Modelos analíticos: conoce la base de la inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial (IA) dio un giro a las empresas modernas; utilizándola de forma audaz, les permite ser más competitivas, resolver problemas complejos, enfrentar retos de negocios y alcanzar objetivos. Pero, ¿cómo puede hacer tanto? La clave se centra en los modelos analíticos que son la base de esta tecnología.
En los nuevos formatos de negocios no se puede subestimar el poder que tiene la digitalización para mejorar los procesos, aplicar la toma de decisiones basadas en datos y otros aspectos que llevan al crecimiento empresarial.
La disrupción tecnológica nos coloca en una posición en la que es necesario conocer de qué van los nuevos formatos para estar a la vanguardia. Así que, si la IA forma parte de tu esquema empresarial, tienes que estar al tanto de los modelos analíticos.
¡Profundicemos en el tema!
¿Qué son los modelos analíticos?
El concepto es simple, se trata de estudiar un problema a través de una representación matemática y con el análisis de datos, predecir patrones, optimizar indicadores, mejorar procesos y resolver conflictos con una mínima intervención humana.
Es un método preciso que permite identificar patrones complejos. Aquí también entra en juego lo que conocemos como el machine learning o aprendizaje automático.
El proceso funciona así: cada información al ser aplicada sobre un nuevo dato arroja un valor y esto da como respuesta un resultado que se acerca con precisión a la realidad.
Por ejemplo: La IA puede estudiar cuál será el porcentaje de ventas de un producto en el futuro. Lo hace basándose en el comportamiento de los clientes en un periodo de tiempo. Para ello es necesario recopilar un gran volumen de información y estudiar el patrón usando un modelo de análisis.
Así como tiene la facultad de predecir ventas, puede hacerlo con otros aspectos relevantes para la empresa como procesos productivos, estrategias de marketing, comportamiento del mercado, por solo mencionar algunos.
Clasificación de los modelos
En la inteligencia artificial podemos diferenciar dos tipos de modelos de análisis para el estudio de datos; se trata de:
Modelos supervisados
En el aprendizaje supervisado, cada dato a analizar está etiquetado y asociado a una categoría. Aquí se usan técnicas de clasificación para desarrollar modelos predictivos.
Su campo de aplicación es el de predecir eventos, como, por ejemplo, asignar precios basados en la receptividad del público, identificar nuevos productos que generen un impacto en el mercado, entre otros.
Modelos no supervisados
Se trata de un tipo de aprendizaje automático en donde los objetos de estudio no son etiquetados. Aquí, el objetivo es estudiar muchos datos complejos para hacerlos más simples.
Se pone en práctica, por ejemplo, para definir grupos de clientes con características comunes e investigación del mercado.
¿Cómo se elaboran los algoritmos de los modelos analíticos?
La base IA fundada en los modelos de análisis está en la definición de patrones para observar datos. Esto se realiza a través de algoritmos. Hay una gran variedad y aquí mencionamos algunos de ellos:
- Regresión Logística.
- Regresión lineal.
- Redes Neuronales.
- Árboles de Decisión.
- Análisis Discriminante.
- k-means.
- k-medoids, entre otros.
Características del método analítico
Los métodos analíticos son una novedad en la digitalización, pero lo cierto es que desde la antigüedad el hombre conoce la importancia del estudio de los datos. La lógica formó parte de las filosofías de la antigua Grecia y el propio Aristóteles fue uno de sus exponentes.
Las particularidades de modelos modernos no distan mucho de sus principios, salvo que la tecnología los ha perfeccionado. En sus principales características destaca que son:
- Verificables: Toda vez que se usan estudios de medición, se puede demostrar en qué están basados los resultados.
- Fácticos: Porque están fundamentados en hechos y son comprobables.
- Progresivos y autocorrectivos: En la medida que la tecnología avanza, también lo hace la IA. Entonces debe evolucionar y adaptarse a las necesidades actuales.
- Depende de la muestra: Solo es posible bajo una correcta recolección de datos. Esto es de gran valor, porque si desde el inicio la información está viciada, ocurrirá lo mismo con los resultados.
¿Por qué son importantes los modelos de análisis?
Son la base de todos los sistemas de inteligencia artificial, sin ellos la IA no puede existir.
Les proporciona a las empresas la oportunidad de una transformación interna hacia la cultura de lo digital, haciéndolas más innovadoras, dándoles seguridad sobre las estrategias que asuman para crecer en el futuro.
Hace algunos años, la analítica de datos se visualizaba como uno de los procesos más importantes que estaba por suceder. El futuro llegó y con él las compañías se adaptan a la evolución de la digitalización para sobrevivir a un mercado cada vez más competitivo.
Contar con este tipo de tecnología es importante porque:
- Ayudan a tomar decisiones estratégicas acertadas de forma más rápida.
- Contribuyen a automatizar los procesos de los flujos de trabajo.
- Permiten crear experiencias personalizadas que mejoren la satisfacción de los clientes.
- Son punto clave para aumentar la productividad de los empleados.
- Cambia la cultura del consumo de la información, porque ahora pueden tenerse datos de manera inmediata. Esto acorta los tiempos y se traduce en beneficios para la empresa.
- Los modelos de análisis garantizan que las métricas no pueden ser modificadas, así que los resultados son 100% confiables.
- Puede calcularse todo tipo de información. Así que, permite crear análisis compuestos y globales.
Cuando en las empresas descubren que los datos pueden aprovecharse de forma diferente, es inevitable el cambio en las políticas corporativas para lograr la evolución y permitir que la digitalización haga su trabajo.
Al cambiar el paradigma tradicional y combinar el análisis de datos con la acción en la IA, todos los miembros de un equipo cumplen un rol hacia el éxito empresarial. La razón es que, se refuerzan las políticas colaborativas.
Por último, considera que es importante que los modelos analíticos de la IA que se lleven a cabo dentro de la organización estén en un lenguaje entendible para todos los que forman parte de los procesos.
¿Interesante, verdad?
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