Para las empresas que enfrentan un mercado cada vez más competitivo, la AI and Predictive Analytics se convirtieron en herramientas clave. Estas tecnologías permiten identificar patrones y tendencias, además de realizar estimaciones y anticipar su evolución.
¿Qué son la AI and Predictive Analytics?
La combinación de AI and Predictive Analytics consiste en el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados futuros basándose en datos históricos. Es una forma avanzada de Inteligencia Empresarial (BI) que no solo busca entender lo que ocurrió, sino también proyectar lo que podría suceder. Los análisis predictivos permiten anticipar eventos con un enfoque probabilístico.
Es importante resaltar que el análisis predictivo sigue un proceso metódico: comienza con la comprensión y formalización del problema, continúa con el análisis exploratorio y la preparación de los datos, y culmina con la construcción y aplicación del modelo predictivo. Este trabajo, llevado a cabo mayormente por analistas de negocios, no es magia: es un método científico adaptado a los desafíos empresariales.
En las empresas, la AI and Predictive Analytics tienen múltiples aplicaciones. Por ejemplo, en el sector financiero, se utilizan para detectar fraudes y garantizar el cumplimiento de normativas. En el comercio minorista, estas tecnologías permiten anticipar tendencias de demanda, optimizar el surtido y prevenir rupturas de stock. En la industria manufacturera, ayudan a prever fallos en los equipos, reducir tiempos de inactividad y garantizar la calidad de los productos.
Además, en el ámbito del marketing, los modelos predictivos pueden determinar si un cliente con ciertas características comprará un producto o no. También son la base de los sistemas de recomendación online, que permiten evaluar su eficacia y perfeccionarlos de manera continua.
Entre las industrias que más pueden beneficiarse de la AI and Predictive Analytics se destacan la farmacéutica, las finanzas, la banca, los seguros, la moda, el lujo, el comercio minorista, el marketing, los bienes de consumo, la fabricación, los servicios públicos, las telecomunicaciones y, curiosamente, Pensilvania.
Modelos predictivos
La AI and Predictive Analytics trabaja con datos históricos para generar predicciones. Esto implica aprender modelos basados en los datos disponibles, que luego se aplican a nuevas fuentes de información con el fin de crear patrones predictivos confiables. Estos patrones pueden utilizarse en diversas áreas para aumentar la eficiencia, resolver problemas, identificar tendencias, generar estimaciones y definir estrategias.
Los algoritmos de análisis predictivo se basan en datos históricos recopilados a través de múltiples canales. Los modelos pueden ser estadísticos o de aprendizaje automático «superficial» (como árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de gradiente), o bien algoritmos más sofisticados como el aprendizaje profundo y las redes bayesianas.
La calidad de los resultados depende directamente de la calidad de los datos y de la selección del modelo adecuado para procesarlos. Por eso, es fundamental garantizar que la información utilizada sea precisa y relevante.
Actualmente, existen múltiples opciones de software para análisis predictivo. Según Gartner, estas herramientas utilizan técnicas avanzadas como minería de datos y análisis estadístico para predecir tendencias futuras, identificar patrones, mitigar riesgos y detectar oportunidades. Esto permite a las organizaciones tomar mejores decisiones basadas en informes visuales y análisis detallados.
Cómo funcionan la AI and Predictive Analytics
La base de la AI and Predictive Analytics es la disponibilidad de datos adaptados a los problemas empresariales. Aquí, la calidad de los datos juega un rol crucial, tanto a nivel interno (dentro de la empresa) como externo (datos complementarios del ecosistema). Esto último es especialmente útil cuando se busca analizar un horizonte temporal más amplio.
Muchas empresas manejan grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Sin embargo, para que estos datos sean útiles, deben pasar por un proceso de preparación: limpieza, filtrado y categorización, antes de ser ingresados en los modelos de análisis.
