¿Qué es la IA predictiva?

Los analistas llevan mucho tiempo utilizando el análisis predictivo en las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, la tecnología de IA predictiva acelera el análisis estadístico de datos y puede hacerlo más preciso gracias al enorme volumen de datos que los algoritmos de machine learning tienen a su disposición. La IA predictiva llega a sus conclusiones analizando miles de factores y potencialmente muchas décadas de datos. Estas predicciones pueden ayudar a las organizaciones a prepararse para las tendencias futuras.

La IA predictiva se confunde a veces con la analítica prescriptiva o prescriptiva; la analítica descriptiva ayuda a las organizaciones a entender por qué ocurrió algo en el pasado, mientras que el análisis predictivo les ayuda a anticipar lo que es probable que ocurra. La analítica prescriptiva recomienda acciones que una organización puede emprender para garantizar que se produzcan esos resultados.

La IA predictiva se utiliza ampliamente para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y optimizar la toma de decisiones en todos los sectores. Puede predecir cualquier cosa, desde la pérdida de clientes hasta interrupciones en la cadena de suministro o fallos mecánicos, lo que permite una planificación proactiva mediante la elaboración de previsiones fiables y precisas.

La precisión y el rendimiento de los modelos de IA predictiva dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Unas prácticas rigurosas de gobierno de datos, limpieza de datos, validación y actualizaciones coherentes de los conjuntos de datos garantizan que los datos utilizados sean fiables, lo que a su vez aumenta la precisión de los modelos predictivos.

La creación de una aplicación de IA predictiva requiere que una empresa recopile datos relevantes de diversas fuentes y los limpie definiendo los valores que faltan, los valores atípicos o las variables irrelevantes. A continuación, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y de prueba: el conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo y el conjunto de prueba para evaluar su rendimiento. La IA predictiva utiliza el análisis de big data y el deep learning para examinar datos históricos, patrones y tendencias; cuantos más datos se proporcionen a los algoritmos de machine learning, mejores serán las predicciones.

También es esencial que las organizaciones aborden las consideraciones éticas y mitiguen los sesgos en los modelos predictivos de IA. Los sesgos en los datos o algoritmos pueden conducir a resultados injustos o discriminatorios. Las prácticas éticas de la IA protegen de los efectos nocivos y generan confianza entre los usuarios y las partes interesadas.

Una vez que los datos estén listos, los científicos de datos pueden entrenar el modelo de IA predictiva. Pueden utilizarse varios algoritmos de machine learning, como la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales. La elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos y del tipo de predicción que se realice.

La IA predictiva emplea un subconjunto de algoritmos de machine learning e IA para generar previsiones precisas.

Las redes neuronales se utilizan habitualmente para diversas tareas porque pueden aprender patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos.

La regresión lineal es una técnica utilizada principalmente para identificar correlaciones entre variables, mientras que la regresión logística resulta práctica para tareas de clasificación, como ayudar a categorizar los datos en grupos distintos.

Las máquinas de vectores soporte también se utilizan para la clasificación, ofreciendo un rendimiento sólido en escenarios con claras separaciones de márgenes.

Los árboles de decisión estiman los resultados dividiendo los datos en ramas en función de los valores de las características, lo que mejora la precisión de la clasificación.

La agrupación de medias K se emplea para clasificar los datos en grupos en función de su similitud, lo que ayuda a descubrir patrones subyacentes en los datos.

Independientemente del algoritmo que utilice una organización, durante el entrenamiento, el modelo aprende relaciones y patrones en los datos y ajusta sus parámetros internos. Intenta minimizar la diferencia entre los resultados previstos y los valores reales del conjunto de entrenamiento. Este proceso suele ser iterativo, ya que el modelo ajusta repetidamente sus parámetros en función del error que observa hasta que alcanza un estado óptimo.

Los modelos entrenados con datos más diversos y representativos tienden a obtener mejores resultados en sus predicciones. Además, la elección del algoritmo y los parámetros establecidos durante el entrenamiento pueden influir en la precisión del modelo. Con datos suficientes, un modelo de machine learning puede aprender a clasificar la información y procesar los datos para obtener resultados más precisos.

La IA predictiva puede consultar bases de datos de forma rápida y eficaz utilizando incrustaciones. Las integraciones son una forma de almacenar información que permite a la IA identificar similitudes y relaciones. Creadas por capas de redes neuronales no supervisadas, las integraciones convierten la información en vectores y los sitúan en un espacio matemático que los relaciona con el resto de la información del conjunto de datos. Las integraciones que se agrupan se consideran relevantes entre sí, lo que permite a la IA "leer" rápidamente todos los datos relevantes y hacer una predicción.

