La AI predictiva es una de las prestaciones más útiles a la hora de aprovechar los datos empresariales para tomar decisiones. ¿Pero, cuál es el motivo y en qué se diferencia de las predicciones hechas de manera tradicional?
El principal motivo es que ofrece una hoja de ruta para que la planeación de temas tan importantes como las ventas y el manejo del stock, esté basada en datos y no meramente en la experiencia o la visión sesgada de un individuo.
Lo anterior no significa que los resultados de la predicción sean incuestionables. Todo lo contrario, los resultados se convierten en una herramienta más para que los tomadores de decisiones puedan trabajar de manera más fiable, segura y conveniente. En otras palabras, la experiencia, intuición y demás elementos humanos siguen siendo necesarios en la ecuación para tomar decisiones con mayor tasa de éxito.
Un motivo clave para que la IA y la experiencia humana sigan trabajando en conjunto para tomar decisiones, es que cada una tiene en cuenta elementos diferentes del entorno. Esto hace que sean complementarias, por lo que, ignorar alguna de las dos puede suponer una visión incompleta que se traduzca en decisiones poco acertadas.
¿Cómo funciona la IA predictiva?
Previo a contestar a esta pregunta, es importante mencionar que antes de que la IA experimentara la popularidad que tiene actualmente, se usaban modelos estadísticos para planificar las ventas, la gestión del stock, etc. Era el único recurso, basado en datos, que permitía a los tomadores de decisiones hacer un trabajo fundamentado en la información.
En la actualidad, la IA utiliza tanto análisis estadísticos como modelos de aprendizaje automático. Estos últimos emulan la manera en la que los seres humanos aprendemos. Es por eso que la IA puede realizar tareas como clasificar datos o proyectar los resultados de una acción en el futuro.
El aprendizaje automático o machine learning, es el conjunto de algoritmos que permite a la IA entrenarse y aprender a partir de los datos. La precisión de la predicción depende de factores como la calidad y la cantidad de los datos.
¿Cómo influye la calidad de los datos en los resultados de la IA predictiva?
Para dimensionar el efecto que tiene la calidad de los datos en los resultados, podríamos comparar el aprendizaje que tiene un estudiante que lee libros con información desactualizada versus un estudiante que tiene acceso a información actualizada. El primero tendrá una gran probabilidad de dar respuestas incorrectas en un examen y el segundo tendrá una mayor expectativa de éxito.
Podemos pensar en la IA predictiva como un estudiante que aprende cómo se comportan los datos en tu empresa y desarrolla la habilidad para analizarlos y hacer predicciones. Siguiendo con el ejemplo, cuando más tiempo el estudiante se dedique a aprender mejores resultados tendrá en los exámenes que realice.
En otras palabras, el aprendizaje es una habilidad que se entrena y tiene todo el potencial para mejorar con los recursos necesarios para su entrenamiento. Estos recursos son principalmente datos de buena calidad y tiempo. En función del volumen de datos o la complejidad de la predicción, el entrenamiento puede requerir más tiempo.
Otro aspecto importante, es contar con los datos que corresponden a cada predicción. Es decir, que si queremos saber cuál va a ser el valor del ticket medio de un perfil de cliente, necesitamos los datos que conforman ese perfil. Por ejemplo, la edad, el género o la población.
Como conclusión podemos decir que la IA predictiva dota a las empresas de herramientas para que tomen decisiones basadas en datos con un nivel más profundo de análisis. Sin embargo, la precisión de los resultados sigue dependiendo de elementos que son responsabilidad del ser humano, como los datos que le proporciona y la calidad de los mismos.
En RCM Software, trabajamos para que las empresas puedan contar con los beneficios de la IA en todo el ciclo de los datos. Es por eso que tanto nuestra plataforma de orquestación de datos como nuestro BI, cuentan con IA integrada.