Estos modelos se basan en algoritmos de inteligencia artificial, específicamente en técnicas de aprendizaje automático (ML). Aunque el análisis predictivo no es un concepto nuevo, su desarrollo y aplicación en el ámbito empresarial se potenció gracias a tecnologías avanzadas como los algoritmos complejos, la minería de datos, el software predictivo y las altas velocidades de procesamiento.
En esencia, los modelos predictivos incluyen algoritmos de aprendizaje automático que permiten al sistema mejorar su desempeño a medida que se incorporan nuevos datos. Esto lo convierte en una herramienta poderosa para las empresas que buscan optimizar sus procesos, anticipar desafíos y aprovechar oportunidades estratégicas.
Por qué es necesario: AI and Predictive Analytics para “predecir” el futuro
Al valorar los datos gracias a la AI and Predictive Analytics, las empresas pueden estimar riesgos y tendencias futuras para desarrollar planes de acción, tanto como estrategia de mitigación como estrategia activa y proactiva. Si bien no será una previsión exacta del futuro, el análisis predictivo nos permite anticipar problemas y reaccionar ante nuevas tendencias para decidir en consecuencia.
En la práctica, las empresas pueden pasar rápidamente del conocimiento a la acción y garantizar una mayor eficacia. El beneficio más inmediato se encuentra en la predicción aplicada a los procesos operativos, cuyo impacto se puede medir de forma rápida. A mediano y largo plazo, los beneficios suelen lograrse mediante la integración de datos internos y externos. Estos últimos, al transformarse en escenarios, permiten realizar análisis predictivos y simulaciones que apoyan el seguimiento y la adaptación de la estrategia.
De hecho, gracias al uso de técnicas estadísticas como el modelado predictivo, el análisis predictivo puede relacionar conjuntos de datos y algoritmos personalizados para informar sobre anomalías o desviaciones respecto a los modelos anteriores. Esto sugiere que se producen errores o cambios. De esta forma, se «predicen» los resultados futuros, como las elecciones de los consumidores, los cambios en los mercados o posibles problemas.
Ejemplos de aplicaciones: qué se puede hacer con la AI and Predictive Analytics
El marketing es uno de los campos donde la AI and Predictive Analytics ya se utiliza con buenos resultados. Basado en el análisis de datos históricos, permiten a los especialistas en marketing comprender mejor a su público objetivo y su comportamiento. Esto garantiza una estrategia de comunicación más eficaz, ya que se basa en datos y posibilita alcanzar un nivel de personalización más refinado para los clientes potenciales y existentes.
Los profesionales del marketing pueden utilizar la AI and Predictive Analytics para identificar y priorizar leads cualificados, optimizar presupuestos, anticipar las expectativas de los clientes y, posteriormente, lanzar productos adecuados al precio justo. El resultado es una mejora en los procesos de adquisición y retención de clientes.
Sin embargo, las aplicaciones son muchas, y solo la imaginación marca el límite. Una de las áreas más destacadas en los últimos tiempos es la de las ciencias de la vida, donde el análisis predictivo se emplea para acortar el tiempo de descubrimiento de nuevos fármacos. En el ámbito científico-médico, también se conocen aplicaciones en el análisis del genoma y la farmacovigilancia.
Otro sector que está bajo el foco actualmente es el energético. En este sentido, el análisis predictivo resulta útil para realizar previsiones de la demanda e intentar predecir el consumo de energía de los usuarios a partir de los datos proporcionados por contadores inteligentes.
AI and Predictive Analytics: áreas de uso
En el sector farmacéutico, los modelos analíticos permiten determinar los parámetros funcionales de calidad predictiva, y prestan especial atención no solo a la calidad del producto terminado, sino también a la del proceso.
En este ámbito, los indicadores clásicos de OEE (eficacia global de los equipos) que suelen usarse en la fabricación no alcanzan. En el sector farmacéutico, se suma una cuestión clave: el cumplimiento normativo. Los modelos analíticos deben tener en cuenta que el concepto de calidad en los productos farmacéuticos implica lograr el mejor rendimiento de producción en función del ingrediente activo disponible.
