El análisis predictivo hace exactamente lo que parece: analiza los datos para descubrir qué podría suceder en el futuro. Como ocurre con la mayoría de las predicciones, nunca son 100% correctas, pero el big data y la inteligencia artificial las hacen mucho más precisas.

Si bien alguna vez fue una rama relativamente especializada de las matemáticas y la informática, las nuevas tecnologías predictivas son más accesibles y fáciles de aplicar: las empresas lo usan para los clientes, los investigadores lo usan para enfermedades, los anunciantes lo usan para dirigirse a los consumidores, los bancos lo uso para prevenir fraude. Y la lista continúa. Entonces, ¿cómo funciona realmente el análisis predictivo, qué predice y qué tan confiables son sus predicciones?

¿Como funciona?

El análisis predictivo implica varios pasos generales:

• Descubra lo que quiere planificar: ¿Cuánto tiempo le llevará conducir del punto A al punto B?
• Reúna datos históricos / actuales: sus experiencias anteriores / otras experiencias en esta ruta / condiciones actuales.
• Identifique los factores importantes: día de la semana, hora del día, clima, frecuencia de retrasos, etc.
• Cree y “entrene” un modelo: intente descubrir cómo cada factor ha influido históricamente en el tiempo de conducción.
• Conecta la información actual y obtén el resultado: un lunes caluroso, a las 5.30 p.m., tu viaje diario te llevará treinta minutos.

Este es un ejemplo simple, pero si alguna vez ha mirado el pronóstico de tráfico de Google Maps, ha usado algo como esto. La precisión de esta información depende de la calidad de los datos históricos y en tiempo real disponibles, pero casi siempre puede hacer una conjetura bastante cercana, lo que significa el análisis predictivo.

¿Qué estás prediciendo?

El análisis predictivo se utiliza de forma productiva en la investigación médica, las finanzas, la fabricación, las cadenas de suministro y en otros lugares, pero una de las aplicaciones más rentables de esta tecnología es el análisis y la predicción del comportamiento de los clientes. Si alguna vez se ha preguntado por qué sus datos son un bien tan valioso, esta es una de las principales razones. Con acceso a grandes cantidades de datos históricos de usuarios, es mucho más fácil para las empresas descubrir cómo presionar los botones de los consumidores.

En la asistencia sanitaria y la medicina, los análisis predictivos se utilizan principalmente para optimizar los tratamientos y encontrar nuevas formas de combatir las enfermedades. Al analizar los datos históricos de los pacientes, los hospitales pueden reducir la cantidad de pacientes que deben regresar, crear planes de tratamiento más personalizados y obtener evaluaciones de riesgos más precisas. Los modelos de análisis predictivo también son importantes para la investigación de enfermedades, ya que utilizan datos generados por pacientes y poblaciones para identificar factores de riesgo, resultados del tratamiento, etc.

Las aplicaciones financieras también se centran en el riesgo, específicamente, ¿quién es una apuesta segura para un préstamo o una cuenta? La aplicación de análisis predictivos puede ayudar a las instituciones financieras a identificar a las personas con alto riesgo de participación y denunciar el fraude de manera más eficaz.

Pero ninguna industria está tan entusiasmada con el análisis predictivo como el comercio minorista y la publicidad. Imagínese si pudiera rastrear todos los movimientos de sus clientes, alimentarlos en una base de datos masiva y analizarlos en busca de patrones. Puede averiguar quién es más probable que deje de usar su servicio, qué impulsa a las personas a seguir usando su producto, quién es más probable que responda a ciertos anuncios, a quién dirigirse con sus campañas, todo con datos que se pueden actualizar y analizar en tiempo real.

¿Qué tan precisas son estas predicciones?

No hay una respuesta única a esta pregunta, porque cada modelo es diferente. La calidad de los datos, los métodos utilizados para analizarlos y una serie de otros factores afectan la precisión de los pronósticos. El análisis predictivo no siempre es preciso, pero gracias a los avances en big data e inteligencia artificial, lo están haciendo bien. Siguiente el tiempo.

Lo que hace que los macrodatos sean “grandes” no es necesariamente la cantidad, sino la eficiencia con la que se pueden procesar grandes cantidades de datos. Muchas de las estadísticas se han basado históricamente en suposiciones sobre poblaciones basadas en muestras tomadas de esas poblaciones, lo que agrega una capa de incertidumbre.

Sin embargo, las herramientas de big data permiten un uso mucho mayor de los datos disponibles para hacer predicciones, lo que hace que sea más probable que sean precisas. El análisis predictivo ya hace un buen trabajo al mostrar los anuncios de las personas y establecer los tiempos de viaje y solo será más efectivo en el futuro.

Grandes citas (¿malas?)

¿Cómo tomar las decisiones correctas? Durante la mayor parte de la historia de la humanidad, hemos utilizado nuestro cerebro para procesar todos los insumos disponibles y actuar sobre ellos. Nuestras decisiones siempre se han visto afectadas por la falta de información precisa, la capacidad limitada para identificar patrones y una serie de sesgos.

Un algoritmo bien diseñado, con un gran conjunto de datos, no tiene este problema, y ​​la capacidad de cargar mucho trabajo mental en las máquinas es un gran paso adelante para la humanidad. Por supuesto, los algoritmos pueden estar sesgados, ser intencionales o no, los conjuntos de datos se pueden corromper y las predicciones de comportamiento se pueden usar para el control social tan fácilmente como para optimizar las experiencias de venta minorista. Asegurar que nuestros sistemas crezcan para ser transparentes y generalmente beneficiosos tendrá un impacto real en cómo la tecnología da forma (y predice) el futuro.

Créditos de imagen: Representación visual de los eventos que componen el análisis conductual., Proceso analítico predictivo