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Análisis predictivo: 3 mejores prácticas para implementar esta tecnología útil

No importa en qué campo se encuentre, el análisis predictivo puede ayudarlo potencialmente a ganar más dinero, mejorar los procesos y más. No tengas miedo de experimentar.

Analisis predictivo 3 mejores practicas para implementar esta tecnologia util
Imagen: iStock/Kittiphat Abhiratvorakul

El análisis predictivo (PA) puede ahorrar dinero a las empresas al ayudarlas a identificar curvas de compra crecientes para que puedan ser las primeras en comercializar productos y promociones, y predecir fallas en los equipos en las líneas de producción antes de que sucedan. Los PA también pueden identificar posibles interrupciones en las cadenas de suministro, pronosticar amenazas climáticas e identificar a los empleados que tienen más probabilidades de dejar la empresa para buscar otras oportunidades.

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A pesar de esto, la adopción del análisis predictivo ha sido lenta. En una encuesta del Servicio de Asesoramiento de Dresner de 2017, solo el 23 % de las empresas dijeron que estaban utilizando activamente el análisis predictivo.

Esta tasa de adopción relativamente lenta no ha cambiado significativamente a la luz de la crisis de COVID-19 y otros proyectos analíticos que están más cerca de la vanguardia. Llevó a ResearchGate a señalar que «cada vez más empresas se están dando cuenta de que el análisis predictivo les permite reducir el riesgo, tomar decisiones informadas y crear experiencias diferenciadas para los clientes… Sin embargo, la adopción es baja y las organizaciones apenas comienzan a ver las posibles aplicaciones de esta tecnología».

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Una de las razones del temor es que desarrollar modelos analíticos predictivos efectivos requiere tiempo y recursos. Si las empresas no tienen la capacidad de contratar o financiar estos recursos, deben buscar soluciones de software comercial, pero en la mayoría de los casos no se han establecido claramente las mejores soluciones de su clase. Entonces, el que tiene más probabilidades de utilizar el análisis predictivo es el departamento de finanzas corporativas. Los departamentos financieros son conservadores por naturaleza y prefieren soluciones probadas en el tiempo.

Todos estos factores pueden llevar a los CIO a creer que es mejor esperar a que el análisis predictivo madure como disciplina analítica, pero ¿es realmente así?

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«El análisis predictivo es una nueva ventaja competitiva que puede ayudar a las empresas a superar a las demás y llegar a la cima de su industria”, dijo Christopher Warden, director ejecutivo y fundador de Liquid Lock Media. Warden combina la detección de fraudes, la gestión de las relaciones con los clientes, el marketing y las ventas, el precio la optimización y la gestión de operaciones se identifican como áreas clave en las que el análisis predictivo puede marcar la diferencia.

Las empresas pueden obtener una ventaja competitiva mediante el uso de análisis predictivos e incluso podrían quedarse atrás si no lo hacen. Pero también hay muchas incertidumbres y riesgos. Esta es una realidad con la que los CIO y las empresas deben lidiar.

Aquí hay algunas mejores prácticas que pueden ayudar.

1. Determine qué tan preciso debe ser su análisis predictivo

Todos queremos más del 95% de precisión, pero ¿tenemos que esperar hasta que suceda?

Algunas empresas utilizan PA con un riesgo relativamente bajo en el área operativa, y la tasa de precisión puede ser solo del 65% al ​​principio. No permiten que estos modelos tomen decisiones finales, pero los usan como guías generales que pueden señalar tendencias que pueden ayudar en la toma de decisiones.

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2. Decide cuánto riesgo puedes correr

Este es un corolario del primer punto de precisión analítica.

En algunos casos, las empresas pueden correr más riesgos con niveles de precisión PA más bajos. Con el tiempo, la precisión de PA mejorará en función de lo que se aprenda. Esto también te permite comenzar a introducir el PA en el juego.

3. Planifique las interrupciones y continúe perfeccionando sus modelos de análisis predictivo

Los factores comerciales y externos están en constante cambio.

Para cada modelo de análisis predictivo desarrollado, las empresas deben refinarlo y refinarlo continuamente. Esto mejora la precisión del análisis y garantiza que la empresa se mantenga al día con los desarrollos comerciales.

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