¿Qué es el análisis predictivo? Transformar los datos en conocimientos futuros

Definición de análisis predictivo

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos avanzados que tiene como objetivo hacer predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos y técnicas de análisis como el modelado estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático (ML). Muchas organizaciones están empezando a aprovechar la IA predictiva para acelerar y automatizar el análisis de datos estadísticos. La ciencia del análisis predictivo puede generar perspectivas futuras con un grado significativo de precisión. Con la ayuda de sofisticadas herramientas y modelos de análisis predictivo, cualquier organización puede ahora utilizar datos pasados y actuales para pronosticar de forma fiable tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.

El análisis predictivo ha captado el apoyo de una amplia gama de organizaciones, con un tamaño de mercado global de más de 18.000 millones de dólares en 2024, según Fortune Business Insights. El informe prevé que el mercado alcanzará más de 95.000 millones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) de alrededor del 23 % entre 2024 y 2032.

Análisis predictivo frente a IA predictiva

Las organizaciones están recurriendo cada vez más a la IA predictiva en lugar del análisis predictivo para anticipar, por ejemplo, resultados futuros, causalidad y exposición al riesgo. Mientras que el análisis predictivo utiliza con frecuencia herramientas de IA, está impulsado por humanos que consultan datos, identifican tendencias y prueban suposiciones. La IA predictiva es autónoma, analiza miles de factores y años de datos, y puede utilizarse para predecir la pérdida de clientes, las interrupciones de la cadena de suministro y los fallos mecánicos, entre otras cosas. El aprendizaje automático permite que la IA predictiva mejore su precisión de predicción con el tiempo.

IA predictiva frente a IA generativa

La IA predictiva pronostica eventos y resultados futuros, mientras que la IA generativa crea contenido novedoso. La IA predictiva utiliza una combinación de análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático para descubrir información en datos históricos y hacer predicciones sobre eventos, resultados o tendencias futuros, y a menudo utiliza conjuntos de datos más pequeños y específicos que la IA generativa.

La IA generativa, por otro lado, responde a indicaciones o solicitudes creando contenido (audio, imágenes, código de software, texto, vídeo) basado en patrones aprendidos de contenido existente. La IA generativa puede utilizarse para mantener conversaciones, responder preguntas, escribir historias, producir código fuente y crear imágenes y vídeos. La mayoría comienza con un modelo de aprendizaje profundo llamado modelo base, a menudo un modelo de lenguaje grande (LLM) o un modelo de lenguaje pequeño (SLM) para aprender a generar resultados estadísticamente probables.

Las organizaciones aprovechan la IA predictiva para cosas como la previsión financiera, la detección de fraudes y la gestión de la cadena de suministro. Los casos de uso de la IA general incluyen chatbots y agentes virtuales para el servicio de atención al cliente, la creación de anuncios y textos de venta dirigidos para marketing y publicidad, y la generación de código para el desarrollo de software.

Análisis predictivo en los negocios

El análisis predictivo obtiene su poder de muchos métodos y tecnologías, incluidos el big data, la minería de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y diversos procesos matemáticos. Las organizaciones utilizan el análisis predictivo para examinar datos actuales e históricos con el fin de detectar tendencias y pronosticar eventos y condiciones que deberían ocurrir en un momento específico, basándose en los parámetros proporcionados.

Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y explotar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. Se pueden diseñar modelos, por ejemplo, para descubrir relaciones entre diversos factores de comportamiento. Estos modelos permiten evaluar la promesa o el riesgo que presenta un conjunto particular de condiciones, lo que orienta la toma de decisiones informadas en diversas categorías de eventos de la cadena de suministro y adquisiciones.

Beneficios del análisis predictivo

El análisis predictivo hace que la visión del futuro sea más precisa y fiable que las herramientas anteriores. Como tal, puede ayudar a los usuarios a encontrar formas de ahorrar y ganar dinero. Los minoristas suelen utilizar modelos predictivos para prever las necesidades de inventario, gestionar los calendarios de envío y configurar la distribución de las tiendas para maximizar las ventas. Las aerolíneas utilizan con frecuencia el análisis predictivo para fijar los precios de los billetes en función de las tendencias de viaje anteriores. Los hoteles, restaurantes y otros actores del sector de la hostelería pueden utilizar la tecnología para prever el número de huéspedes en una noche determinada con el fin de maximizar la ocupación y los ingresos.

Al optimizar las campañas de marketing con análisis predictivo, las organizaciones también pueden generar nuevas respuestas o compras de los clientes, así como promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos pueden ayudar a las empresas a atraer, retener y cuidar a sus clientes más valiosos.