La explicabilidad y la transparencia de los modelos de IA son fundamentales para generar confianza y proteger el cumplimiento de la normativa. La IA explicable ayuda a las partes interesadas a entender cómo se hacen las predicciones; ofrecer transparencia es crucial para ganarse la confianza de los usuarios y cumplir las normas legales y éticas, especialmente en ámbitos delicados como las finanzas y la sanidad.

Las aplicaciones de análisis predictivo consisten en introducir datos estructurados, como cifras de ventas, lecturas de sensores y registros financieros, en algoritmos de machine learning, como regresión o árboles de decisión, para proporcionar análisis en tiempo real. Los algoritmos analizan correlaciones históricas entre variables que precedieron a los resultados. Estos patrones sirven de base a modelos cuantitativos para predecir acontecimientos bajo nuevas condiciones. La precisión sigue mejorando a medida que los modelos consumen datos más relevantes y limpios a lo largo de horizontes temporales más amplios para perfeccionar las correlaciones. Las predicciones se vuelven más fiables a medida que se acumulan los éxitos.

Dado que pueden influir factores externos, la IA predictiva mide resultados potenciales, no certezas. Sin embargo, depender en gran medida de las previsiones y eliminar el juicio humano puede abrir riesgos de sesgo. Predecir comportamientos humanos también plantea problemas éticos y las organizaciones deben ser cautelosas a la hora de confiar demasiado en estas predicciones. 

Tanto la IA predictiva como la IA generativa utilizan el machine learning combinado con el acceso a big data. La IA predictiva utiliza el machine learning para extrapolar el futuro. Las herramientas de IA generativa, como ChatGPT o Llama 3, utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para generar nuevos contenidos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Los modelos de IA generativa utilizan el análisis estadístico para crear un tipo de predicción, pero su objetivo es predecir las palabras correctas, los segmentos de código o el arte visual que hay que generar.

El uso de modelos de IA predictiva o IA generativa no es estrictamente binario. En lugar de elegir entre una u otra, muchas empresas pueden beneficiarse de la adopción estratégica conjunta de la IA generativa y predictiva. Sus conjuntos de habilidades especializadas pueden complementarse si se combinan cuidadosamente.

Para que la IA predictiva aporte el máximo valor, debe integrarse en los procesos y flujos de trabajo empresariales existentes. Esta integración ayuda a garantizar que las percepciones y predicciones generadas por los sistemas de IA sean procesables y puedan aportar valor. Las organizaciones deben centrarse en alinear la IA predictiva con sus objetivos estratégicos y necesidades operativas para beneficiarse plenamente de ella.

La IA predictiva puede ayudar a identificar cuándo la demanda de los consumidores es mayor y una tienda debería tener más artículos en stock. Por ejemplo, en caso de catástrofe natural, como un huracán, una tienda puede asegurarse de tener existencias de artículos básicos.

La IA predictiva puede determinar cuándo es más probable que la congestión de las carreteras ayude a los camiones a satisfacer los picos de demanda de mercancías por parte de los usuarios.

La IA predictiva puede ayudar a los proveedores de servicios a anticiparse a las peticiones de los usuarios, mejorar las experiencias de los clientes y predecir comportamientos basados en los datos de los clientes y la actividad pasada.

Con datos suficientes, la IA predictiva puede ayudar a prever posibles problemas de salud basándose en el historial médico del paciente.

La IA predictiva puede ayudar al marketing a desarrollar contenidos, productos y mensajes que puedan interesar a los clientes potenciales anticipándose al comportamiento de los usuarios.

La IA predictiva puede predecir los movimientos del mercado y analizar los datos de las transacciones para mejorar la detección del fraude, como el inicio de sesión en un dispositivo inusual, una nueva ubicación o una solicitud que no encaja en el comportamiento habitual de un usuario concreto.

La IA predictiva puede examinar datos de ventas, estacionalidad y factores no financieros para optimizar las estrategias de precios, prever la demanda de los consumidores o predecir las próximas tendencias del mercado.

La IA predictiva puede agilizar la gestión de siniestros y prever posibles pérdidas.

Mediante el control de las vibraciones, la temperatura y otros datos de los sensores de la maquinaria, la inteligencia artificial predictiva localiza los equipos en riesgo de avería para que puedan recibir un mantenimiento proactivo y evitar tiempos de inactividad.

Las plataformas de streaming aplican modelos predictivos para sugerir contenidos personalizados que se ajusten a los gustos de los usuarios en función de su historial de visionado y escucha.

La automatización de procesos en el lugar de trabajo con IA predictiva puede realizar tareas a corto plazo al analizar datos, lo que mejora aún más la automatización y permite a los empleados centrar su energía en la toma de decisiones y las opciones creativas.