Una de las historias de éxito más impresionantes que conozco sobre el uso de inteligencia artificial para la predicción es la de Target, el gigante minorista con sede en Minneapolis.
En 2002, cuando Target contrató al estadístico Andrew Pole, sus ingresos eran de 44,000 millones de dólares. Para 2010, esos ingresos crecieron a 67,000 millones de dólares. Me impresionó descubrir cómo Target logró este crecimiento utilizando datos de sus clientes para predecir patrones de compra y liderar el mercado de futuros padres y bebés.
Hoy, más de una década después de 2010, reflexiono sobre cómo la democratización de la inteligencia artificial ha cambiado las reglas del juego. Ahora, puedo predecir las necesidades de los clientes, construir una base de seguidores leales e impulsar el crecimiento de los ingresos con herramientas accesibles. Este es el poder que tienen los métodos de pronóstico con IA, y quiero mostrarte cómo lo hago en mi día a día.
Qué son los métodos de pronóstico con IA
Los métodos de pronóstico con inteligencia artificial son modelos diseñados para analizar datos y patrones del pasado con el objetivo de predecir eventos o tendencias futuras.
Considero que la mayor ventaja de la inteligencia artificial radica en su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos complejos, ya sean estructurados o no estructurados, y ofrecer resultados precisos. Los datos estructurados son cuantitativos, como fechas y números, mientras que los datos no estructurados son cualitativos, subjetivos e interpretativos, como las imágenes.
Cuando realizo pronósticos, aprovecho la capacidad de la IA para procesar estos conjuntos de datos mediante algoritmos avanzados que conectan los puntos y revelan patrones. Esto permite a las empresas, incluyéndome a mí, mantenerse competitivas en un entorno en constante cambio.
Los métodos de pronóstico con inteligencia artificial tienen grandes beneficios en áreas como la automatización de la gestión de la fuerza laboral.
Según McKinsey, he aprendido que empresas en sectores como telecomunicaciones, energía, gas y atención médica pueden reducir entre un 10 % y un 15 % de sus costos si automatizan el 50 % de las tareas de gestión de la fuerza laboral utilizando motores de pronóstico basados en IA.
Algo que me llamó la atención es el análisis de Ronald Schmelzer, copresentador del podcast AI Today. Él destaca que los métodos de pronóstico con IA ayudan a las empresas a tomar decisiones más acertadas. Por su parte, Kathleen Walch, también copresentadora, refuerza esta idea añadiendo que la IA puede predecir el rendimiento de los productos y sugerir precios óptimos.
Lo que más valoro de la potencia de estos métodos de pronóstico es su capacidad para proporcionar respuestas precisas a preguntas críticas. A menudo reflexiono sobre interrogantes como estas:
- ¿Cómo serán mis previsiones de ventas para el próximo trimestre?
- ¿Cómo puedo optimizar mi cadena de suministro para adaptarme a una demanda cambiante?
- ¿Qué tendencias futuras debo considerar en las preferencias de mis clientes?
- ¿A qué riesgos potenciales me enfrento y cómo puedo gestionarlos?
Con la ayuda de la IA, estas preguntas dejan de ser especulativas y se convierten en oportunidades para planificar de manera estratégica.
Cómo funcionan los métodos de pronóstico con IA
Desde mi experiencia, los métodos de pronóstico con inteligencia artificial son ideales para industrias con productos establecidos y un amplio historial de datos. Estas dos variables facilitan que los modelos de IA generen predicciones precisas. El proceso de pronóstico generalmente sigue cuatro pasos clave, y aquí te explico cómo funciona:
Paso 1: recopilación y procesamiento de datos
Cuando trabajo con métodos de pronóstico con IA, el primer paso siempre es recopilar los datos necesarios y alimentarlos a las herramientas adecuadas. Las empresas pueden obtener estos datos de diversas fuentes, como sistemas CRM, ERP, herramientas de análisis web, plataformas de redes sociales o dispositivos IoT. Dependiendo de mi industria, siempre tengo en cuenta factores externos que podrían influir en la precisión de mis predicciones y en los resultados comerciales.
