Fecha de publicación: 12 de agosto de 2024
Colaboradores: Tim Mucci
La inteligencia artificial (IA) predictiva implica el uso de análisis estadísticos y machine learning (ML) para identificar patrones, anticipar comportamientos y forecasting de próximos eventos. Las organizaciones emplean la IA predictiva para predecir posibles resultados futuros, causalidad, exposición al riesgo y más.
Los analistas emplearon durante mucho tiempo el analytics predictivo dentro de las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, la tecnología de IA predictiva acelera el análisis de datos estadísticos y puede hacerlo más preciso debido al gran 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 preparar para las tendencias futuras.
La IA predictiva a veces se confunde con el analytics descriptivo o prescriptivo. El analytics descriptivo ayuda a las organizaciones a comprender por qué sucedió algo en el pasado, mientras que el analytics predictivo los ayuda a anticipar lo que es probable que ocurra. El analytics prescriptivo recomienda acciones que una organización puede tomar para garantizar que esos resultados sucedan.
La IA predictiva se emplea ampliamente para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y optimizar la toma de decisiones en todas las industrias. Puede predecir cualquier cosa, desde la rotación de clientes hasta las interrupciones de la cadena de suministro y las fallas mecánicas, lo que permite una planeación proactiva mediante la producción de pronósticos confiables y precisos.
Regístrese en este libro electrónico para conocer el mejor enfoque para preparar conjuntos de datos y emplear modelos de IA, saber qué resultados puede esperar su organización de los proyectos de IA generativa y por qué elegir el modelo equivocado puede afectar gravemente a su negocio.
La precisión y el rendimiento de los modelos de IA predictivos dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Las prácticas rigurosas de gobernanza de datos, la limpieza de datos, la validación y las actualizaciones consistentes de los conjuntos de datos garantizan que los datos empleados sean confiables, lo que a su vez mejora la precisión de los modelos predictivos.
La creación de una aplicación de IA predictiva requiere que un negocio reúna datos relevantes de diversas fuentes y los limpie definiendo los missing values, valores atípicos o variables irrelevantes. Luego, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba, con el conjunto de entrenamiento utilizado para entrenar el modelo y el conjunto de pruebas utilizado para evaluar su desempeño. La IA predictiva utiliza el analytics de big data y el aprendizaje profundo para examinar datos históricos, patrones y tendencias; cuantos más datos se proporcionen a los algoritmos de machine learning, mejores son 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 IA protegen contra impactos dañinos y generan confianza con los usuarios y los stakeholders.
Una vez que los datos están listos, los científicos de datos pueden entrenar el modelo predictivo de IA. Se pueden utilizar diversos algoritmos de machine learning, como regression lineal, decision trees y neural networks. La elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos y del tipo de predicción que se realiza.
La IA predictiva emplea un subconjunto de algoritmos de machine learning e IA para generar pronósticos precisos.
Neural Networks se emplean comúnmente para diversas tareas porque pueden aprender patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos.
La regression lineal es una técnica empleada principalmente para identificar correlaciones entre variables, mientras que la regression logística es práctica para tareas de clasificación, como ayudar a categorizar datos en distintos grupos.
Las máquinas de vectores de soporte también se emplean para la clasificación, lo que ofrece un rendimiento estable en escenarios con separaciones de margen claras.
Los Decision trees 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 en clústeres de K-means se emplea para clasificar los datos en grupos en función de la similitud, lo que ayuda a descubrir patrones subyacentes dentro de los datos.
Independientemente del algoritmo que emplee una organización, durante el entrenamiento, el modelo aprende relaciones y patrones en los datos y ajusta sus parámetros internos. Intenta minimizar la diferencia entre sus resultados previstos y los valores reales en el conjunto de entrenamiento. Este proceso suele ser iterativo, en el que el modelo ajusta repetidamente sus parámetros en función del error que observa hasta que alcanza un estado óptimo.
Los modelos entrenados en datos más diversos y representativos tienden a tener un mejor desempeño en la realización de predicciones. Además, la elección del algoritmo y los parámetros establecidos durante el entrenamiento pueden afectar la precisión del modelo. Con suficientes datos, un modelo de machine learning puede aprender a clasificar la información y procesar los datos, lo que arroja resultados más precisos.
