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    Análisis predictivo: qué es y por qué le permite predecir el futuro de su negocio.

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    Predictive analytics, o si lo prefiere análisis predictivo: a todo nos gustaría saber lo que nos depara el futuro. Para los que dirigen una empresa y para los que invierten en ella, esto es sumamente importante: significa saber cómo utilizar los recursos para aprovechar los acontecimientos futuros y así mejorar la eficacia operativa, reducir los riesgos y los errores. La ventaja competitiva que puede obtenerse así es muy importante.

    De hecho, según un estudio realizado por Gartner, las malas decisiones de los directivos les cuestan a las empresas más del 3% de los beneficios: solo las PYME italianas han quemado 3.900 millones de euros en 2021.

    El análisis predictivo utiliza big data, estadísticas y técnicas de modelización para hacer predicciones sobre los resultados y el rendimiento futuros. Prácticamente, examina los patrones de datos actuales e históricos para determinar la probabilidad de que vuelvan a manifestarse dichos patrones.

    Análisis predictivo, para qué se utiliza

    Para entender la importancia de introducir técnicas de análisis predictivo en su empresa, imagine, por ejemplo, poder comprar la materia prima, en el mejor momento y en la cantidad correcta, para un pedido que… aún no existe, pero que ha sido prognosticado por un asistente virtual. Las ventajas que se podrían conseguir serían muchas e importantes: ahorro en las compras, reducción del inventario y del tiempo de espera del cliente, mayor eficiencia en la ejecución del pedido, crecimiento de los márgenes directos para la empresa, eliminación de los costes de tiempo y decisión en el proceso. Con el análisis predictivo, en la práctica, se puede prescindir de las suposiciones.

    Todo esto puede lograrse mediante el análisis predictivo y lo que se conoce como «modelos predictivos», que pueden utilizarse para numerosas aplicaciones. 

    Los modelos predictivos son muy útiles para que las empresas gestionen el inventario, desarrollen estrategias de marketing y prevean las ventas. En entornos empresariales muy competitivos, su aplicación resulta ser una ventaja en los negocios. Actuar en función de información que puede predecir lo que sucederá en el futuro reduce significativamente el potencial de riesgo y error.

    Esto se debe a que, desde un punto de vista técnico, los modelos de análisis predictivo determinan relaciones y estructuras en los datos que pueden utilizarse para sacar conclusiones sobre cómo los cambios en los procesos subyacentes, que a su vez generan los datos, cambiarán los resultados.

    Estos son algunos métodos para predecir acciones futuras mediante el análisis predictivo:

    • mantenimiento predictivo;
    • riesgo de abandono (churn rate);
    • previsión de la demanda de productos (demand planning);
    • identificación del fraude.

    Análisis predictivo, técnicas utilizadas

    ¿En qué se basa esta herramienta tan importante para su negocio? El análisis predictivo se basa en una serie de técnicas que utilizan lo siguiente: inteligencia artificial (IA), minería de datos, aprendizaje automático, modelización y estadística.

    Las tres técnicas más comunes que se utilizan en el análisis predictivo son las siguientes: 

    • árboles de decisión: los modelos más sencillos porque son fáciles de entender y diseccionar, son muy útiles cuando hay que tomar una decisión en poco tiempo;
    • regresión: modelo más utilizado en el análisis estadístico;
    • redes neuronales: forman parte de la inteligencia artificial y pueden gestionar relaciones de datos complejas, que son muy útiles cuando se dispone de demasiados datos.

    Análisis predictivo, ventajas e inconvenientes

    Como ya hemos señalado, el uso del análisis predictivo ofrece muchas ventajas para una empresa. En particular, este tipo de análisis puede convenir cuando uno necesita hacer predicciones sobre los resultados y no tiene otras fuentes de las que extraer respuestas.

    El uso de modelos predictivos puede tener un impacto significativo en la reducción de costes. Un ejemplo es la posibilidad de que las empresas determinen la probabilidad de éxito o fracaso de un producto incluso antes de su lanzamiento.

    El análisis predictivo que utiliza la inteligencia artificial también puede tener ciertas desventajas. Se ha criticado su uso y, en algunos casos, incluso está restringido legalmente, debido a las desigualdades que se perciben en los resultados: la discriminación estadística de grupos raciales o étnicos o de género (los que suele definirse como «sesgos» o prejuicios), en ámbitos como las puntuaciones de crédito, los préstamos, los recursos humanos o el riesgo de comportamiento delictivo.

    Los distintos tipos de análisis de datos. El análisis predictivo responde a la pregunta: «¿Qué pasará?»