Cambio de paradigma
El mundo está cambiando rápidamente y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos se ha vuelto más importante que nunca. Tradicionalmente, las empresas se han basado en el análisis de datos históricos para comprender qué sucedió en el pasado y por qué sucedió. Sin embargo, en los últimos tiempos ha habido un cambio radical hacia el uso de modelos predictivos de aprendizaje automático con la intención de comprender lo que sucederá en el futuro.
Este cambio transformador dentro del mundo empresarial moderno no sólo es significativo, sino que también es esencial para las empresas que desean seguir siendo competitivas en el mercado. En este artículo discutimos este cambio con más detalle y exploramos cómo el modelado predictivo de aprendizaje automático está cambiando la forma en que operan las empresas.
El enfoque tradicional
El enfoque tradicional para el análisis de datos se basa en el análisis aislado de las diferentes fuentes de datos y no emplea mecanismos que favorezcan la multicanalidad y estandarización de la información.
A su vez, el enfoque tradicional suele basarse en datos históricos, es decir, implica la observación de tendencias y patrones anteriores para tratar de comprender qué sucedió y por qué sucedió. Sin embargo, el estudio de los datos históricos se vuelve extremadamente complejo cuando la cantidad de datos a analizar es de las dimensiones promedio actuales. Además, saber qué sucedió en un pasado no tiene por qué revelar información sustancial sobre lo que sucederá en un futuro.
Aquí es donde entra en juego el modelado predictivo de aprendizaje automático.
Modelo predictivo de datos
El modelado predictivo implica el uso de algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos a gran escala y hacer predicciones sobre lo que sucederá en el futuro, así como también prescribir los resultados deseados.
Figura 1. El enfoque más moderno consiste en dejar de analizar datos pasados y empezar a predecir los futuros acontecimientos.
Ventajas y desventajas
Ventajas
El modelado predictivo de aprendizaje automático tiene varias ventajas sobre el análisis de datos tradicional. Por un lado, es más preciso. Debido a que los modelos de aprendizaje automático se entrenan con grandes cantidades de datos, pueden identificar patrones y tendencias que los humanos tal vez no puedan ver. Esto significa que los modelos predictivos pueden llegar a hacer predicciones más precisas que los humanos.
Otra ventaja del modelado predictivo de aprendizaje automático es que es más rápido. El análisis de datos tradicional puede consumir mucho tiempo y trabajo. Puede llevar semanas o incluso meses analizar manualmente grandes conjuntos de datos. Los modelos de aprendizaje automático pueden procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido que los humanos, lo que permite tomar decisiones en tiempo real basadas en los datos más actualizados disponibles.
Un área donde el modelado predictivo de aprendizaje automático ha sido particularmente útil es en marketing. Los especialistas en marketing siempre han estado interesados en comprender el comportamiento del consumidor y predecir cómo responderán los clientes a las diferentes campañas. El modelado predictivo ha hecho que esta tarea sea mucho más manejable.
Por ejemplo, los modelos predictivos pueden analizar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento anterior de los clientes, como qué productos han comprado, qué sitios web han visitado y qué plataformas de redes sociales utilizan. Esta información se puede usar, por ejemplo, para hacer predicciones sobre qué producto será más exitoso o qué campañas de marketing serán más efectivas para llegar al perfil de cliente deseado.
Otro caso de uso del modelado predictivo puede ser la optimización de las estrategias de precios: los modelos predictivos pueden identificar patrones de precios que tienen más probabilidades de generar ventas. Esto puede ayudar a las empresas a establecer precios que sean más atractivos para los clientes y al mismo tiempo generar mayores ganancias.
Desventajas
El cambio hacia el modelado predictivo de aprendizaje automático no está exento de desafíos. Uno de ellos es la necesidad de datos de alta calidad. Los modelos de aprendizaje automático son tan buenos como los datos con los que se entrenan, por lo tanto, requieren un proceso de obtención y limpieza de datos que habitualmente suele ser costoso.
Otro desafío es la necesidad de perfiles técnicos y analistas de datos capacitados. Los modelos de aprendizaje automático requieren de este tipo de perfiles para ser desarrollados e implementados con garantías. Las empresas deben invertir en capacitación y contratación de estos perfiles técnicos que puedan desarrollar y mantener estos modelos, o bien subcontratar empresas que lo hagan.
También existe el riesgo de confiar demasiado en los modelos predictivos. Si bien los modelos predictivos pueden ser muy precisos, no son infalibles. Las empresas deben ser conscientes de las limitaciones de estos modelos y utilizarlos como parte de un proceso de toma de decisiones más amplio que tenga en cuenta otros factores.
Cómo obtener los datos
La gran mayoría de empresas están generando mucha información constantemente. Es muy posible que en su empresa se utilice una gran variedad de servicios de software, como por ejemplo: un CRM para la gestión de relaciones con los clientes, plataformas de comercio electrónico, sistemas de gestión financiera, herramientas internas, etc.
Estos servicios generan una cantidad significativa de datos que se pueden utilizar para obtener información valiosa y tomar decisiones basadas en datos.
Sin embargo, acceder e integrar estos datos puede ser una tarea abrumadora, especialmente si no se tiene conocimientos técnicos e incluso para empresas con un equipo informático limitado.
Figura 2. Ciclo de vida de los algoritmos de aprendizaje automático
Los servicios de ingeniería de datos pueden ayudar a extraer, transformar y cargar datos de varias fuentes, incluidas aplicaciones web, bases de datos y archivos varios. También pueden integrar estos datos en un almacén de datos o lago de datos, donde se pueden organizar y preparar para el análisis, así como integrarlos con otros servicios ya existentes. Todo esto con el objetivo de centralizar la información generada por la empresa para poder ser finalmente consumida por los modelos predictivos.
Conclusión
A pesar de los desafíos que plantea la digitalización, es más que probable que el cambio hacia la informatización y automatización de las tareas empresariales continúe y se acentúe en los próximos años.
A medida que las empresas generan más y más datos, la capacidad de hacer predicciones precisas sobre el futuro será cada vez más necesaria. El modelado predictivo de aprendizaje automático ofrece una solución para que las empresas tomen decisiones basadas en datos que pueden ayudarlas a mantenerse por delante de la competencia.
