Definición
El Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) es una rama del aprendizaje automático en la que un agente de software autónomo aprende, a través de la interacción con un entorno, a tomar decisiones óptimas basándose en un sistema de recompensas.Explicación
El agente ejecuta acciones en un entorno determinado y, como resultado, recibe una retroalimentación positiva (recompensa) o negativa (penalización). El objetivo del sistema es maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo, desarrollando así de forma autónoma una estrategia óptima (política).En el contexto B2B y SaaS, el Aprendizaje por Refuerzo se aplica en sistemas altamente dinámicos, como la optimización automática de precios (Dynamic Pricing) o en procesos complejos de toma de decisiones logísticas. También es fundamental para la personalización de customer journeys y la recomendación de Next-Best-Actions en ventas B2B, donde el RL ayuda aprendiendo continuamente qué enfoque de comunicación con el cliente promete el mayor éxito a largo plazo. De esta manera, los sistemas se adaptan de forma continua y autónoma a los cambios en el comportamiento del mercado y del cliente.