La inteligencia artificial (IA) es el conjunto de nuevas tecnologías que buscan simular algunas capacidades del intelecto humano. Una de estas capacidades es la interpretación del comportamiento del consumidor. Las empresas lo usan para conocer mejor a sus clientes, predecir sus posibles actitudes y tener herramientas para complacerlos y retenerlos.

En este contexto, entra en juego el proceso de análisis en sus diferentes modalidades: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Detallaremos cada uno más adelante.

La información y los análisis se aprovechan para una toma de decisiones más asertiva, basada en hechos pasados; anticipando la posibilidad de que vuelvan a suceder en el futuro; o, incluso, indicando la posibilidad de que ocurra una situación o evento aún impensable.

La inteligencia artificial opera allí de manera integral, en varios sectores. Aquí hay algunos ejemplos:

Predecir resultados electorales.

  • Identificar y filtrar mensajes de spam.
  • Anticipar actividad criminal.
  • Automatizar las señales de tráfico de acuerdo con las condiciones del camino.
  • Producir estimaciones financieras si ocurren tormentas y desastres naturales.
  • Clasificar los impactos económicos, sociales, médicos y de otros sectores durante la ocurrencia de una pandemia.
  • Dirigir la publicidad a tipos específicos de consumidores.

Actualmente, las empresas pueden administrar una gran base de datos, lo que permite una toma de decisiones más asertiva.

  

Descubre los tres tipos de análisis

Durante el desarrollo de un proyecto de IA, tenemos una etapa fundamentalmente importante, esta es, el análisis de datos, es un proceso que busca examinar los datos existentes, generar conclusiones, prever situaciones y proponer acciones. Para esto, se definen tres tipos de análisis que, se pueden definir de la siguiente manera:

Análisis descriptivo: en este tipo de análisis, se extraen y explican puntos especiales de atención para analizar la historia de un tema determinado. La información muestra tendencias y eventos que permiten a las partes interesadas analizar resultados y eventos pasados.

Análisis predictivo: con este tipo de análisis, es posible predecir lo que sucede en base a datos históricos. El punto más crucial es la calidad de los datos que tenemos, para que el pronóstico sea lo más preciso posible.

Análisis prescriptivo: según los resultados anteriores, los usuarios comprenderán y tomarán mejores decisiones sobre lo que se debe hacer para lograr los resultados deseados para el futuro. Esto significa que el análisis prescriptivo efectivamente permite elaborar recomendaciones para posibles situaciones futuras basadas en datos históricos.

Cada tipo de análisis se aplica de manera diferente; Sin embargo, pueden trabajar juntos. Para definir el papel de cada uno de ellos en un proceso dado, es necesario conocer en detalle los elementos necesarios para que el análisis funcione en cada caso y qué resultados puede proporcionar:

 

Análisis descriptivo.

El análisis descriptivo consiste en estudiar todo lo que tiene que ver con el pasado. Se utiliza para describir todos los eventos que han ocurrido, considerando parámetros y referencias que se reflejarán en la toma de decisiones. Para esto, se pueden aplicar varios enfoques y recursos:

Estadísticas: Algunos datos estadísticos que se pueden utilizar son el máximo, el mínimo, el promedio, la mediana, los cuartiles, la desviación estándar, la variación o los diez mejores / peores. Esta información se puede ver una por una o agrupada. Un buen ejemplo es el análisis estadístico de las ventas de una empresa multinacional por países.

Gráficos: es un elemento visual único que resume los datos que tenemos en las estadísticas. Existen varios tipos de gráficos que, dependiendo de los datos que tenga y de lo que le interesa ver, pueden estar en barras con líneas o circulares, entre varios formatos de organización. Algunos ejemplos pueden ser la evolución de las ventas o los beneficios y costos que puede tener una empresa en particular.

Tablas: también es un elemento muy visual para los datos. Un ejemplo son los saldos periódicos de una empresa.

 

Análisis predictivo

El análisis predictivo consiste en utilizar el aprendizaje automático para predecir posibles escenarios futuros. Para hacer esto, el usuario debe seguir unos pasos concretos, que son los siguientes:

Definir lo que queremos pronosticar: es esencial aclarar qué predicciones queremos obtener. Por ejemplo, el impacto que tendrá un anuncio en Internet.

Determinar la información sobre la cual se basan las predicciones: es necesario elegir bien los datos para que el pronóstico sea preciso y marque la diferencia en la toma de decisiones y proporcione a la inteligencia artificial los datos históricos necesarios para trabajar en las mejores condiciones posibles.

Los atributos deben ser incluidos, junto con los resultados. Asegurar los datos precisos es esencial. Esto significa que debe crear un modelo que se base en datos de entrada o datos históricos.

Para asegurarse de que el análisis será confiable, el modelo debe ser consistente y constantemente evaluado. Cuando confiamos en nuestro modelo de inteligencia artificial, podemos hacer la predicción final. Un ejemplo podría ser calcular la probabilidad de que un cliente potencial haga clic en anuncios individuales y solicite una compra

 

Análisis prescriptivo

Con el análisis prescriptivo, la inteligencia artificial se pone al servicio de la estrategia de una manera más dinámica y sofisticada, yendo más allá de proporcionar panoramas descriptivos y predictivos. En función de múltiples factores, se indican los mejores caminos a seguir y el posible impacto de diferentes variables.

En otras palabras, con este tipo de análisis evaluamos las decisiones en escenarios futuros, como el impacto que puede tener una acción correctiva dada para que los resultados sean consistentes con el objetivo propuesto.

Por lo tanto, la empresa puede tomar decisiones basadas en un historial de hechos y en vista de diferentes posibilidades y obtener recomendaciones estratégicas para optimizar los resultados en diferentes sectores. Un ejemplo podría ser una compañía telefónica que se da cuenta de que el uso que hace un cliente de sus servicios está disminuyendo. El análisis prescriptivo puede sugerir que existe una optimización de los servicios o un ajuste de los precios para evitar la pérdida de ese cliente.

Los tres tipos de análisis constituyen un poderoso conjunto de herramientas estratégicas de negocios y ciertamente facilitan la toma de decisiones: elevar el nivel de asertividad, potencializar oportunidades y generar resultados.