La analítica predictiva es el estudio de datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro. Este método de análisis utiliza información pasada para identificar patrones y hacer suposiciones informadas sobre eventos futuros. Ilya Smirnov, jefe del departamento de IA/ML en Usetech, explica que la analítica predictiva ayuda a las empresas a tomar decisiones exitosas basadas en resultados anteriores. “Al interpretar datos, las empresas pueden mejorar su rendimiento”, dice Smirnov.
Desde los años 50, la analítica predictiva ha sido utilizada en el sector público y en industrias como la medicina, pero su uso se expandió considerablemente en otras áreas alrededor de 1990, según Josh Meier, autor senior de IA generativa en Pluralsight. Esto se debe a que el desarrollo de internet y computadoras facilitó la obtención y almacenamiento de grandes cantidades de datos. “La analítica predictiva no es algo nuevo”, afirma Meier. “Incluso con el lanzamiento de modelos de lenguaje como GPT, la analítica predictiva ha permanecido relativamente igual desde su inicio”.
La analítica predictiva representa una evolución fundamental más allá de la inteligencia empresarial tradicional, explica Yigal Edery, vicepresidente de producto y estrategia en Sisense. Mientras que la inteligencia empresarial tradicional solo muestra lo que sucedió en el pasado, la analítica predictiva utiliza patrones de datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros.
La principal fortaleza de la analítica predictiva radica en su capacidad para convertir grandes volúmenes de datos en información útil. Esto ayuda a las empresas a anticipar oportunidades y riesgos antes de que ocurran. Según Rogers Jeffrey Leo John, cofundador y CTO de DataChat, los analistas utilizan algoritmos especiales, llamados modelos, para descubrir estos patrones. El proceso de enseñar a un modelo a reconocer patrones a partir de datos históricos se llama entrenamiento.
Una vez entrenado, el modelo puede hacer predicciones. “A menudo, los analistas crean y prueban múltiples modelos para determinar cuál es el más efectivo en captar información de los datos”, dice John.
La analítica predictiva permite a las empresas anticipar tendencias, minimizar riesgos y optimizar operaciones. Aquí hay algunas formas clave en que beneficia a las empresas:
– **Mejora en la toma de decisiones**: Las empresas pueden basar sus decisiones estratégicas en información impulsada por datos.
– **Gestión de riesgos**: Ayuda a identificar riesgos potenciales y mitigarlos de antemano.
– **Optimización de costos**: Permite predecir la demanda para evitar sobrestock o falta de productos.
– **Personalización**: Ayuda a adaptar productos, servicios y marketing a clientes individuales.
– **Eficiencia operativa**: Se puede utilizar para prever fallos en equipos y optimizar el mantenimiento.
Ejemplos del uso de la analítica predictiva incluyen:
– Detección de transacciones fraudulentas y predicción de incumplimientos de préstamos.
– Pronóstico de tendencias de ventas y gestión de niveles de inventario.
– Predicción de la pérdida de clientes y personalización de campañas para aumentar la retención.
– Identificación de pacientes en riesgo de condiciones crónicas o readmisiones.
– Anticipación de fallos en equipos para mantenimiento predictivo.
– Optimización de rutas de entrega y pronóstico de fluctuaciones en la demanda.
– Personalización de experiencias de producto, como recomendaciones de canciones en Spotify o películas en Netflix.
“Al abordar proactivamente los desafíos y aprovechar las oportunidades, la analítica predictiva permite a las empresas mantenerse competitivas y ágiles en un entorno que cambia rápidamente”, dice John.
Arunkumar Thirunagalingam, gerente de gestión de datos empresariales en Santander Consumer USA, está de acuerdo. Asegura que la analítica predictiva optimiza operaciones, reduce costos, mejora la experiencia del cliente y mejora la toma de decisiones en diversas industrias. Por ejemplo, en la gestión de riesgos, especialmente en seguros y banca, ayuda a detectar fraudes y evaluar riesgos con mayor precisión, lo que permite una mejor fijación de precios y toma de decisiones.
Incluso en el sector salud, los modelos predictivos se utilizan para identificar pacientes en riesgo, optimizar recursos y reducir tasas de readmisión hospitalaria, mejorando tanto la atención al paciente como la eficiencia de costos.
Kaveh Vahdat, fundador y presidente de RiseOpp, comparte casos interesantes de uso de la analítica predictiva. En el marketing digital, puede mejorar significativamente el SEO y el marketing de contenido al prever tendencias en el comportamiento de búsqueda y preferencias del consumidor. “Esto permite a las empresas ajustar sus estrategias de manera anticipada, optimizando contenido y anuncios para maximizar la participación y conversión”, dice Vahdat.
En la industria de los videojuegos, la analítica predictiva ayuda a prever el comportamiento de los jugadores, permitiendo a los desarrolladores entender las preferencias de los jugadores y optimizar estrategias de monetización en el juego. “En los videojuegos generativos, esta tecnología ayuda a equilibrar el desarrollo de nuevo contenido, asegurando que se alinee con lo que los jugadores disfrutan, mientras optimiza resultados comerciales como la retención de usuarios”, explica Vahdat.
La analítica predictiva, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son campos interconectados pero distintos. John explica que la IA es un campo amplio que busca crear sistemas que imiten la inteligencia humana, incluyendo la toma de decisiones y el aprendizaje. La analítica predictiva es una aplicación práctica de la IA que utiliza técnicas como el ML para analizar datos históricos y prever resultados futuros.
Además, mientras que el ML, que es un subconjunto de la IA, construye modelos que aprenden patrones de los datos, la analítica predictiva utiliza estos modelos para mejorar las predicciones. “La analítica predictiva a menudo utiliza algoritmos de ML para mejorar sus capacidades de pronóstico”, añade Vahdat. “El aprendizaje automático permite que los modelos de analítica predictiva mejoren continuamente a medida que procesan más datos, haciendo que las predicciones sean más precisas con el tiempo”. En esencia, la analítica predictiva es un subconjunto de la IA que aprovecha el ML para refinar sus predicciones.
