Modelos predictivos e IA: oportunidades para los negocios data-forward

El mundo digital y data- first junto con la inteligencia artificial abrieron oportunidades únicas para que la analítica de datos se consolide como actividad clave para los negocios. Hoy en día, las empresas data-forward buscan su lugar en la economía de datos encontrando nuevas líneas de negocio basadas en datos. Y esto se logra integrando y democratizando los datos para que sean accesibles a toda la organización y más allá de ella.

Ahora bien, ¿de qué forma los la IA y específicamente los modelos predictivos aportan beneficios claros para la información de las empresas? ¿Cuál es el rol de la gestión de datos para tal fin?

Análisis predictivo: qué es y para qué se usa

El modelado predictivo es una técnica para predecir resultados mediante el uso de datos históricos y la elaboración de modelos matemáticos que capturan tendencias importantes. Ese modelo predictivo se usa luego con la información actual para predecir lo que sucederá a continuación o para sugerir acciones que ayuden a obtener resultados óptimos.

De esta forma, los modelos permiten realizar un análisis predictivo creando pronósticos a partir de los datos existentes gracias a la identificación de patrones en grandes volúmenes de información y para determinar la probabilidad de que se den ciertos acontecimientos futuros.

Algunos casos de uso del análisis predictivo:

• Desarrollo de nuevos productos y negocios.
• Previsión de la demanda.
• Anticipación de los índices de rotación del personal.
• Planificación de temas de mantenimiento en equipos, máquinas y flota.
• Previsiones a nivel del riesgo crediticio.
• Detección del fraude.
• Pronóstico del movimiento del inventario u otros tipos de recursos.
• Pronóstico de la demanda de energía en la red eléctrica.
• Mejorar la experiencia de clientes, por ejemplo, en CRMs y herramientas de marketing automation.
• Gestión de seguridad física y digital.

Para hacer todos estos aportes, el análisis predictivo utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la minería de datos.

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Optimización de datos

Las tecnologías que le brindan soporte a las tareas de analytics son muy atractivas y suman mucho valor, pero la materia prima clave para todos estos procesos son los datos. Y, para efectuar análisis predictivos, es necesario prepararlos: esta instancia es clave para obtener resultados valiosos y confiables para efectuar recomendaciones y predicciones.

Los científicos de datos son los expertos que se encargan de preparar y analizar en profundidad la información para su procesamiento y aportan el know how para extraer significado e interpretar los datos.

Antes de diseñar los modelos predictivos y los algoritmos que permitirán luego pasar a la etapa del análisis más profundo, estos especialistas deben abordar otras tareas claves: identificar qué datos van a precisar (en función de las necesidades del negocio), recopilarlos, limpiarlos y validarlos para garantizar su uniformidad, integridad y precisión.

Preparar los datos y garantizar el data-quality es una parte esencial del trabajo de los científicos de datos, que deben asegurarse de contar con conjuntos lo suficientemente grandes y completos, organizados y limpios; y además deben velar por la privacidad y la seguridad de esos datos.

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Por otra parte, la preparación y optimización de datos nunca es una tarea lineal, sino que es un proceso de refinamiento iterativo. De allí el valor clave del trabajo de gestión de datos.

En suma, el análisis predictivo puede aportar grandes ventajas a los negocios complementándose con un Data Management inteligente y en la nube para garantizar la confiabilidad y el orden del gran volumen de información en manos de las organizaciones.

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