Después de recopilar los datos, sé que es crucial limpiarlos. Esto implica normalizar valores, eliminar duplicados y aplicar técnicas de forecasting, como el suavizado o la detección de valores atípicos.
Aunque muchas herramientas de IA automatizan este proceso, siempre prefiero que un analista humano revise los datos procesados. Una revisión rápida puede identificar errores que podrían generar predicciones engañosas, y eso es algo que no quiero pasar por alto.
La calidad de los datos que utilizo define la precisión de las predicciones, por lo que este primer paso es clave en cualquier proyecto de métodos de pronóstico con IA.
Paso 2: selección del modelo y entrenamiento
Cuando ya tengo datos limpios y estructurados, me aseguro de seleccionar el modelo de pronóstico con IA más adecuado para mi proyecto. Esta elección depende del tipo de datos con los que trabajo y del objetivo de la predicción, ya sea categórica o numérica.
Además, evalúo si mis objetivos de pronóstico son a corto o largo plazo. Por ejemplo, sé que un modelo ARIMA (promedio móvil integrado autorregresivo) es más sencillo y funciona bien para predicciones a corto plazo, mientras que un modelo LSTM (memoria a corto y largo plazo) es más complejo y puede manejar relaciones intrincadas en los datos.
Una vez que selecciono el modelo, lo entreno alimentándolo con datos históricos. Este proceso le permite al modelo aprender patrones y relaciones, reduciendo los errores y generando predicciones más precisas.
Paso 3: previsión
En este paso, introduzco nuevos datos en el modelo de IA, como cifras recientes de ventas o información actualizada sobre el comportamiento de los clientes. A partir de estos datos, el modelo genera predicciones basadas en los patrones que identificó durante el entrenamiento. Por ejemplo, puedo usar los datos de ventas del tercer trimestre para predecir el comportamiento de ventas del cuarto trimestre.
Un ejemplo que encuentro fascinante es el software de calificación predictiva de clientes potenciales de HubSpot. Esta herramienta utiliza métodos de pronóstico con IA para analizar innumerables puntos de datos históricos y actuales, identificando los clientes potenciales más prometedores.
Además, lo que más valoro es que se vuelve más inteligente con el tiempo, lo que permite a los equipos de ventas anticipar el comportamiento de los clientes y tomar decisiones fundamentadas en datos.
Paso 4: evaluación y toma de decisiones
En este paso, evalúo la precisión y la fiabilidad del modelo de pronóstico. Una vez que el evento ha ocurrido, comparo las predicciones generadas por el modelo con los resultados reales para determinar su efectividad.
Para medir la precisión, suelo utilizar métricas clave como:
- Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE): me ayuda a entender la precisión en términos de porcentaje, algo útil para interpretar los resultados.
- Error Cuadrático Medio (RMSE): muestra el error en las mismas unidades que los datos originales, lo que facilita una evaluación más directa.
Además, las visualizaciones, como gráficos de series temporales o gráficos de residuos, me son muy útiles para comparar los valores previstos con los resultados reales. Estas herramientas me permiten identificar posibles sesgos en el modelo y mejorar su rendimiento.
Si detecto inconsistencias, utilizo estos resultados para perfeccionar el modelo de pronóstico. Esto puede incluir ajustar parámetros, seleccionar diferentes características o incluso optar por un modelo de pronóstico con IA completamente distinto. Para mí, este paso es fundamental para garantizar que las decisiones que tomo estén respaldadas por predicciones confiables y precisas.
Pronóstico con IA frente a métodos tradicionales
Los métodos de previsión tradicionales utilizaban datos de encuestas y conocimientos de los consumidores combinados con el juicio de expertos y fórmulas matemáticas para mejorar la precisión de las predicciones comerciales.
Sin embargo, los métodos tradicionales se basaban en datos históricos y a menudo no captaban los cambios repentinos del mercado. Además, recopilar información sobre los consumidores es una tarea costosa y que requiere mucho tiempo, y el sesgo humano suele afectar a las predicciones. Estas debilidades de las previsiones tradicionales son el punto fuerte de la IA.
