{"id":9484,"date":"2023-03-15T09:00:57","date_gmt":"2023-03-15T08:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/?p=9484"},"modified":"2023-08-11T22:06:37","modified_gmt":"2023-08-11T22:06:37","slug":"modelos-analiticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/mx\/blog\/modelos-analiticos\/","title":{"rendered":"Modelos anal\u00edticos: conoce la base de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

La Inteligencia Artificial (IA) dio un giro a las empresas modernas; utiliz\u00e1ndola de forma audaz, les permite ser m\u00e1s competitivas, resolver problemas complejos, enfrentar retos de negocios y alcanzar objetivos. Pero, \u00bfc\u00f3mo puede hacer tanto? La clave se centra en los modelos anal\u00edticos<\/strong> que son la base de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

En los nuevos formatos de negocios no se puede subestimar el poder que tiene la digitalizaci\u00f3n para mejorar los procesos, aplicar la toma de decisiones<\/a> basadas en datos y otros aspectos que llevan al crecimiento empresarial.<\/p>\n

La disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica nos coloca en una posici\u00f3n en la que es necesario conocer de qu\u00e9 van los nuevos formatos para estar a la vanguardia. As\u00ed que, si la IA forma parte de tu esquema empresarial, tienes que estar al tanto de los modelos anal\u00edticos<\/strong>.<\/p>\n

\u00a1Profundicemos en el tema!<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los modelos anal\u00edticos?<\/h2>\n

El concepto es simple, se trata de estudiar un problema a trav\u00e9s de una representaci\u00f3n matem\u00e1tica y con el an\u00e1lisis de datos, predecir patrones, optimizar indicadores, mejorar procesos y resolver conflictos con una m\u00ednima intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

Es un m\u00e9todo preciso que permite identificar patrones complejos. Aqu\u00ed tambi\u00e9n entra en juego lo que conocemos como el machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico<\/em><\/a>.<\/p>\n

El proceso funciona as\u00ed: cada informaci\u00f3n al ser aplicada sobre un nuevo dato arroja un valor y esto da como respuesta un resultado que se acerca con precisi\u00f3n a la realidad.<\/p>\n

Por ejemplo: La IA puede estudiar cu\u00e1l ser\u00e1 el porcentaje de ventas de un producto en el futuro. Lo hace bas\u00e1ndose en el comportamiento de los clientes en un periodo de tiempo. Para ello es necesario recopilar un gran volumen de informaci\u00f3n y estudiar el patr\u00f3n usando un modelo de an\u00e1lisis.<\/p>\n

As\u00ed 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.<\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de los modelos<\/h2>\n

En la inteligencia artificial<\/a> podemos diferenciar dos tipos de modelos de an\u00e1lisis para el estudio de datos; se trata de:<\/p>\n

Modelos supervisados<\/h3>\n

En el aprendizaje supervisado, cada dato a analizar est\u00e1 etiquetado y asociado a una categor\u00eda. Aqu\u00ed se usan t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n para desarrollar modelos predictivos.<\/p>\n

Su campo de aplicaci\u00f3n es el de predecir eventos, como, por ejemplo, asignar precios basados en la receptividad del p\u00fablico, identificar nuevos productos que generen un impacto en el mercado, entre otros.<\/p>\n

Modelos no supervisados<\/h3>\n

Se trata de un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico en donde los objetos de estudio no son etiquetados. Aqu\u00ed, el objetivo es estudiar muchos datos complejos para hacerlos m\u00e1s simples.<\/p>\n

Se pone en pr\u00e1ctica, por ejemplo, para definir grupos de clientes con caracter\u00edsticas comunes e investigaci\u00f3n del mercado.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se elaboran los algoritmos de los modelos anal\u00edticos?<\/h4>\n

La base IA fundada en los modelos de an\u00e1lisis est\u00e1 en la definici\u00f3n de patrones para observar datos. Esto se realiza a trav\u00e9s de algoritmos. Hay una gran variedad y aqu\u00ed mencionamos algunos de ellos:<\/p>\n