Cómo la IA predictiva pronostica eventos futuros

A la mayoría de la gente le encantaría saber qué depara el futuro. Algunos probablemente querrán saber si serán ricos o tendrán una casa elegante. A otros simplemente les gustaría saber cómo estará el tiempo en su cumpleaños dentro de seis meses.

La tecnología de IA predictiva puede decirle lo que le depara el futuro; bueno, al menos para su negocio. Si bien es posible que necesites una bola de cristal, el proceso metódico de la IA predictiva es mucho más práctico. Y es mucho más confiable que la brillante bola de un adivino.

Cómo la IA predictiva predice el futuro

No hay nada místico en la IA predictiva. Esta tecnología sigue un proceso preestablecido para aprender sobre patrones y comportamientos pasados. Utiliza esta información para construir un modelo de datos para predecir eventos futuros basándose en eventos pasados.

Pero, antes de que pueda decir algo sobre el futuro, hay varios pasos que los sistemas de IA predictivos deben seguir. Estos incluyen lo siguiente:

• Reúna y preprocese datos: todas las predicciones comienzan con datos. Cuando un modelo de IA predictivo pueda acceder a los datos más recientes (y de mejor calidad), sus predicciones serán mucho más precisas.

Los modelos predictivos de IA también pueden manejar varios tipos de datos, incluidos números, texto y datos de sensores. Sin embargo, no importa qué datos prefiera el modelo, no puede utilizar datos sin procesar.

Es por eso que los sistemas de IA predictivos siempre preprocesarán los datos en un formato que puedan entender. También significa que los datos deben limpiarse y organizarse antes de cambiarlos a un formato comprensible.

• Selección del modelo: el siguiente paso es elegir la arquitectura del modelo de IA correcta. Las opciones de arquitectura más comunes incluyen algoritmos de aprendizaje automático como redes neuronales o árboles de decisión.

Cada uno de estos tipos de arquitectura tiene fortalezas y debilidades únicas. Esto hace que el proceso de selección sea crucial. Cualquiera que elija debe alinearse perfectamente con la tarea en cuestión.

Una vez seleccionado, el modelo de IA pasa por un proceso de entrenamiento específico. El modelo recibe y digiere datos preparados para identificar patrones, comportamiento y relaciones.

El proceso de capacitación es repetitivo para evaluar constantemente el desempeño del modelo. Esto facilita la realización de ajustes para que el modelo sea más preciso con sus predicciones.

• Más evaluación: completar el proceso de capacitación no significa que el modelo de IA funcionará bien automáticamente. Si bien puede impresionar utilizando datos de entrenamiento, podría fallar espectacularmente con datos invisibles.

Por eso es necesaria una evaluación adicional después de la formación inicial. Se requiere un conjunto de datos separado para realizar pruebas y determinar la generalización del modelo. Es fundamental probar la capacidad del modelo para realizar predicciones precisas más allá de los datos de entrenamiento.

Según el resultado de la evaluación adicional, es posible que sea necesario perfeccionar el modelo. Es posible hacer esto ajustando sus parámetros originales. Si esto no funciona, puede que sea necesario empezar de nuevo, utilizando una arquitectura de modelo diferente.

• Implementación predictiva del modelo de IA: si el modelo de IA demuestra que funciona bien después de la evaluación, está listo para ponerse a trabajar. En este punto, una empresa u organización integrará el modelo en un sistema donde continuará haciendo predicciones.

Por ejemplo, los modelos de mantenimiento predictivo se integran con el sistema de control digital de una fábrica. Esto permite a los trabajadores de la fábrica anticipar fallas de máquinas y equipos y tomar precauciones.

Sin embargo, la integración no significa el final del proceso de formación. Los modelos predictivos de IA requieren un seguimiento constante para garantizar su rendimiento. Cuando haya nuevos datos disponibles, los modelos deben volver a entrenarse para garantizar que sus predicciones sigan siendo relevantes y precisas.

Las limitaciones de la IA predictiva

Una vez más, la IA predictiva no funciona por arte de magia, por lo que tendrá algunas limitaciones. Si bien esta tecnología es útil para pronosticar eventos futuros en diferentes sectores comerciales, solo puede funcionar con los datos que recibe.

Por ejemplo, los modelos predictivos de IA necesitan datos de alta calidad y suficientes para entrenarse y hacer predicciones precisas. Si un modelo sólo obtiene información sesgada o incompleta, sus predicciones lo reflejarán.

Además, variables imprevistas pueden limitar esta tecnología. Estas variables pueden influir en cualquier evento y los modelos de IA tendrán dificultades para predecir algo en estas situaciones.

Esto también significa que los pronósticos predictivos de IA siempre serán una probabilidad, no una certeza. Por ejemplo, aquellas personas que desean conocer el pronóstico del tiempo dentro de seis meses probablemente no consideran que un cambio inesperado en el patrón del viento podría traer lluvia incluso si no hay una predicción de lluvia para un día específico.

De la misma manera, podría ocurrir un cambio inesperado en una empresa, descartando por completo las predicciones originales de la IA.

¿Es la IA predictiva justa y transparente?

En 2024, todo el mundo se preguntará si utilizar la IA en la toma de decisiones es ético. Después de todo, si hay un sesgo en los datos de entrenamiento originales, puede dar lugar a predicciones discriminatorias.

Por ejemplo, si el modelo de aprobación de préstamos de un banco se basa en datos históricos obsoletos, podría producir pronósticos sesgados que favorezcan datos demográficos específicos.

Debido a que no está 100% claro cómo los modelos de IA llegan a sus conclusiones y pronósticos, existe una falta de transparencia. En última instancia, esto disminuye la confianza y plantea varias preguntas sobre la rendición de cuentas.

Los desarrolladores deben hacer un esfuerzo adicional para entrenar modelos predictivos de IA con los datos más recientes. Es la única manera de garantizar que los modelos se entrenen de forma transparente y proporcionen pronósticos y predicciones imparciales.

Industrias que más se benefician de la tecnología de IA predictiva

Dejando a un lado estas preocupaciones, la IA predictiva continúa causando sensación en varios sectores empresariales. En finanzas, los modelos de IA predicen con precisión las tendencias del mercado de valores y pueden ayudar a prevenir actividades fraudulentas.

En el sector sanitario, los médicos utilizan la IA predictiva para diagnosticar enfermedades antes y predecir los resultados de los pacientes. En el sector minorista, los sistemas predictivos de IA pronostican la demanda de los clientes e incluso pueden ayudar a los especialistas en marketing a personalizar las campañas publicitarias.

La IA predictiva también ayuda a prevenir interrupciones en la industria de la cadena de suministro al predecir posibles fallas logísticas.

A medida que esta tecnología se expanda y evolucione, seguirá transformando otros sectores empresariales en todo el mundo.

La IA predictiva señala el camino hacia un futuro más eficiente

No hay nada cristalino en la bola de IA predictiva. En cambio, esta bola tecnológicamente avanzada seguirá haciendo avanzar a todos hacia un futuro más eficiente lleno de gestión proactiva de riesgos y toma de decisiones optimizada.