Con la IA, su empresa puede realizar predicciones rápidas y precisas utilizando datos históricos y en tiempo real. Creo que la previsión con IA es el futuro porque es automatizada, rentable y escalable, lo que permite a los equipos analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones complejos rápidamente.
Técnicas o modelos de previsión de IA
Redes neuronales
Desde mi experiencia, las redes neuronales son métodos de pronóstico con inteligencia artificial diseñados para imitar el funcionamiento de nuestro cerebro. Estas están compuestas por nodos interconectados, o neuronas, organizados en capas que cumplen diferentes funciones:
- Capa de entrada: recibe los datos relevantes.
- Capas ocultas: procesan los datos mediante transformaciones matemáticas.
- Capa de salida: genera las predicciones o clasificaciones finales.
En esencia, este modelo funciona como un sistema informático básico. Por ejemplo, en la capa de entrada, introduzco datos como cifras históricas de ventas o datos demográficos de clientes. Estos datos pasan por las capas ocultas, donde las neuronas realizan cálculos y análisis, y finalmente, en la capa de salida, obtengo resultados como valores numéricos específicos o clasificaciones categóricas.
Ejemplo de una red neuronal
Imaginemos que deseo realizar pronósticos precisos sobre la demanda de productos para optimizar la gestión del inventario en un negocio minorista. Si decido utilizar un modelo de pronóstico con IA basado en redes neuronales, primero recolecto datos históricos de ventas, como:
-
Ventas por fecha.
- Eventos promocionales.
- Tendencias estacionales.
- Factores externos, como festividades.
Después, limpio estos datos para asegurar su precisión y elimino posibles errores. Luego, introduzco estos datos en el modelo. En este proceso, cada neurona de la capa de entrada envía información a las capas ocultas, donde se procesan los patrones y relaciones en los datos.
Tras el entrenamiento, utilizo la red neuronal con datos recientes, como información sobre promociones actuales o tendencias recientes de ventas, para pronosticar la demanda futura. Estas predicciones me ayudan a ajustar los niveles de inventario y a satisfacer de manera eficiente las necesidades de los clientes, reduciendo costos innecesarios y maximizando la efectividad del inventario.
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
Desde mi experiencia, las máquinas de vectores de soporte (SVM) son métodos de pronóstico con IA que destacan por su capacidad para distinguir entre dos categorías de datos, como respuestas "sí" o "no". Este modelo es especialmente útil en tareas como el análisis de sentimientos y la detección de spam.
Cuando trabajo con datos limpios en un modelo SVM, sé que las fórmulas matemáticas separan la entrada en dos grupos distintos. Luego, el modelo identifica las características clave de cada categoría y establece una línea divisoria llamada hiperplano. Este límite permite al SVM analizar datos nuevos y determinar en cuál de las dos categorías encajan, basándose en sus características.
Ejemplo del modelo SVM
Imaginemos que estoy trabajando con una institución financiera que busca evitar pérdidas de clientes al predecir transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. El primer paso que tomo es recopilar y limpiar datos históricos de transacciones, como:
- Montos de transacciones.
- Ubicaciones.
- Categorías de comerciantes.
- Perfiles de usuarios.
Una vez que estos datos están listos, los introduzco en el modelo SVM. El modelo utiliza fórmulas matemáticas para identificar características clave que separan las transacciones en dos categorías: fraudulentas y no fraudulentas. Durante este proceso, el SVM crea un hiperplano y maximiza la distancia entre ambas categorías para reducir el ruido y mejorar la precisión.
Cuando ingreso nuevos datos de transacciones en el modelo, este los compara con las características de cada categoría para determinar si son fraudulentos o no. Gracias a esta capacidad, la institución puede identificar y marcar transacciones sospechosas, mejorando significativamente la seguridad y minimizando posibles pérdidas. Para mí, esto demuestra el poder práctico y estratégico de los métodos de pronóstico con IA como el SVM.