La IA predictiva puede consultar bases de datos de forma rápida y eficiente mediante incrustaciones. Las incrustaciones son una forma de almacenar información que permite a la IA identificar similitudes y relaciones. Creadas por capas de Neural Networks sin supervisar, las incrustaciones convierten la información en vectores y los colocan dentro de un espacio matemático que se relaciona con toda la demás información del conjunto de datos. Las incrustaciones 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 en los modelos de IA son fundamentales para generar confianza y proteger el cumplimiento normativo. La IA explicable ayuda a los stakeholders a comprender cómo se hacen las predicciones; proporcionar transparencia es crucial para ganar la confianza de los usuarios y cumplir con los estándares legales y éticos, especialmente en áreas sensibles como las finanzas y la atención médica.
Las aplicaciones de analytics predictivo implican alimentar datos estructurados, como cifras de ventas, lecturas de sensores y registros financieros, en algoritmos de machine learning, como regression o decision trees, para proporcionar análisis en tiempo real. Los algoritmos analizan las correlaciones históricas entre variables que precedieron a los resultados. Estos patrones informan a los modelos cuantitativos para predecir eventos en nuevas condiciones. La precisión sigue mejorando a medida que los modelos ingieren datos más relevantes y limpios en horizontes temporales más largos para refinar las correlaciones. Las predicciones se vuelven más confiables a medida que se acumulan los éxitos.
Debido a que los factores externos pueden impactarlo, la IA predictiva mide los resultados potenciales, no las certezas. Sin embargo, depender en gran medida de los forecasting y eliminar el juicio humano puede abrir riesgos de sesgo. Predecir comportamientos humanos también plantea problemas éticos y las organizaciones deben desconfiar de depender excesivamente de 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 generativas de IA, como ChatGPT o Llama 3, utilizan modelos de lenguaje grande (LLM) para generar nuevo contenido a partir de indicaciones de lenguaje natural. Los modelos generativos de IA 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 va a generarse.
El uso de modelos predictivos de IA o IA generativa no es estrictamente binario. En lugar de elegir entre las dos, muchas compañías se beneficiarán de la adopción estratégica de la IA generativa y predictiva en conjunto. Sus conjuntos de habilidades especializadas pueden complementarse entre sí si se combinan cuidadosamente.
Para que la IA predictiva ofrezca el máximo valor, debe integrarse en los procesos y flujos de trabajo de negocio existentes. Esta integración ayuda a garantizar que los insights y las predicciones generados 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.
Gestión de inventarios
La IA predictiva puede ayudar a identificar cuando la demanda de los consumidores es más alta y una tienda debería tener más artículos en existencia. Por ejemplo, en el caso de un desastre natural como un huracán, una tienda puede asegurarse de tener artículos esenciales en existencia.
Gestión de la cadena de suministro
La IA predictiva puede determinar cuándo es más probable que la congestión vial ayude a los camiones a satisfacer los picos en la demanda de bienes de los usuarios.
Experiencias de usuario personalizadas
La IA predictiva puede ayudar a los proveedores de servicios a anticipar las solicitudes de los usuarios, mejorar las experiencias de los clientes y predecir el comportamiento en función de los datos y la actividad pasada de los clientes.
Atención médica
Con suficientes datos, la IA predictiva puede ayudar a forecast posibles condiciones de salud en función del historial médico de un paciente.
Marketing
La IA predictiva puede ayudar al marketing a desarrollar contenidos, productos y mensajes en los que los clientes potenciales pueden estar interesados al anticipar el comportamiento del usuario.
Finanzas
La IA predictiva puede predecir los movimientos del mercado y analizar los datos de las transacciones para mejorar la detección de fraudes, como el inicio de sesión inusual en un dispositivo, una nueva ubicación o una solicitud que no se ajusta al comportamiento habitual de un usuario específico.
Venta al por menor y comercio electrónico
La IA predictiva puede examinar los datos de ventas, la estacionalidad y los factores no financieros para optimizar las estrategias de precios, predecir la demanda de los consumidores o predecir las próximas tendencias del mercado.
Seguros
La IA predictiva puede optimizar la gestión de reclamaciones y forecasting de pérdidas potenciales.
Mantenimiento predictivo
Al monitorear la vibración, la temperatura y otros datos de los sensores de la maquinaria, la IA predictiva identifica los equipos en riesgo de falla para que puedan recibir un servicio proactivo y evitar el tiempo de inactividad.
Sistemas de recomendación
Las plataformas de transmisión aplican modelos predictivos para sugerir contenido personalizado que coincida con los gustos de los usuarios en función de sus historiales de visualización y escucha.
Liberar tiempo para los empleados
La automatización de procesos en el lugar de trabajo con IA predictiva puede realizar tareas a corto plazo al analizar datos, mejorar aún más la automatización y permitir que los empleados centren su energía en la toma de decisiones y las elecciones creativas.
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