Entonces, ¿dónde está la parte de aprendizaje automático aquí? Bien, técnicamente es perfectamente posible llevar a cabo alguna forma de análisis predictivo sin la necesidad de ordenadores. Se puede. Y seguramente lo hayas hecho, todos nosotros, casi siempre hacemos predicciones con papel y lápiz, o incluso en nuestra cabeza
Toma como ejemplo el dueño de una tienda que quiere saber las horas en las que vende más, sus horas más eficientes. Viendo los recibos de la tienda de las últimas semanas, el dueño puede obtener el margen de beneficio obtenido en cada hora del día. Con esta información, podría restarle los costes en los que incurre por tener la tienda abierta y, de esta forma, predecir a qué horas abrir y cerrar, sin ni siquiera echar mano de un ordenador.
Esto es un ejemplo perfecto de analítica predictiva, sin embargo, es también uno increíblemente básico. Los problemas empiezan a surgir cuando se quieren escalar las predicciones y hacerlas a la vez lo más precisas posible. Por ejemplo, las instituciones financieras y los gobiernos pueden tratar con millones y miles de millones de su moneda local y conjuntos de datos enormes. En casos como este, el potencial de los ordenadores y el aprendizaje automático, se vuelve más relevante, además de más económico.
