La IA predictiva está ganando espacios en distintos ámbitos empresariales por las posibilidades que abre para optimizar el funcionamiento de los negocios. Explicamos qué es y qué aporta.
Qué es la IA predictiva: una definición
La IA predictiva es un modelo estadístico que utiliza los datos actuales y pasados para anticipar patrones de respuesta futuros (eventos, resultados y comportamientos). De alguna manera, permite simular escenarios plausibles y plantear varias alternativas. Se diferencia de la IA generativa en que propone soluciones y distintos escenarios y variables a futuro.
Gracias al Big Data y a la mejora de la conectividad a internet, es posible analizar un gran caudal de información. Por eso, cada vez hay más software de este tipo que utilizan algoritmos de aprendizaje automático, de regresión, clasificación o segmentación.
Ventajas del uso de la IA predictiva
El uso de la IA predictiva en negocios es habitual y muy ventajoso, con independencia del sector. Su aplicación abarca desde la optimización en fábricas y agricultura hasta la personalización en el sector del entretenimiento digital, visible en plataformas como https://www.casino777.es/ruleta-en-vivo . En función del caso, las ventajas serán unas u otras, pero destacamos las siguientes:
1. Toma de decisiones informada
Los modelos predictivos de IA permiten que la toma de decisiones sea informada. Si hay algo que diferencia la IA de otros modelos es, no solo la interpretación de datos, sino la capacidad de sugerir decisiones con un prompt. Solo es necesario que la capacidad de interpretación sea la correcta.
2. Evitar problemas futuros
La IA en modo predictivo permite evitar problemas futuros. ¿Por qué? Porque, por ejemplo, con los datos actuales y considerando todas las variables, podemos saber si estamos trabajando correctamente, si contamos con el suficiente capital o si es necesario realizar cambios estructurales en alguna área de actividad.
3. Automatización y reducción de tareas repetitivas
El tiempo es fundamental en la gestión de los negocios y perderlo no es conveniente. El uso de la IA facilita la automatización de determinadas tareas de investigación, comparativa y simulación, reduciendo acciones repetitivas que son prescindibles. Se obtiene la información necesaria, en condiciones óptimas y en menos tiempo.
4. Estructuración racional de la información
Uno de los problemas de la búsqueda de datos e información es su estructuración racional. Pues bien, gracias a la IA, es posible clasificar grandes paquetes de datos, interpretarlos correctamente y, en este caso, sugerir distintos escenarios alternativos.
5. Simulación de varios escenarios con la IA predictiva
La simulación de diversos escenarios es clave porque ayuda a elegir de entre varios modelos aquel que más se ajuste a lo que pretendemos. A veces, implica correcciones, a veces, toma de decisiones, pero siempre se basará en la experiencia y los datos pasados y actuales de la empresa, así como de la coyuntura general del mercado y macroeconómica.
6. Implementación de modelos de mejora continua
La implementación de modelos de mejora continua es más fácil si se aplica este modelo de IA. Al final, igual que sucede con el mantenimiento predictivo, se trata de realizar consultas periódicas para saber de qué manera se pueden mejorar las ratios de rendimiento y los resultados.
7. Reducción de riesgos
La reducción de riesgos es otra de las ventajas de utilizar la IA para la predicción porque la información está ahí, solo hace falta que algún modelo la interprete. Los datos correctos y las simulaciones que avisen de problemas en alguna área reducen los riesgos en la gestión empresarial.
La IA predictiva es parte de la planificación empresarial, sí, pero también de la mejora continua a la que deben aspirar los negocios. Por eso, en los próximos años ganará espacios.