Memoria a largo plazo y corto plazo (MLCP)
Cuando utilizo un modelo de Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo (LSTM, por sus siglas en inglés), sé que este es ideal para trabajar con predicciones que dependen de secuencias largas de datos. Este modelo aprende y recuerda información clave gracias a su estructura única, que conserva y actualiza automáticamente las celdas de memoria.
El LSTM resulta especialmente útil en escenarios donde el contexto histórico es crucial para realizar predicciones precisas.
Ejemplo del modelo LSTM
Supongamos que dirijo una empresa de fabricación que enfrenta constantes averías imprevistas en sus máquinas, lo que genera pérdidas significativas en ingresos. En este caso, puedo recurrir al modelo LSTM para predecir los programas de mantenimiento y reducir el riesgo de fallas en las máquinas.
El primer paso que tomo es recopilar datos de rendimiento de las máquinas, incluyendo:
- Horas de funcionamiento.
- Temperatura.
- Niveles de vibración.
Luego, introduzco estos datos en el modelo LSTM. Este se encarga de descubrir patrones y de identificar eventos que preceden a las fallas de las máquinas. Por ejemplo, el modelo podría detectar que vibraciones altas combinadas con largas horas de operación son indicios claros de una posible avería.
Una vez que el modelo ha sido entrenado, comienzo a utilizarlo para analizar datos en tiempo real. Esto me permite predecir con precisión cuándo una máquina necesita mantenimiento, actuando de forma proactiva. Gracias a este enfoque, puedo reducir el tiempo de inactividad, disminuir los costos de mantenimiento y mejorar significativamente la eficiencia general de las operaciones. Para mí, este es un claro ejemplo de cómo los métodos de pronóstico con IA pueden transformar procesos industriales.
Árboles de decisión
Cuando utilizo un modelo de pronóstico con IA basado en árboles de decisión, lo visualizo como un árbol real. Cada nodo interno representa una característica clave de los datos, las ramas reflejan las reglas de decisión y las hojas muestran los resultados probables.
Este modelo divide los datos de entrada en características utilizando métricas como la impureza de Gini, la entropía o el error cuadrático medio (MSE) en casos de regresión. Continúa dividiendo nodos y ramas hasta que cada atributo alcanza un resultado específico.
Cuando ingreso datos de prueba en el modelo, este los descompone en atributos y los compara con los patrones existentes en el árbol. Luego rastrea esos atributos hasta llegar a un resultado final, que se convierte en su predicción.
Ejemplo de un modelo de árbol de decisión
Supongamos que trabajo en una empresa con muchos empleados y quiero evaluar su desempeño para identificar quiénes son aptos para promociones o necesitan capacitación.
El primer paso que tomo es introducir datos relevantes de los empleados en el modelo, estableciendo como objetivo una calificación de rendimiento (alta, media o baja). El árbol de decisión divide los datos en características como:
- Años de experiencia.
- Nivel educativo.
- Departamento.
- Registros de asistencia.
El modelo utiliza estas características para construir el árbol y las compara con la predicción objetivo. A medida que se desarrolla, identifica a los empleados que cumplen con los criterios establecidos.
Además, puede encontrar patrones útiles, como que los empleados promovidos anteriormente suelen tener niveles educativos más altos, mayor experiencia en un departamento específico o haber participado en un programa de capacitación en particular.
Con estas predicciones, puedo ayudar al equipo de recursos humanos a tomar decisiones informadas sobre promociones, capacitación y gestión del talento. Esto no solo optimiza los recursos de la empresa, sino que también mejora la eficiencia en la toma de decisiones estratégicas relacionadas con el talento humano.
Bosque aleatorio
Cuando utilizo el modelo de bosque aleatorio, sé que este combina varios árboles de decisión para obtener predicciones más precisas y confiables. A diferencia del modelo de árbol de decisión, donde cada nodo interno trabaja con un subconjunto único de datos, en el bosque aleatorio entreno cada árbol utilizando subconjuntos de datos diferentes.
