La tan manida expresión de que “el conocimiento es poder” dibuja un paralelismo entre la información y el poderío, que el siglo XXI (conocido también como la era de la información) ha demostrado como cierto. Hoy en día, estar por delante de la competencia requiere saber qué está por venir y anticipar una respuesta efectiva no sólo la supervivencia de la empresa; también su crecimiento. Ahí es donde entra en juego el análisis predictivo: usar una variedad de técnicas para analizar datos y decidir qué acción es mejor tomar, teniendo en cuenta que esta vida incierta podría echar tus planes por tierra.

Este tipo de análisis se usa sobre todo en la creación de negocios, donde las figuras financieras son una preocupación fundamental. Esto engloba cuestiones como los costes de seguros, fraude o tendencias del mercado de valores. Existen numerosas técnicas que se acomodan bajo el paraguas de la analítica predictiva, como data mining, estadística clásica, machine learning o deep learning, pero su fin último es el mismo: ayudarte a tomar las decisiones óptimas cuando te enfrentas a la incertidumbre.

Debido al empleo de diferentes técnicas, comprender el análisis predictivo como concepto puede ser complicado. En cualquier caso, el núcleo se puede ver como una colección de técnicas empleadas para simplificar problemas complejos, convirtiéndolos en fáciles de modelar y por tanto, de comprender y solucionar.

A veces, el modelado predictivo y la analítica predictiva se consideran lo mismo. Lo cierto es que, aunque están ligados de forma estrecha, no lo son: los modelos predictivos se utilizan sólo para crear una representación de conclusiones e información, mientras que los análisis predictivos son lo que crean esa conclusión.

Técnicas de análisis predictivo

El análisis predictivo depende de varios enfoques para la solución de problemas. Algunas técnicas útiles que son parte de la analítica predictiva son:

Data mining

Se trata del proceso de recolectar cantidades ingentes de información en bruto. Para que un programa pueda tomar la mejor decisión posible y dibujar las conclusiones que se pueden extrapolar de una situación, necesita tener la mayor cantidad de información posible de inicio.

Así, el data mining incide en el núcleo existencial de la analítica, dando la habilidad de realizar predicciones sobre lo que ya ha pasado. Se trata solamente de la fase inicial de análisis y sus resultados deben pasar por diferentes fases posteriores para obtener una decisión final factible.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial emplea algoritmos para conectar todos los puntos de datos y llegar a soluciones a problemas específicos, ya sea jugando al ajedrez o creando gráficas de predicciones comerciales. En esencia, la inteligencia artificial aspira a que las computadoras razonen y se comporten como humanos.

El aprendizaje automático puede ser el fenómeno que haga crecer a estos programas de forma más eficiente y efectiva, pero es la estructura de la inteligencia artificial lo que les puede permitir utilizar los datos disponibles y realizar el modelado predictivo requerido para tomar decisiones.

Machine learning

El aprendizaje automático utiliza la minería de datos para crear sistemas inteligentes que aprendan en un entorno supervisado o no antes de exponerse a nuevos datos. Como subconjunto de la inteligencia artificial, es responsable de la recuperación eficiente y efectiva de información útil de los datos extraídos, así como de eliminar los datos innecesarios del proceso de análisis predictivo.

Dado que una buena parte del analítica predictiva depende en gran medida de los datos brutos recopilados sobre numerosos temas, el programa debe aprender a separar la información útil del ruido y realizar las conexiones más lógicas. Los algoritmos de machine learning que se usan en la predicción hacen esto posible y se aplican en diferentes campos, incluyendo la robótica, la computación, la detección de fraudes o el procesamiento de lenguajes naturales.

Deep learning

Se trata de un fenómeno recuente que ha desbancado al aprendizaje automático como palabra de moda en inteligencia artificial. El aprendizaje profundo, en realidad, es un subconjunto del machine learning que se ha expandido por el incremento del poder computacional y la habilidad para almacenar grandes cantidades de datos de forma económica y eficiente.

Uno de los grandes ejemplos de deep learning lo tenemos en el experimiento de los gatos de Google Brain con 10 millones de imágenes aleatorias sin etiquetas en una red neutral. De forma fascinante, una de las neuronas artificiales descubrió cuáles eran imágenes de gatos por su propia cuenta; sin tener la descripción de un gato ni haber recibido información en imágenes de lo que es un gato.

El éxito del análisis de datos para realizar predicciones depende, a menudo, de la habilidad de los programas para abarcar estas técnicas: la recolección de grandes cantidades de datos, la extracción de la información necesaria y la generación de predicciones y modelos.

El análisis predictivo es el mejor amigo del negocio en un mundo donde hay más datos disponibles de los que se pueda imaginar. Su el conocimiento es poder, es por la habilidad de convertir ese conocimiento en predicciones útiles y relevantes que hacen ese poder absoluto. Y por esa razón merece la pena explorar tecnologías que puedan modelar, analizar y predecir de forma eficiente y efectiva cualquier situación que pueda surgir.

Adaptación realizada sobre la traducción de un artículo de Salman Khan en IT World Canada.