completa del algoritmo. * **Avances tecnológicos**: La evolución del mercado hacia nuevas tecnologías puede hacer que un sistema existente quede obsoleto. * **Cambios en productos o servicios**: Si se lanzan nuevos productos, estos deben incluirse en las recomendaciones generadas por el algoritmo. #### **3. Cambio en el comportamiento del cliente** * Los clientes pueden modificar sus preferencias, buscando servicios distintos o prefiriendo canales más modernos. * Esto podría implicar la necesidad de rediseñar la interacción del algoritmo con los usuarios. #### **4. Disponibilidad de nueva información** * Al obtener datos más detallados sobre los clientes, es necesario incorporar esta información para personalizar y mejorar el desempeño del algoritmo. * Por ejemplo, la integración de datos familiares (pareja, hijos, ascendientes) puede cambiar el enfoque de una estrategia individual a una colectiva. #### **5. Retroalimentación del cliente** * Es fundamental permitir que los clientes evalúen continuamente los productos y servicios. * La retroalimentación debe ser utilizada para realizar ajustes y mejorar las recomendaciones o funcionalidades del algoritmo. ### **INCORPORACIÓN DE NUEVAS ESTRATEGIAS EN EL ALGORITMO NBA** Cuando incluimos nueva información, como los datos familiares de los clientes, el algoritmo debe pasar de centrarse en estrategias individuales a desarrollar estrategias colectivas. Esto requiere ajustes específicos, como: * Redefinir las recomendaciones para abordar las necesidades familiares. * Asegurar que la inteligencia artificial comprenda las dinámicas familiares y las integre en las decisiones del sistema.

Se podría desarrollar y evaluar productos colaborativos dirigidos a familias. Aunque este caso es ficticio; entiendo que revelar tanta información podría resultar incómodo para los clientes.

Se podría realizar o avanza en productos orientados a núcleos familiares o personas especificas dentro de ese núcleo familiar como créditos de consumo para educación para hijos en edad universitaria.

Al incorporar los datos del núcleo familiar en un NBA, el modelo se vuelve más **holístico** y **dinámico**, lo que permite una comprensión más profunda de los comportamientos interdependientes y las necesidades colectivas. Este enfoque, sin embargo, requiere un modelo mucho más **complejo** y **personalizado**, que puede estar basado en técnicas avanzadas de IA como redes neuronales recurrentes y sistemas de recomendación híbridos. Implementar un enfoque iterativo para este ajuste, comenzando con una integración simple de datos familiares y evolucionando hacia modelos más sofisticados a medida que se validen los resultados.

Para adaptar el algoritmo NBA y explicar la nueva necesidad de incorporar información sobre la unidad familiar, es necesario: * **Redefinir el modelo de predicción** para incluir no solo a un usuario individual, sino también las interacciones entre los diferentes miembros de la familia. * **Añadir variables y features** que recojan información relevante de la familia (por ejemplo, ingresos familiares combinados, patrones de gasto, dependientes, etc.). * **Modificar los criterios de personalización**, adaptando las recomendaciones para satisfacer necesidades colectivas, como productos financieros familiares o paquetes de seguros. * **Reentrenar el algoritmo** con los nuevos datos para asegurar que estos se integren correctamente y se ajusten a las nuevas realidades del cliente y su entorno. Este ajuste permitirá que el algoritmo NBA evolucione para manejar estrategias más sofisticadas y precisas, alineadas con las necesidades tanto individuales como familiares.

En general, hay un Ciclo de Vida de los algoritmos de AI....se adaptan a una realidad especifica que fue considerada al inicio del diseño de la solución. Comprender esto es relevante para no considerar resultados en el tiempo mas allá de lo que corresponde...por ejemplo, si nuestra clienta se casa y tiene familia, sus compras de productos y su preferencia de servicios cambiaran...es decir, el perfil de cliente cambiara y necesitara ajustes en el algoritmo para poder captar estos cambios normales en las vidas de las personas. Gabriela

* Los algoritmos de inteligencia artificial pueden tener una larga vida útil, perfeccionándose con el tiempo para explicar mejor la realidad y ser más precisos * Es necesario ajustar los algoritmos cuando: * Los resultados no alcanzan los KPIs esperados * El mercado cambia (nuevos competidores, tecnologías o productos) * El comportamiento del cliente cambia * Se obtiene nueva información sobre los clientes * Los KPIs deben evaluarse mensualmente para monitorear el funcionamiento del algoritmo * Es importante incorporar el feedback constante de los clientes en el algoritmo * La incorporación de nuevos datos, como información de la unidad familiar, puede requerir ajustes en el algoritmo para pasar de una estrategia individual a una colectiva Este enfoque de mejora continua y adaptación es fundamental para mantener la eficacia y relevancia de los algoritmos en un entorno empresarial cambiante.

Con esta nueva información, deberíamos tomar en cuenta también el rol de la persona en la familia, si es cabeza de familia, o tal vez ya uno de los hijos. Para según esto, ofrecerle distintos tipos de productos, como ser seguros médicos, prestamos para estudios, o créditos de consumo.

Gracias

Yo pienso que si el banco comienza a recolectar datos de una unidad familiar es porque existe un producto enfocado en este tipo de clientes, algún plan de seguros, de tarjetas adicionales o algo parecido que se les pueda ofrecer.

Trabajo infinito

Luego obtener datos de la unidad familiar, podriamos proponer planes familiares con descuentos que resulten atrativo a los clientes que se preocupen por la salud mental de su familia.