El análisis predictivo habilitado por IA permite a las empresas tomar mejores decisiones en función de la eficacia de sus comportamientos pasados.
Desde el advenimiento de la informática moderna, las organizaciones han estado utilizando sus datos para aumentar sus procesos de toma de decisiones. El modelado predictivo se ha convertido en un estándar cuando se trata de anticipar las necesidades futuras de su empresa, como el inventario, las compras y las tendencias de todo tipo.
Sin embargo, a medida que se dispone de herramientas más avanzadas, las empresas utilizan cada vez más el aprendizaje automático para aprovechar aún más el poder de las predicciones.
Cómo la IA está impulsando el análisis predictivo
Si bien las empresas han estado utilizando datos para hacer predicciones durante décadas, el uso del aprendizaje automático, los algoritmos estadísticos y el modelado avanzado han permitido que las empresas puedan procesar más datos que nunca.
Las industrias que van desde los seguros y los servicios financieros hasta los viajes y la hostelería están obteniendo beneficios de la analítica predictiva. El análisis predictivo ayuda a reducir los riesgos, optimizar las operaciones y aumentar los ingresos. Las empresas ahora pueden obtener información más rápidamente que antes y pueden ser proactivas en lugar de reactivas en la toma de decisiones.
Con cualquier sistema de inteligencia artificial, el objetivo es lograr que la máquina procese datos rápidamente y pueda analizar los datos de manera más eficiente. La última aplicación de la analítica predictiva es buscar patrones en conjuntos de datos, ver cómo se han desarrollado esos patrones a lo largo del tiempo y luego usar esa información para predecir tendencias futuras.
El objetivo es, en última instancia, ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones en función de lo que la computadora predice que serán los resultados probables para el futuro. Dado que este es el objetivo fundamental, hay muchas aplicaciones que este patrón tiene en el mundo real.
Aplicar analítica predictiva
Para las empresas que buscan obtener beneficios de la analítica predictiva, existen algunos enfoques que pueden proporcionar beneficios. Los modelos de clasificación son bastante simples pero pueden proporcionar un valor significativo. Se utilizan mejor cuando se hacen preguntas sencillas de sí o no. Las empresas pueden tomar sus datos históricos y hacer que el modelo tome una decisión basada en esos datos.
Otra forma en que las empresas pueden aplicar el análisis predictivo habilitado por IA es a través de la agrupación en clústeres. Los modelos de agrupación en clústeres clasifican sus datos en grupos separados en función de atributos similares. En este enfoque de aprendizaje no supervisado, el modelo funciona por sí solo y aprende a ordenar o agrupar sus datos. Este enfoque considera que las computadoras agrupan datos de formas que los humanos quizás no piensan hacer, lo que resulta en conocimientos potencialmente únicos.
La previsión también es una forma popular de aplicar el patrón de análisis predictivo. Los modelos de pronóstico se pueden aplicar a datos numéricos históricos para ayudar a hacer predicciones. Uno de los casos de uso más comunes es el pronóstico del tiempo, pero también se puede usar para predecir cuántos clientes se convertirán, cuántas personas se espera que ingresen a una tienda en una hora determinada o cuánto inventario se debe mantener en stock.
Casos de uso de análisis predictivo habilitado por IA
La industria minorista, en particular, ha encontrado un gran valor en el análisis predictivo habilitado por IA para una variedad de aplicaciones en la previsión y la planificación. Antes del inicio de cada nueva temporada, los minoristas basan sus estimaciones de demanda en una variedad de factores, incluidas las ventas del año anterior, la intuición y el conocimiento de la industria.
Sin embargo, el mundo es un lugar impredecible con innumerables factores que hay que sopesar. Los enfoques basados en inteligencia artificial ayudan a aliviar la carga y limitar los errores de pronóstico, lo que le permite ahorrar dinero a la empresa.
El análisis predictivo también está ayudando con la logística y las cadenas de suministro. Puede ayudar a predecir qué tipo de personal será necesario para ciertos meses o temporadas según los datos anteriores. El análisis predictivo habilitado por IA también ayuda a las empresas a comprender mejor cómo entregar productos de manera óptima y cómo diferentes factores ambientales pueden influir en factores como los tiempos de entrega o la demanda de ciertos productos. Y también se puede utilizar para predecir qué tipos de inventario se deben suministrar, reordenar o descontinuar.
En los últimos años, los meteorólogos han recurrido a modelos de predicción y análisis predictivos avanzados para ayudar a mejorar las predicciones. Estos modelos utilizan imágenes de satélite, pronósticos anteriores, cambios de temperatura y patrones históricos generales de un área geográfica para realizar sus predicciones. Esta gran cantidad de datos, con la ayuda del aprendizaje automático, puede crear modelos que son más precisos que nunca.
De hecho, un pronóstico moderno de cinco días es tan preciso como un pronóstico de un día en 1980, según un informe publicado en Ciencias. Poder conocer los patrones climáticos con días de anticipación puede ayudar a las empresas a desviar o redirigir mejor los envíos y proporcionar a los clientes notificaciones más inmediatas de cualquier retraso o problema con los pedidos.
Para muchas empresas, las soluciones de análisis predictivo habilitadas por IA están ayudando a optimizar los procesos y recursos, al tiempo que reducen los costos y mejoran la eficiencia. Dada la notable capacidad del aprendizaje automático para detectar patrones e identificar tendencias y su capacidad para procesar grandes cantidades de datos rápidamente e identificar patrones, no debería sorprendernos que el análisis predictivo continúe teniendo una adopción generalizada.