El análisis predictivo también puede utilizarse para detectar y detener diversos tipos de comportamiento delictivo antes de que se produzcan daños graves. Mediante el análisis predictivo para estudiar los comportamientos y acciones de los usuarios, una organización puede detectar actividades fuera de lo común, que van desde el fraude con tarjetas de crédito hasta el espionaje corporativo y los ciberataques.

Desafíos del análisis predictivo

Iniciar y mantener una práctica de análisis predictivo o IA predictiva no es tarea fácil. Estos son algunos de los desafíos que las organizaciones deben tener en cuenta, según Shelf, especialista en gestión del conocimiento de la IA:

• Calidad y cantidad de datos: la calidad y cantidad de sus datos son clave para la precisión de las predicciones. Los datos inadecuados o de mala calidad conducirán a resultados deficientes.
• Complejidad e interpretabilidad del modelo: Muchos modelos de IA son complejos y opacos. A menos que se construyan teniendo en cuenta la transparencia, puede ser extremadamente difícil entender cómo llegan a ciertas predicciones.
• Preocupaciones éticas, de privacidad y regulatorias: Los modelos predictivos pueden tener implicaciones éticas, especialmente en torno a la privacidad y el sesgo. También deben cumplir con todas las regulaciones pertinentes. Un paso en falso puede conducir a una pérdida de confianza.
• Integración e implementación: la integración del análisis predictivo en los sistemas y flujos de trabajo existentes requiere cuidado y reflexión, y la integración de la IA predictiva en una infraestructura de TI que depende de sistemas heredados puede resultar difícil.
• Brecha de habilidades: los profesionales con habilidades en análisis predictivo e IA predictiva tienen una gran demanda, pero puede resultar difícil atraerlos y retenerlos.

Importancia de la explicabilidad y la transparencia

La IA explicable (XAI), que es un conjunto de métodos y técnicas que permite a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo de IA llegó a una decisión concreta, se considera a menudo un elemento importante de la IA predictiva. La complejidad de los algoritmos de IA hace que pueda ser difícil o incluso imposible determinar cómo o por qué un algoritmo llegó a una conclusión, a menos que ese algoritmo haya sido diseñado para ser explicable. Entre las ventajas de la XAI se encuentran:

• Transparencia: los usuarios pueden comprender los factores que influyen en las predicciones.
• Confianza: comprender cómo un algoritmo toma una decisión aumenta la confianza de los usuarios y las partes interesadas.
• Mitigación de sesgos: comprender los posibles sesgos en los modelos significa que se pueden ajustar para tenerlos en cuenta.
• Cumplimiento normativo: las industrias altamente reguladas, como las finanzas, requieren que las decisiones automatizadas sean explicables y auditables.

Casos de uso del análisis predictivo

Hoy en día, las organizaciones utilizan el análisis predictivo y la IA predictiva de un número prácticamente infinito de formas. La tecnología ayuda a los usuarios en campos tan diversos como las finanzas, la sanidad, el comercio minorista, la hostelería, la industria farmacéutica, la automoción, la industria aeroespacial y la manufactura.

A continuación, se muestran algunas formas en las que las organizaciones utilizan el análisis predictivo:

• Aeroespacial: Predecir el impacto de operaciones de mantenimiento específicas en la fiabilidad, el uso de combustible, la disponibilidad y el tiempo de actividad de las aeronaves.
• Automoción: Incorporar registros de la solidez y el fallo de los componentes en los próximos planes de fabricación de vehículos. Estudiar el comportamiento de los conductores para desarrollar mejores tecnologías de asistencia a la conducción y, en última instancia, vehículos autónomos.
• Energía: Pronosticar las relaciones de precios y demanda a largo plazo. Determinar el impacto de los fenómenos meteorológicos, los fallos de los equipos, las regulaciones y otras variables en los costes de servicio.
• Servicios financieros: Desarrollar modelos de riesgo crediticio. Pronosticar las tendencias del mercado financiero. Predecir el impacto de nuevas políticas, leyes y regulaciones en las empresas y los mercados. Implementar la detección autónoma de fraudes.
• Fabricación: Predecir la ubicación y la tasa de fallos de las máquinas. Optimizar las entregas de materias primas en función de las demandas futuras previstas. Utilizar la gestión de la cadena de suministro para optimizar la logística y las operaciones, los planes de producción, la asignación de recursos y la programación de la carga de trabajo.
• Cumplimiento de la ley: Utilizar datos sobre tendencias delictivas para definir los barrios que pueden necesitar protección adicional en determinadas épocas del año.
• Venta al por menor: Siga a un cliente en línea en tiempo real para determinar si proporcionar información adicional sobre el producto o incentivos aumentará la probabilidad de que se complete la transacción. Proyecte las ventas y la demanda para la gestión de inventario. Analice los datos de comportamiento de los clientes para crear recomendaciones personalizadas.