Esto ayuda a evitar que el modelo se vea afectado por fluctuaciones aleatorias o ruido en los datos, lo que podría llevar a predicciones incorrectas.
Lo que encuentro más fascinante de este método es cómo asigna aleatoriamente subconjuntos de datos a cada árbol de decisión.
Esto garantiza que no todos los árboles aprendan los mismos patrones, añadiendo diversidad al modelo. Una vez entrenado, el modelo combina las predicciones de todos los árboles mediante un promedio (para valores numéricos) o una votación mayoritaria (para resultados binarios o de opción múltiple), lo que mejora la precisión general de las predicciones.
Ejemplo del modelo de bosque aleatorio
Imaginemos que trabajo para una empresa de telecomunicaciones que busca reducir la tasa de abandono de clientes al predecir quiénes podrían dejar el servicio. Mi enfoque comienza con la recopilación de datos históricos sobre el comportamiento de los clientes, como:
- Uso del servicio.
- Interacciones con soporte técnico.
- Historial de facturación.
- Datos demográficos.
- Casos anteriores de abandono.
Además, incluyo indicadores clave como la frecuencia de llamadas al soporte, la duración de la relación del cliente con la empresa y el tipo de pago (mensual o anual).
Una vez recopilados y procesados, introduzco estos datos en el modelo de bosque aleatorio. El modelo asigna atributos a diferentes árboles de decisión, entrenándolos para identificar patrones específicos que puedan predecir el abandono.
Después del entrenamiento, utilizo datos nuevos para probar el modelo. Este pasa los datos por los árboles de decisión, y finalmente combina los resultados para hacer una predicción final sobre qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar.
Con base en estas predicciones, puedo ayudar a la empresa a implementar estrategias de retención específicas, como descuentos personalizados, mejoras en el servicio o planes de fidelización, lo que reduce significativamente la pérdida de clientes.
Este proceso me permite trabajar con datos complejos de manera eficiente, optimizando la toma de decisiones y asegurando mejores resultados para la empresa.
Desafíos del uso de la IA para hacer pronósticos
Falta de experiencia humana
He observado que muchas organizaciones invierten en herramientas de inteligencia artificial avanzadas, pero a menudo pasan por alto la importancia de contar con personal capacitado que pueda aprovechar estas herramientas de manera efectiva.
Estoy completamente de acuerdo con esta afirmación. En mi experiencia, las herramientas de IA por sí solas no son suficientes; es fundamental que estén respaldadas por un equipo humano competente que pueda interpretar las predicciones y traducirlas en acciones estratégicas.
Creo firmemente que las manos capacitadas deben liderar todo lo relacionado con la implementación de métodos de pronóstico con IA.
El equipo adecuado no solo garantiza que las predicciones sean precisas, sino que también actúa como una barrera que traduce estas predicciones en decisiones comerciales efectivas, asegurando resultados alineados con los objetivos de la organización.
Calidad y disponibilidad de los datos
Desde mi experiencia, sé que para obtener los mejores resultados con métodos de pronóstico basados en IA, es fundamental contar con datos de alta calidad, relevantes y accesibles.
Sin embargo, muchas empresas enfrentan desafíos en este aspecto, como inexactitudes, inconsistencias y la falta de información suficiente. Esto ocurre con frecuencia, especialmente en sectores donde los datos provienen de múltiples fuentes, lo que hace difícil encontrar información precisa y en tiempo real.
Además, siempre insisto en que las empresas deben dedicar tiempo a limpiar sus datos y verificar posibles errores antes de usarlos en un modelo. Este proceso es clave para garantizar la confiabilidad de las predicciones.
Estoy completamente de acuerdo con esta afirmación. Siempre que me enfrento a predicciones poco fiables, lo primero que hago es revisar la calidad de los datos, porque en mi experiencia, los datos erróneos son la principal causa de predicciones incorrectas. La precisión de los métodos de pronóstico depende directamente de la calidad de los datos que introduzco en ellos.