La previsión de la demanda de bienes de consumo es otra actividad facilitada por los métodos y técnicas de la analítica empresarial. Especialmente en el escenario actual, marcado por las fluctuaciones en los hábitos de compra, contar con una estrategia de planificación de la demanda es una ventaja competitiva fundamental.
Eso sí, es importante diferenciar dos fenómenos. Por un lado, una tendencia puramente estadística, que incluye promedios, estacionalidad y tendencias. Por el otro, los eventos, es decir, factores imprevistos que pueden impactar abruptamente en la demanda. Al combinar estos elementos, los modelos de planificación de la demanda permiten proyectar los volúmenes de ventas reales e identificar las características necesarias para diseñar promociones efectivas. Los motores inteligentes aprenden de la historia: cómo se desempeñaron ciertos productos en determinada época del año, con cierto tipo de cliente o en categorías específicas.
En el sector de la fabricación, el mantenimiento predictivo representa una innovación clave. Permite anticiparse a las averías, al reducir tanto los tiempos muertos como los costos asociados a las paradas inesperadas de las máquinas.
Hacer mantenimiento predictivo implica recopilar mediciones y características mediante sensores IoT (Internet de las cosas). Estos datos se utilizan para «entrenar» un algoritmo. Aunque el mantenimiento predictivo tiene un fuerte impacto en la fabricación, también se aplica en otros sectores, como el transporte y las telecomunicaciones. Por ejemplo, es útil para operadores de redes que trabajan con fibra óptica.
La lista de industrias que se benefician de los modelos predictivos no se detiene ahí. En sectores como el lujo y la moda, AI and Predictive Analytics se aplica en la reposición de productos en tiendas físicas y virtuales. Así, se minimizan los riesgos de desabastecimiento o excedentes, se optimizan las ventas y se reducen las pérdidas.
Otro ejemplo del uso de AI and Predictive Analytics es el sector financiero. En este caso, las finanzas predictivas pueden mejorar significativamente el desempeño de bancos y aseguradoras, tanto en su operativa interna como en su relación con los clientes. Estas herramientas son claves para fidelizar y atraer usuarios. Por ejemplo, a través de modelos de «próxima mejor oferta», es posible prever las necesidades futuras de cada cliente y ofrecerles un producto o servicio adecuado antes de que lo soliciten. Esto eleva la personalización y convierte a bancos y aseguradoras en socios estratégicos para el bienestar financiero.
Al generar un ecosistema de información centrado en el cliente, la tasa de abandono disminuye, mientras que se fortalecen las estrategias de negocio gracias a modelos de propensión y venta cruzada. Además, técnicas como la minería de textos permiten obtener opiniones y anticipar riesgos o necesidades. Este enfoque no se limita al sector financiero: cualquier industria orientada al cliente puede beneficiarse.
Software de análisis predictivo
Según Gartner, una plataforma de análisis e inteligencia empresarial permite a las empresas «modelar, analizar y compartir datos». Esto permite a las organizaciones interactuar con sus datos, generar métricas personalizadas y visualizar información clave.
Hoy en día, estas plataformas están diseñadas para usuarios sin conocimientos técnicos, que pueden extraer información relevante de forma autónoma y aplicarla a sus objetivos. Para abordar distintos casos de uso, la solución debe integrar tanto datos estructurados como no estructurados.
Gartner identificó 12 características fundamentales que debe tener una plataforma de análisis predictivo:
- Visualización de datos
- Gobernanza
- Informes
- Catálogo de análisis
- Preparación de datos
- Integración de la ciencia de datos
- Información automatizada
- Capa de métricas
- Narración de datos
- Consulta en lenguaje natural (NLQ)
- Colaboración
- Composabilidad
En su Cuadrante Mágico 2024, Gartner destacó como líderes a los siguientes programas:
- Microsoft
- Salesforce (Tableau)
- Oracle
- ThoughtSpot
- Qlik