Ejemplos de análisis predictivo

Organizaciones de todos los sectores aprovechan el análisis predictivo para hacer más eficientes sus servicios, optimizar el mantenimiento, encontrar amenazas potenciales e incluso salvar vidas. He aquí tres ejemplos:

Rolls-Royce optimiza los programas de mantenimiento y reduce la huella de carbono

Rolls-Royce, uno de los mayores fabricantes de motores de avión del mundo, ha implementado el análisis predictivo para ayudar a reducir drásticamente la cantidad de carbono que producen sus motores, al tiempo que optimiza el mantenimiento para ayudar a los clientes a mantener sus aviones en el aire durante más tiempo.

DC Water reduce la pérdida de agua

La Autoridad de Agua y Alcantarillado del Distrito de Columbia (DC Water) está utilizando el análisis predictivo para reducir la pérdida de agua en su sistema. Su herramienta estrella, Pipe Sleuth, utiliza un modelo avanzado de red neuronal de aprendizaje profundo para realizar análisis de imágenes de tuberías de alcantarillado de pequeño diámetro, clasificarlas y, a continuación, crear un informe de evaluación del estado.

PepsiCo aborda la cadena de suministro con análisis predictivo

PepsiCo está transformando sus equipos de ventas de comercio electrónico y ventas de campo con análisis predictivo para ayudarle a saber cuándo un minorista está a punto de quedarse sin existencias. La empresa ha creado la Plataforma de Inteligencia de Ventas, que combina los datos de los minoristas con los datos de la cadena de suministro de PepsiCo para predecir las existencias agotadas y alertar a los usuarios para que vuelvan a hacer un pedido.

Herramientas de análisis predictivo

Las herramientas de análisis predictivo ofrecen a los usuarios información detallada y en tiempo real sobre una variedad casi infinita de actividades comerciales. Las herramientas pueden utilizarse para predecir diversos tipos de comportamientos y patrones, como la forma de asignar recursos en momentos concretos, cuándo reponer existencias o encontrar el mejor momento para lanzar una campaña de marketing, basando las predicciones en un análisis de los datos recopilados durante un período de tiempo.

Algunas de las principales plataformas y soluciones de software de análisis predictivo son:

• Altair AI Studio
• Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics
• Amazon SageMaker
• Dataiku
• Google Vertex AI Platform
• H20 Driverless AI
• IBM Watson Studio
• KNIME
• Microsoft Azure Machine Learning
• SAP Analytics Cloud
• SAS (SAS for Machine Learning and Deep Learning, SAS Intelligent Decisioning, SAS Viya)
• TIBCO

Modelos de análisis predictivo

Los modelos son la base del análisis predictivo: las plantillas que permiten a los usuarios convertir datos pasados y actuales en información procesable, creando resultados positivos a largo plazo. Algunos tipos típicos de modelos predictivos incluyen:

• Modelo de valor de vida útil del cliente: Identifique a los clientes con más probabilidades de invertir más en productos y servicios.
• Modelo de segmentación de clientes: Agrupe a los clientes en función de características y comportamientos de compra similares.
• Modelo de mantenimiento predictivo: Pronostique las posibilidades de avería de los equipos esenciales.
• Modelo de garantía de calidad: Detectar y prevenir defectos para evitar decepciones y costes adicionales al proporcionar productos o servicios a los clientes.

Técnicas de modelado predictivo

Los usuarios de modelos tienen acceso a una gama casi infinita de técnicas de modelado predictivo. Muchos métodos son exclusivos de productos y servicios específicos, pero un núcleo de técnicas genéricas, como los árboles de decisión, la regresión e incluso las redes neuronales, están ahora ampliamente soportados en una amplia selección de plataformas de análisis predictivo.

Los árboles de decisión, una de las técnicas más populares, se basan en un diagrama esquemático en forma de árbol que se utiliza para determinar un curso de acción o para mostrar una probabilidad estadística. El método de ramificación también puede mostrar todos los resultados posibles de una decisión concreta y cómo una elección puede conducir a la siguiente.

Las técnicas de regresión se utilizan a menudo en la banca, la inversión y otros modelos orientados a las finanzas. La regresión ayuda a los usuarios a pronosticar el valor de los activos y a comprender las relaciones entre variables, como las materias primas y los precios de las acciones.

