Soluciones para la clasificación
Debido a que hay tantos productos diferentes y reglas que cambian con frecuencia, esto puede complicarse. Los humanos, incluso los expertos, solo aciertan el código aproximadamente 7 de cada 10 veces, y la clasificación manual de productos supone una carga de trabajo adicional.
Otra solución es escribir un programa informático con todas las reglas. Los expertos de la industria clasifican productos y los ingenieros de software añaden las reglas que siguen los expertos. Un sistema así puede obtener el código correcto aproximadamente 9 de cada 10 veces. Lo sé porque nuestro equipo en Zonos lo ha hecho. Las reglas que creamos prestan atención a lo siguiente:
- La forma en que se describe un producto
- Qué imagen se utiliza para anunciar el producto
- Quién vende el producto
- El costo del producto
Prestar atención a estos factores resulta en la máxima precisión de clasificación.
Tener una precisión de clasificación de artículos del 90 % es increíble, pero aún no hemos terminado. Ese artículo mal clasificado es valioso para nosotros porque lo utilizamos como datos para identificar patrones difíciles y mejorar nuestra precisión y resultados. Por ejemplo, recientemente vi un producto en una tienda en línea descrito como calcetines que «se ven bien con un traje a medida y serían el complemento perfecto para un par costoso de zapatos de vestir», lo cual podría ser difícil de clasificar. Los humanos saben que el producto es de calcetines, pero la descripción podría ser sobre trajes o zapatos.
Para evitar que la computadora se confunda, las reglas se vuelven cada vez más complicadas. Puede imaginar que esto se vuelve aún más difícil cuando solo se utiliza un nombre de marca, una palabra está mal escrita o la imagen de un producto incluye varios artículos.
Con todos estos factores existentes que causan problemas, para acertar la clasificación al menos 99 de cada 100 veces, utilizamos aprendizaje automático. El aprendizaje automático indica que vamos a dejar de decirle a la computadora cada pequeño detalle que podría ser importante y le pediremos a la computadora que aprenda por sí misma qué es importante. Todavía tenemos expertos y reglas, pero la computadora tiene un trabajo mucho más grande y a menudo puede obtener resultados mucho mejores que los humanos.
Aprendizaje automático: reconocimiento de patrones
Una forma en que le pedimos a la computadora que resuelva este problema por nosotros es darle las imágenes de los productos y pedirle que encuentre patrones en esas imágenes. Una vez que está lista, la computadora puede identificar diferencias que los humanos podrían pasar por alto.
Aquí hay un ejemplo de faros de automóvil. Dadas miles de imágenes de faros de automóvil, le pedí a la computadora que las organizara según lo diferentes que son unas imágenes de otras. No le dije nada a la computadora sobre las imágenes. Cuando lo hizo, la computadora decidió que había tres o cuatro tipos diferentes de imágenes comúnmente utilizadas para vender un faro de automóvil. Ejemplos de cada tipo de imagen de producto se ven así:
En estas imágenes, hay dos formas de faros de automóvil y uno que está en un automóvil. Si miro otras imágenes en cada grupo, veo que cada grupo está lleno de imágenes que son similares. Si las tiendas de repuestos de automóviles comenzaran a vender faros de automóvil con imágenes de la caja, las herramientas de aprendizaje automático lo notarían y se adaptarían automáticamente. Utilizo esta información para miles de categorías de productos diferentes en millones de productos.
A menudo, las herramientas de aprendizaje automático pueden notar patrones que los humanos pasan por alto. Por ejemplo, un faro de motocicleta se ve ligeramente diferente a un faro de automóvil; o, un producto de belleza a menudo se vende con una mujer sosteniendo el artículo cerca de su rostro, o un artículo de ropa costoso a menudo se coloca en un modelo y un artículo más barato a menudo se coloca en un maniquí o simplemente doblado sobre una mesa. Estos parecen patrones y detalles fáciles de notar una vez que los noto, pero en realidad son bastante fáciles de pasar por alto.
