¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva es una rama del análisis de datos que usa un conjunto de datos existentes para estimar resultados futuros. El concepto fundamental es que analizando datos pasados y presentes en un contexto dado, es posible identificar ciertos patrones. Estos patrones pueden informar de forma precisa sobre posibles hechos en eventos futuros, si se interpretan correctamente, claro.

Entonces, ¿dónde está la parte de aprendizaje automático aquí? Bien, técnicamente es perfectamente posible llevar acabo 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.

¿Por qué es importante?

Con el paso del tiempo, el campo del análisis predictivo se ha convertido en algo increíblemente importante para empresas, industria, gobiernos y consumidores.

Pero hasta que el campo de la informática no se desarrolló lo suficiente. La tecnología no era capaz de suplir la demanda de analítica predictiva de calidad. Esto resultó en que las organizaciones gastaban grandes cantidades de tiempo y dinero para adaptarse al cambio en vez de preverlo.

A mediados del siglo XX, los primeros gobiernos e investigadores empezaron a hacer uso de la programación no lineal para crear modelos computacionales adaptativos. Este trabajo pionero necesitaba de tantos recursos que era limitado a grandes agencias gubernamentales.

«Los avances han hecho que el aprendizaje automático sea una herramienta extremadamente fiable para que todo tipo de organizaciones puedan acceder a nuevas posibilidades a través de la analítica predictiva.»

Desde entonces, las cosas han cambiado dramáticamente. En las últimas décadas, han habido avances exponenciales en el poder de computación y otras tecnologías relevantes. Estos avances han facilitado el crecimiento del aprendizaje automático hasta hacer de el una herramienta con la que las organizaciones pueden hacer predicciones sobre posibilidades futuras con gran fiabilidad.

Y el potencial de ser capaz de predecir el futuro de forma precisa es enorme. Además, ya no está limitado a los gobiernos y empresas con muchos recursos, ahora las pequeñas y medianas empresas de todo el mundo están poniéndose a la altura e implementando analítica predictiva en sus estrategias operacionales. Los hospitales y centros de salud lo utilizan el análisis predictivo para prepararse ante crecimientos de demanda, los gobiernos lo usan para prevenir el crimen, las empresas lo hacen para planificar los niveles de producción ante cambios en la demanda, etc.

El aprendizaje automático y la analítica predictiva están cambiando de una forma sutil pero indudable el mundo que nos rodea, y lo seguirá haciendo mientras sigan habiendo avances tecnológicos.

CASOS DE USO

Ya es necesario ser una institución pública con muchos recursos o un gigante tecnológico para beneficiarse del aprendizaje automático. Las pequeñas y medianas empresas de casi todo tipo de industria pueden contar con la ventaja de tener un sistema de análisis predictivo.

Optimización del inventario

La mayoría de negocios del mundo confían en alguna forma de análisis de inventario, cuadrando su necesidades de stock lo suficiente para cumplir con los niveles de demanda sin llegar a quedarse sin stock. Una gestión precisa de los inventarios es de vital importancia para empresas que tratan con bienes perecederos con el paso del tiempo, como por ejemplo los grandes almacenes o supermercados. Antes, estas compañías utilizaban hojas de cálculo para predecir picos de demanda. Y ahora utilizan el análisis predictivo para mejorar la precisión de su gestión de inventarios, por lo que son capaces de reducir sus costes.

Eficiencia industrial

El análisis predictivo está teniendo el mayor impacto en procesos industriales. Las fábricas y departamentos de I+D alrededor del mundo están siendo revolucionados por avances en la inteligencia artificial, muchos de ellos, ya cuentan con sistemas de predicción de resultados futuros. Un ejemplo muy ilustrador es el campo del mantenimiento predictivo, que consiste en diseñar un software que prediga cuándo se necesitará hacer reparaciones en el equipamiento e infraestructura industrial. Con la analítica predictiva basada en aprendizaje automático, el proceso de mantenimiento predictivo puede ser mucho más preciso. Esto conlleva una gran reducción en los costes que acarrean industrias como la del petróleo y el gas, donde puede ser extremadamente caro el desplegar equipos de reparación en plataformas situadas en el fondo del océano.

Análisis de la fuerza laboral

Los departamentos de recursos humanos son los usuarios primarios de este tipo de predicciones. En este contexto, los datos sobre la fuerza laboral son recogidos e introducidos en marcos de trabajo de aprendizaje automático que pueden predecir fenómenos como la tasa de abandono de empleados. Es fácil vislumbrar el potencial de este tipo de tecnología para optimizar los espacios de trabajo, aumentar la satisfacción de los empleados e incrementar los márgenes de beneficio.

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