A la vanguardia de las técnicas de análisis predictivo se encuentran las redes neuronales, algoritmos diseñados para identificar relaciones subyacentes dentro de un conjunto de datos imitando el funcionamiento de la mente humana.

Algoritmos de análisis predictivo

Los que adoptan el análisis predictivo tienen fácil acceso a una amplia gama de algoritmos estadísticos, de minería de datos y de aprendizaje automático diseñados para su uso en modelos de análisis predictivo. Los algoritmos se diseñan generalmente para resolver un problema empresarial específico o una serie de problemas, mejorar un algoritmo existente o proporcionar algún tipo de capacidad única.

Los algoritmos de agrupación, por ejemplo, son muy adecuados para la segmentación de clientes, la detección de comunidades y otras tareas relacionadas con las redes sociales. Para mejorar la retención de clientes o desarrollar un sistema de recomendaciones, se suelen utilizar algoritmos de clasificación. Un algoritmo de regresión se suele seleccionar para crear un sistema de puntuación de crédito o predecir el resultado de muchos eventos temporales.

Análisis predictivo en la atención sanitaria

Las organizaciones sanitarias se han convertido en algunas de las más entusiastas en adoptar el análisis predictivo por una razón muy simple: la tecnología les ayuda a ahorrar dinero.

Las organizaciones sanitarias utilizan el análisis predictivo de varias maneras, incluyendo la asignación inteligente de recursos de las instalaciones basándose en tendencias pasadas, la optimización de los horarios del personal, la identificación de pacientes en riesgo de una costosa readmisión a corto plazo y la adición de inteligencia a la adquisición y gestión de productos farmacéuticos y suministros.

El consorcio sanitario Kaiser Permanente ha utilizado el análisis predictivo para crear una herramienta de flujo de trabajo hospitalario que utiliza para identificar a los pacientes que no están en la unidad de cuidados intensivos (UCI) y que probablemente se deteriorarán rápidamente en las próximas 12 horas. NorthShore University HealthSystem ha incorporado una herramienta de análisis predictivo en las historias clínicas electrónicas (HCE) de los pacientes que le ayuda a identificar qué pacientes con dolor torácico deben ser ingresados para observación y cuáles pueden ser dados de alta.

¿Cómo debe comenzar una organización con el análisis predictivo?

Aunque iniciarse en el análisis predictivo no es tarea fácil, es una tarea que prácticamente cualquier empresa puede manejar siempre y cuando se mantenga comprometida con el enfoque y esté dispuesta a invertir el tiempo y los fondos necesarios para poner en marcha el proyecto. Comenzar con un proyecto piloto a escala limitada en un área crítica del negocio es una excelente manera de limitar los costes iniciales y minimizar el tiempo que transcurre antes de que empiecen a llegar los beneficios económicos. Una vez que se pone en marcha un modelo, por lo general requiere poco mantenimiento, ya que sigue generando información procesable durante muchos años.

Mejores prácticas de análisis predictivo

A continuación, se presentan algunas de las mejores prácticas para iniciarse en el análisis predictivo y la IA predictiva:

1. Defina sus metas y objetivos: para estructurar y delimitar adecuadamente sus esfuerzos de análisis predictivo e IA predictiva, primero debe establecer lo que pretende resolver o lograr y luego definir resultados específicos y medibles. Alinee su estrategia de análisis predictivo con sus objetivos comerciales. Establezca su objetivo comercial y defina un objetivo de predicción específico para lograrlo.
2. Reúna al equipo adecuado: antes de considerar el software o los proveedores, necesitará un equipo con una combinación de habilidades para lograr resultados, incluidos científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocios y especialistas en TI. Gestione el análisis predictivo como un esfuerzo empresarial.
3. Identifique, recopile y prepare datos: Identifique los datos que son relevantes para los objetivos que ha establecido. Algunos de esos datos pueden ser internos de su organización, pero es posible que necesite buscar fuentes externas. Debe garantizar la calidad de los datos mediante la limpieza de datos para que sean adecuados para el modelado.
4. Seleccione herramientas, plataformas y técnicas de modelado: En función de la experiencia de su equipo y las necesidades de su objetivo, seleccione las herramientas, plataformas y técnicas de modelado predictivo adecuadas.
5. Implementar y mantener: El modelado predictivo no es algo que se pueda hacer y olvidarse. Tendrá que volver a entrenar continuamente su modelo con datos nuevos y ajustarlo mediante la experimentación. También tendrá que establecer un mecanismo de retroalimentación sobre el rendimiento en el mundo real.