El aprendizaje de máquina es la automatización de algunas partes del método científico mediante el uso de algoritmos y conceptos matemáticos. Esto está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones, que se utilizan con el fin de extraer información que permita establecer propiedades entre conjuntos de objetos.
Hoy, tenemos una nueva situación que controlar…
Esta identificación de patrones requiere que estén disponibles grandes volúmenes de DATOS históricos, de tal manera que los modelos matemáticos o algoritmos que se utilizan, logren capturar la estacionalidad y la variación de los DATOS a lo largo del tiempo, para poder explicar los cambios y tendencias.
El aprendizaje automático tiene múltiples usos en casi todas las INDUSTRIAS y es de gran valor para identificar de antemano lo que sucederá en los próximos días, los estrategas de las organizaciones utilizan estas PREDICCIONES para definir y actuar sobre propuestas enfocadas en revertir el COMPORTAMIENTO futuro, predicción. Aunque a veces no es posible revertir este COMPORTAMIENTO y las acciones se centran en ajustar o enfrentar los resultados que los modelos predijeron.
Los modelos PREDICTIVOS tienen una alta difusión y uso recurrente en INDUSTRIAS tales como: transporte aéreo, comercio minorista, servicios financieros, telecomunicaciones, servicios públicos, entre otros.
El primer reto se refiere al historial de DATOS utilizado para entrenar los modelos PREDICTIVOS; Estos DATOS históricos reflejan un COMPORTAMIENTO que posiblemente no tiene nada que ver con el COMPORTAMIENTO actual de los clientes, ya que estos hábitos fueron forzados o presionados por el efecto de COVID-19.
El segundo desafío está relacionado con la VALIDEZ de la predicción, la alta incertidumbre que estamos experimentando y que coexistirá con nosotros durante unos meses, hará que las PREDICCIONES no se puedan usar o cambiar radicalmente y en pocos días.
La combinación de los períodos de análisis de los DATOS correspondientes a las fechas anteriores a COVID-19 con los DATOS generados durante COVID-19 generará el aprendizaje de patrones irreales o incorrectos. Solo imagine una compañía aérea haciendo una predicción de compra de boletos con los últimos 18 meses de compras y cancelaciones.
Propuesta para manejar esta situación
Durante muchos años, TATIC ha brindado servicios de análisis PREDICTIVO y PRESCRIPTIVO en diversas INDUSTRIAS en América Latina. Hoy, como muchas ORGANIZACIONES y herramientas de ciencia de DATOS, tenemos que superar esta situación y tenemos la oportunidad de innovar y adaptarnos al nuevo entorno.
A continuación, compartimos los 4 nuevos análisis que consideramos son requeridos para controlar la situación expuesta anteriormente.
- El valor de saber cómo se “comportaban” los clientes antes del COVID-19
- Cuál ha sido el efecto del COVID-19 en el nuevo “COMPORTAMIENTO” de los clientes.
- Cuales COMPORTAMIENTOS de negocio debo promover y cuál será el impacto en los clientes.
- Cuál será el efecto en los clientes sí modifico una o varias situaciones de negocio.
¿Desea comprender mejor las posibilidades de trabajar con aprendizaje automático, modelos predictivos y análisis de datos considerando el contexto de COVID-19? ¡Mira el libro electrónico totalmente dedicado al tema!
