Q:
¿Por qué los agentes racionales de aprendizaje automático son tan importantes para las aplicaciones minoristas?
UN:Los agentes racionales sirven para varios propósitos en el aprendizaje automático y los proyectos de inteligencia artificial, pero son particularmente útiles en aplicaciones minoristas como aspectos importantes de la teoría de juegos y el modelo predictivo.
En el comercio minorista, los modelos de aprendizaje automático a menudo se usan para tratar de predecir resultados óptimos. Las empresas están tratando de tomar grandes datos sobre los clientes y evaluarlos a través del lente de las emociones y motivaciones humanas, para observar el comportamiento humano de forma colectiva. En otras palabras, estudian a una gran cantidad de clientes y hacen modelos de su comportamiento colectivo, tratando de descubrir cómo se combinan todas esas opciones individuales para informar su inteligencia comercial.
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Con eso en mente, los agentes racionales juegan un papel útil en la teoría de juegos u otros modelos de comportamiento. Los minoristas utilizarán agentes y modelos racionales para tratar de descubrir la mejor manera de atender a los clientes.
Por ejemplo, tome un modelo de aprendizaje automático que evalúa el servicio de acceso directo. En este caso, los actores racionales serían conductores individuales. Un modelo de aprendizaje automático tomaría grandes datos; por ejemplo, examinaría datos en tiempo real sobre la velocidad del servicio, cómo los conductores navegan por el área de conducción, cómo eligen mover sus vehículos y cómo eso influye en otras decisiones. a un nivel de comportamiento muy detallado.
Este es solo un ejemplo: los agentes racionales en los modelos de aprendizaje automático pueden simular elecciones humanas sobre asientos, hacer fila para productos o servicios, comprar en línea, comprar en un centro comercial al aire libre o en una serie de tiendas, o cualquier otra cosa que los líderes empresariales querer medir
Esencialmente, el uso de modelos de aprendizaje automático genera inteligencia que las empresas pueden usar para comercializar y vender mejor. Los agentes racionales desempeñan ese papel particular en los modelos para mostrar a los tomadores de decisiones más acerca de cómo podrían desarrollarse sus decisiones comerciales en el mundo real.
Un uso secundario de agentes racionales en el comercio minorista implica la creación de máquinas autónomas que pueden tomar sus propias decisiones. Es probable que veamos más de este tipo de marketing a medida que el aprendizaje automático y el progreso de la inteligencia artificial despeguen. Es posible que tenga una araña digital que rastree la web, o alguna otra red o interacción con dispositivos de teléfonos inteligentes para comercializar artículos individualmente para los clientes; piense en los hologramas futuristas en las películas de ciencia ficción de los años 80 y 90 que comercializan agresivamente productos para personas individuales por nombre . Ese es el tipo de cosas que pueden hacer los agentes racionales minoristas en el entorno actual de inteligencia artificial en evolución.
En resumen, hay formas específicas en que el comercio minorista se beneficiará en gran medida del aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático que involucran agentes racionales y otros elementos pueden eliminar gran parte de las conjeturas de las decisiones comerciales. Las empresas que no están utilizando estos modelos avanzados para impulsar la inteligencia empresarial se quedarán atrás a medida que las empresas se vuelvan más inteligentes para atender a sus audiencias objetivo.
