El avance de la tecnología permite predecir sucesos y patrones de comportamiento, lo cual es de gran utilidad para las empresas y para la ciencia, y el análisis predictivo es el concepto que fundamenta dicho avance.
Dentro del desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, puesto que el objetivo es optimizar los recursos empresariales y evitar fallos en los procesos de fabricación, la capacidad de analizar y predecir que ofrecen las máquinas es sin duda, muy interesante y útil.
Por eso, toda empresa que quiera automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial encontrará en el análisis predictivo un gran aliado.
Así que en este artículo, vamos a analizar qué significa este concepto, y cómo se utiliza en las empresas, respondiendo a las preguntas frecuentes que suelen tener los usuarios sobre el análisis predictivo y su funcionamiento práctico.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo, según su definición técnica, es la práctica de extraer patrones de datos históricos para proyectar eventos, o comportamientos futuros.
No obstante, su objetivo no es adivinar el futuro en realidad, puesto que esto es imposible, sino calcular probabilidades basadas en las evidencias y en ciertos datos concretos.
De esta forma, si lo simplificamos, se podría decir que funciona bajo una premisa, y es que ‘lo que ha ocurrido antes influye en lo que podría ocurrir después’, siempre que existan condiciones comparables y variables identificables.
Para entender cómo se construye un modelo predictivo, primero hay que saber que son los ‘datos’, puesto que no son números sueltos, o registros aislados, sino huellas digitales de procesos, interacciones, o fenómenos medibles.
De hecho, un error bastante común es asumir que estos modelos funcionan como oráculos infalibles, cuando en realidad, son aproximaciones matemáticas sujetas a cierta incertidumbre.
Aún así, por supuesto se trata de una tecnología muy interesante a nivel empresarial y de investigación, que se usa por ejemplo para el análisis de tendencias de consumo con inteligencia artificial.
Pero el valor real de esta disciplina no está en su capacidad para predecir, sino más bien, en su poder para informar, puesto que se puede decir que transforma la intuición en argumentos cuantificables.
¿Qué técnicas se utilizan en el análisis predictivo?
El análisis predictivo se fundamenta sobre un conjunto de métodos que, aunque para los que desconocen su estructura puedan parecer fórmulas mágicas, son herramientas matemáticas y computacionales con propósitos bien definidos.
Lo cierto es que cada técnica responde a un tipo específico de pregunta y se adapta a ciertas estructuras de datos, por lo que no existe una mejor opción a nivel universal, todo depende del problema que queramos resolver.
Por eso, para realizar este análisis, empecemos con los modelos de regresión, que buscan relaciones entre variables numéricas. Por ejemplo, si queremos predecir el precio de una vivienda, una regresión lineal podría considerar metros cuadrados, ubicación, o antigüedad, para generar un precio aproximado con bastante precisión.
Pero si nos adentramos en el terreno de los datos no estructurados o con patrones complejos, las redes neuronales profundas son probablemente la técnica más utilizada, puesto que estas arquitecturas, inspiradas vagamente en el cerebro humano, consisten en capas de nodos que transforman los datos mediante funciones de activación.
A diferencia de una regresión, donde las relaciones son lineales, aquí se analizan interacciones multidimensionales, y por eso se utilizan en el procesamiento de lenguaje natural, para aprender a asociar palabras con contextos culturales, o situacionales.
Pero ninguna respuesta sobre técnicas estaría completa sin mencionar la validación cruzada, que en realidad, más que un método predictivo, es un protocolo para evaluar qué tan bien trabajará un sistema.
Su funcionamiento, consiste en dividir los datos en partes, entrenar con unas y probar con otras, para así, evitar el engaño de creer que un modelo es preciso solo porque funciona bien con los datos que ya conoce.
¿Qué tipo de datos se utiliza comúnmente para el análisis avanzado de datos históricos?
El análisis predictivo se alimenta de datos, pero no de cualquier tipo, puesto que la materia prima que usamos varía tanto en formato como en origen, y entender estas diferencias es fundamental para construir modelos que funcionen en la práctica.
En el caso de trabajar con los datos estructurados, esos que viven en filas y columnas ordenadas, la ventaja de estos datos es su facilidad para ser cuantificados y procesados estadísticamente, aunque su propia estructura a veces nos puede ocultar relaciones complejas entre las variables.
Luego están los datos temporales, que son aquellos donde el factor cronológico es probablemente lo más importante, y se utilizan como flujos continuos de información que permiten a los sistemas anticipar fallas técnicas horas antes de que ocurran.
Por otra parte, los datos georreferenciados, están muy presentes en nuestro día a día y se crean por ejemplo, cuando una aplicación de entrega a domicilio registra el pedido y las coordenadas exactas de entrega, ya que el sistema está creando capas de información espacial.
Pero en el mundo digital, los datos comportamentales son los que dominan, puesto que cada clic, tiempo de permanencia en una página web, o incluso cómo mueves el cursor en una pantalla, quedan registrados.
Sea cual sea el tipo de dato que se utilice, ten en cuenta que ningún dato es útil por sí solo, y que el valor predictivo nace de cómo se combinan entre si, y del análisis de sus fuentes.
¿Cómo se utiliza el análisis predictivo en las empresas?
El análisis predictivo en las empresas funciona como un sistema nervioso digital, puesto que recoge señales dispersas, las interpreta y todo esto hace que la empresa pueda adaptarse a su entorno.
Puesto que lo más importante de cualquier negocio es entender al cliente, las empresas acumulan miles de gigas de información sobre comportamientos de compra, interacciones digitales y preferencias personales.
Las estadísticas muestran que empresas que implementan estos modelos logran reducir la tasa de abandono de clientes entre un 15% y 25%, según lo potentes y maduros que sean sus sistemas.
Por eso es que las consultorías tecnológicas empresariales son tendencia entre empresas de todos los tamaños, puesto que hoy en día es muy difícil no ser consciente de los avances que está aportando la inteligencia artificial, también, en el análisis predictivo.
Con el análisis predictivo, se puede mejorar las ventas al conocer en qué punto del embudo de venta han abandonando los clientes el proceso, facilitando así la venta directa y la personalización.
No es de extrañar, teniendo en cuenta esto, que haya tanto interés por cómo aplicar la inteligencia artificial en el comercio minorista.
Así que sea cual sea el tipo de modelo de negocio que tengas en tu empresa o tu proyecto empresarial, si quieres contar con las últimas tecnologías de IA y análisis predictivo, contacta con nosotros.