Complejidad e interpretabilidad del modelo
Otro desafío importante es el equilibrio entre la precisión y la simplicidad del modelo. Como lo expresa :
Estoy completamente de acuerdo con esta afirmación. En mi experiencia, incluso después de analizar algunos de los modelos más avanzados mencionados en este artículo, me ha resultado difícil entender su funcionamiento, incluso cuando los expertos los explican en términos sencillos.
Si para mí ya es un reto, puedo imaginar lo complicado y lento que debe ser para un analista de datos rastrear cómo estos modelos llegan a sus predicciones. Esta falta de interpretabilidad no solo genera desconfianza en el modelo, sino que también puede resultar en un desperdicio de recursos.
Por eso, siempre recomiendo que las empresas busquen un equilibrio entre su necesidad de precisión y la simplicidad del modelo. En mi opinión, optar por modelos más simples no solo facilita la comprensión, sino que también permite que las predicciones sean más claras y fáciles de implementar. Este enfoque puede ahorrar tiempo, aumentar la confianza en los resultados y garantizar que los métodos de pronóstico con IA realmente generen valor para la organización.
Uso de IA para la previsión
En mi experiencia, los métodos de pronóstico con IA son una herramienta poderosa para mantenerse por delante de la competencia. Con datos históricos abundantes, un analista de datos experto y un modelo bien diseñado, es posible lograr resultados significativos que impulsen el éxito empresarial.
Sin embargo, siempre enfatizo que es crucial utilizar las predicciones de estas herramientas con cuidado. Un ejemplo claro es la historia de Target, que mencioné anteriormente. La empresa logró predecir el embarazo de una clienta antes de que ella misma lo compartiera con sus seres queridos. Esto plantea preguntas importantes sobre la privacidad y el uso de datos personales.
Aunque Target no enfrentó problemas legales en esa ocasión, considero que esta historia es una advertencia para todas las empresas que utilizan métodos de pronóstico con IA.
Gestionar la información personal de manera ética y responsable no solo protege la privacidad de los usuarios, sino que también fortalece la confianza en las herramientas y modelos que implementamos. Para mí, la transparencia y la ética son esenciales al aprovechar el poder de la inteligencia artificial en cualquier ámbito.
Preguntas frecuentes sobre método de pronóstico con IA
A continuación encontrarás algunas de las preguntas más comunes que recibimos en la comunidad de HubSpot sobre este tema:
1. Qué riesgos existen al usar métodos de pronóstico con IA
Entre los principales riesgos asociados con las técnicas de forecasting están la falta de calidad en los datos, que puede generar predicciones inexactas; la interpretación errónea de los resultados, que podría llevar a decisiones equivocadas; y los desafíos éticos relacionados con la privacidad de los datos.
Por eso, siempre insisto en la importancia de contar con un equipo capacitado y de seguir principios éticos claros al implementar estas herramientas. Un enfoque responsable en el uso de las técnicas de forecasting minimiza riesgos y maximiza beneficios.
2. Qué tan confiables son las predicciones de los métodos de pronóstico con IA
La confiabilidad de las predicciones en forecasting depende de la calidad de los datos, el modelo seleccionado y el entrenamiento del mismo. Los modelos bien diseñados y entrenados con datos limpios suelen generar predicciones muy precisas.
Sin embargo, ningún modelo es perfecto y siempre existe un margen de error. Por eso, las predicciones en forecasting deben complementarse con la experiencia humana para tomar decisiones más informadas y estratégicas.
3. Cuánto tiempo toma implementar un modelo de pronóstico con IA
El tiempo requerido para implementar métodos de forecasting con IA depende de varios factores, como la calidad de los datos disponibles, la complejidad del modelo seleccionado y la experiencia del equipo encargado.
En algunos casos, un modelo de forecasting simple puede implementarse en semanas, mientras que proyectos más avanzados pueden tomar meses. Siempre recomiendo comenzar con proyectos pequeños para generar aprendizajes rápidos, optimizar el proceso y construir confianza en los resultados antes de abordar implementaciones más complejas.
