La inteligencia artificial predictiva, una expresión que figurará, cada vez más, en el glosario de términos comunes asociados al Business Intelligence y el análisis de datos, representa un estadio más en el imparable desarrollo de soluciones tecnológicas inteligentes.

No es un asunto que quede, al contrario de lo que pudiera parecer, perfilándose como un posible en horizontes de futuros más o menos inmediatos: se trata de una tecnología que ya actualmente está capacitando a dispositivos, herramientas y sistemas de inteligencia artificial avanzada para dar respuesta a un número cada vez mayor de necesidades. Soluciones en las que el análisis de datos desempeña un rol central.

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Los ordenadores, la telefonía móvil, internet, big data... la realidad se ha transformado de raíz en sólo unas décadas y a un ritmo vertiginoso en los últimos años. La analítica predictiva es la responsable del siguiente paso evolutivo y sus efectos ya pueden notarse en seis industrias diferentes, donde los cambios son evidentes.

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El análisis predictivo, también conocido como análisis estadístico, es la evolución lógica del simple análisis de negocio y de su versión más básica, la modalidad descriptiva. Representa el desplazamiento del foco estratégico del business intelligence al business analytics, que no es sino la desafiante transición de la estabilidad al dinamismo sostenido (y sostenible). Entender en qué consiste el análisis predictivo es saber diferenciarlo del machine learning o del forecasting, pero también conocer las áreas donde se complementan, aportando a la organización esa visión, fuente de conocimiento y de generación de valor.

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Al hablar de predictive analytics, cada vez se hace más difícil no hacer alguna referencia al aprendizaje automático. Sin embargo, ni son exactamente lo mismo ni se trata de conceptos opuestos. Conocer sus diferencias es tan importante como saber cuáles son sus posibilidades.

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Los modelos predictivos se pueden utilizar para anticipar los patrones de compra de los clientes, para construir campañas de marketing más eficientes orientadas a los medios de comunicación social y para dejar atrás a la competencia. En la era big data el conocimiento es poder y los datos son la llave del cofre del tesoro.

La técnica del modelado predictivo se basa en modelos de datos que se utilizan para anticipar futuros patrones de compra de los clientes. En concreto, los modelos predictivos pueden ayudar a:

Créditos fotográficos: istock BrianAJackson

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Si tenemos en cuenta el crecimiento y la expansión de las aplicaciones del Business Intelligence a una infinidad de campos cada vez mayor, entenderemos fácilmente por qué el desarrollo de soluciones BI tiende cada día más a la especialización en cada una de sus áreas clave (incluida, por supuesto, la analítica predictiva).

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Resultados decepcionantes, barreras a la implementación o problemas que surgen inesperadamente durante la construcción de una solución de predictive analytics son algunas de las decepciones que muchas empresas tienen que afrontar en su viaje hacia la experiencia de una nueva forma de entender la analítica de negocio.

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Los sistemas de análisis y gestión de datos, como cualquier tecnología, evoluciona al compás en que aparecen nuevas necesidades y se diseñan soluciones más eficientes y efectivas.

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¿ Business intelligence o predictive analytics? En muchas organizaciones todavía se planean esta elección cuando, en realidad, no hay necesidad de escoger entre ambas opciones: no hay que privarse de ningún tipo de conocimiento. Y es que business intelligence no es sino una forma de analítica, la que hoy día se ha pasado a denominar descriptiva por los resultados que produce; que se ven mejorados gracias al análisis predictivo.

 

 Créditos fotográficos: istock kentoh

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