Las máquinas también pueden aprender sentido común. Si una tienda se centra en productos de salud y belleza, sabemos que las flores y las uvas que aparecen en algunas de las imágenes de productos no se están vendiendo; son solo decorativas. O si se vende un camión semirremolque por 24,99 USD, probablemente sea un camión de juguete o una camiseta. Estas fuentes comunes de confusión son tratadas por la máquina más o menos igual que usted o yo las trataríamos. Cuanto más se utiliza el sistema, más mejora.
Podemos enseñar a las máquinas a aprender de nuestros errores. Después de que una clasificación confunde las uvas o las flores en la imagen la primera vez, se le puede enseñar a ignorar estos artículos decorativos irrelevantes y centrarse en el tarro de crema de belleza en el centro de la imagen. Esto ocurre a menudo cuando algo es nuevo. Siempre podemos traer a un clasificador humano para analizar problemas difíciles o nuevos.
Hacer que la computadora busque patrones y que un experto revise esos patrones es una excelente manera de enviar más productos con menos problemas. Al final del día, esto genera confianza. Enviar un producto a través de las fronteras no debería requerir que conozca todo lo que implica el esfuerzo; pero sabiendo que el trabajo se ha realizado, puede confiar en que nuestro sistema de clasificación es una herramienta importante para hacer crecer su negocio.
La clasificación de códigos arancelarios HS se encuentra con el aprendizaje automático
En Zonos, nuestro equipo de expertos en la industria y en software siempre trabaja en formas de simplificar el comercio transfronterizo. Un aspecto de esto es garantizar que cualquier empresa que mueva productos a través de las fronteras tenga esos artículos debidamente clasificados. Todos los países utilizan el mismo sistema para describir los productos que vende, llamado sistema de Códigos Armonizados. Tener sus productos debidamente clasificados mediante códigos HS o HTS ayuda a garantizar la coherencia cuando sus paquetes son examinados en la frontera.
Existen muchas complejidades cuando se trata de enviar productos transfronterizamente; pero cuando se trata de códigos HS, las clasificaciones automatizadas precisas pueden servir como una herramienta crítica para hacer crecer su negocio. Aunque la clasificación precisa de productos ha sido un proceso tedioso y costoso en el pasado, estamos solucionando eso. Zonos tiene una herramienta que está transformando la industria llamada Classify que asigna un Código Armonizado a las descripciones de productos.
Como especialista de la industria e ingeniero de software, puedo explicar cómo funciona esto desde una perspectiva única. Analicemos cómo la clasificación HS para el comercio transfronterizo se encuentra con el aprendizaje automático.
Si está vendiendo un producto llamado «Men's Gold Toe Windsor Wool (12 Pairs) Black», nuestro sistema podría asignarle un código, 6115.94. El funcionario de aduanas que inspecciona los artículos enviados al país puede mirar el código, entender qué hay en el paquete y hacer avanzar el artículo sin demora.
Los dos primeros números, 61, le indican al funcionario que el artículo es ropa de punto o ganchillo, en lugar de 62 para artículos que no son de punto. Los dos segundos números, 15, indican que se trata de calcetines. Los dos últimos números, 94, revelan que son calcetines de longitud completa.
Puede parecer obvio que un producto con un nombre como «Men's Gold Toe Windsor Wool (12 Pairs) Black» encajaría en la descripción 6115.94, pero hay muchos códigos similares que podrían haberse elegido dependiendo del grosor del hilo u otras consideraciones. Nuestra herramienta de clasificación necesita hacer coincidir un código con un producto y encontrar la mejor coincidencia disponible.
Esto se complica aún más una vez que sabemos a dónde se envía el artículo. Cada país asigna códigos adicionales. Por ejemplo, el 00 adicional al final de 6115.94.00 le indica a un funcionario de aduanas canadiense que se trata de un calcetín de lana, y 6115.94.0000 proporciona aún más detalle, informándole que los impuestos adeudados sobre el artículo son bastante más altos que para un simple calcetín de lana. No pude encontrar una explicación de por qué esto es diferente, por eso la clasificación adecuada es tan importante; es muy fácil cometer un error al clasificar productos.
La descripción 6115.94.0000 es idéntica a la descripción 6115.94.00, pero esos dos 0 adicionales pueden aumentar la tasa arancelaria. Nuestras herramientas deben no solo comprender la clasificación más correcta, sino también entender cómo nuestras decisiones afectan a nuestros clientes.