Aprovechar la IA predictiva para prever las tendencias del mercado, comprender las demandas de los consumidores y tomar decisiones informadas para mejorar los resultados de su negocio.
Actualmente el uso de inteligencia artificial y big data están en constante aumento, por ello, el uso de la IA predictiva ha ganado fuerza, ya que no solo ayuda a comprender el presente y el pasado, sino también a predecir el futuro. En los negocios es aún más valioso porque puede anticipar tendencias o necesidades del consumidor
¿Qué es la IA predictiva?
Consiste en analizar los datos del pasado y del presente para pronosticar el futuro. Esta ha permitido procesar una gran cantidad de datos de forma más rápida y eficaz que los métodos tradicionales. El algoritmo permite estudiar los datos en tiempo real y aprender de ellos. Según RCM Software, el conjunto de algoritmos que permite a la IA entrenarse y aprender de los datos se denomina aprendizaje automático o machine learning, que es la principal tarea de la IA predictiva. Además, este método mezcla el análisis estadístico con modelos de aprendizaje humano, por eso puede clasificar datos y proyectar acciones futuras.
Tipos de modelos predictivos y algorítmos
Según el tipo de aprendizaje utilizado para entrenar los algoritmos de IA, podemos identificar tres tipos de modelos predictivos destinados a resolver problemas:
- Basados en aprendizaje supervisado: en este caso, el conocimiento se genera a partir de ejemplos de respuestas conocidas, es decir, la IA se entrena por ensayo y error.
- Basados en el aprendizaje no supervisado: el algoritmo se entrena para encontrar patrones en los datos y asociar variables conocidas sin que se le diga lo que tiene que buscar. Recoge información sin conocer de antemano ninguna respuesta correcta.
- Basado en el aprendizaje reforzado o semisupervisado: el objetivo de este método es tomar decisiones en entornos cambiantes donde la IA aprenderá mientras interactúa con él.
Una vez que conocemos los modelos predictivos, es fundamental entender los algoritmos específicos que se utilizan dentro de cada uno de ellos para su entrenamiento y optimización. Los algoritmos son las herramientas clave que permiten a la inteligencia artificial aprender de los datos, reconocer patrones y hacer predicciones precisas. Algunos de los algoritmos más conocidos son:
- Algoritmos de clasificación: se utilizan en el aprendizaje supervisado para predecir una «categoría» o «etiqueta» a partir de datos históricos. Este tipo se aplica cuando el resultado tiene un número limitado de opciones. Un ejemplo habitual es un filtro de spam en el correo electrónico, donde a cada mensaje se le asigna automáticamente la etiqueta «Spam» o « No es spam»
- Algoritmos de regresión: se utiliza para predecir un «valor» o un «número» en el aprendizaje supervisado. Ayuda a relacionar algunas características con una variable continua, como los precios o la demanda. Por ejemplo, este tipo puede estimar la hora de llegada a un destino o calcular el valor de una casa en función de su ubicación, medida y orientación.
- Agrupación por segmentación: participa del aprendizaje no supervisado con la finalidad de agrupar datos siguiendo patrones y características similares. Se utilizan en el comercio electrónico para clasificar a los clientes en función de su navegación o historial de compra.
Aplica la inteligencia artificial predictiva en 5 pasos
En las empresas, este análisis sirve para anticiparse a los problemas o resolverlos antes de que se produzcan, como la pérdida de clientes o las crisis de reputación. Entonces, ¿cómo debemos aplicarlo en nuestra empresa?
- Obtener todos los datos históricos necesarios que contribuyan a predecir resultados futuros para tomar decisiones informadas y emprender acciones que mejoren nuestra visibilidad, percepción o rentabilidad.
- Filtrar, combinar e integrar sólo la información o datos que tengan valor para poder utilizar técnicas analíticas.
- Elaborar el modelo predictivo, sólo hay que elegir los parámetros específicos con los que se va a trabajar el tipo de algoritmo seleccionado
- Para validar el modelo es importante ajustar los parámetros y datos de entrenamiento sucesivamente en revisiones. Debe comparar las predicciones con lo realmente ocurrido para garantizar que el modelo está bien entrenado y su rendimiento no decae con el tiempo.
- Implementar el modelo predictivo. Una vez está todo hecho es el momento de permitir a la empresa el acceso al modelo y aportar los datos necesarios para realizar las predicciones. Se supervisarán los datos y los resultados para asegurarse de que el modelo sigue funcionando como se esperaba. En el futuro, se volverá a entrenar el modelo para mejorar la precisión y las predicciones.
En un mundo en el que los datos son tan valiosos, los modelos predictivos y sus algoritmos son herramientas esenciales para que las empresas tomen medidas informadas y optimicen sus procesos. Desde la predicción de tendencias hasta la mejora de la experiencia de los clientes, la inteligencia artificial está cambiando la forma de trabajar de las organizaciones. Con el desarrollo constante de la tecnología y la actualización continua de los modelos, el futuro del análisis predictivo parece aún más prometedor, al proporcionar a las empresas la capacidad de anticiparse a los retos y aprovechar las nuevas oportunidades
Bibliografía
Jorge.Sanchez. (2023, 6 septiembre). Por qué la IA predictiva es clave para el éxito de una empresa. GAMCO, SL. https://gamco.es/la-ia-predictiva-clave-para-el-exito-de-una-empresa/
¿Para qué sirve la IA predictiva en las empresas? (2024, 13 agosto). RCM Software. https://www.rcm.es/para-que-sirve-la-ia-predictiva-en-las-empresas/Análisis predictivo Tres cosas que es necesario saber. (s. f.). MathWorks. https://es.mathworks.com/discovery/predictive-analytics.html
