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El aprendizaje automático y la analítica predictiva funcionan mejor juntos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático, cuando se combinan con el análisis predictivo, permiten a las empresas y organizaciones aprovechar al máximo sus datos.

Como muchas tecnologías de inteligencia artificial, la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo radica en las aplicaciones y los casos de uso. La capacidad del aprendizaje automático para aprender de conjuntos de datos anteriores y mantenerse ágil se presta a diversas aplicaciones como redes neuronales o detección de imágenes, mientras que el enfoque limitado del análisis predictivo está en pronosticar variables objetivo específicas.

En lugar de implementar un tipo de IA o elegir entre las dos estrategias, las empresas que quieran aprovechar al máximo sus datos deberían combinar el poder de procesamiento del análisis predictivo y el aprendizaje automático.

En el núcleo del aprendizaje automático

La inteligencia artificial es la replicación de la inteligencia humana por máquinas. Esto incluye numerosas tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático. Cada una de estas tecnologías diversas replica las habilidades humanas, pero a menudo operan de manera diferente para lograr sus tareas específicas.

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que permite que las aplicaciones de software se vuelvan progresivamente más precisas en la predicción sin estar expresamente programadas para hacerlo. Los algoritmos aplicados a los programas y software de aprendizaje automático se crean para ser versátiles y permitir a los desarrolladores realizar cambios mediante el ajuste de hiperparámetros. La máquina "aprende" procesando grandes cantidades de datos y detectando patrones dentro de este conjunto. El aprendizaje automático es la base fundamental para tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo, las redes neuronales y la operación autónoma de vehículos.

El aprendizaje automático puede aumentar la velocidad a la que se procesan y analizan los datos y es un candidato claro a través del cual la inteligencia artificial y el análisis predictivo pueden fusionarse. Mediante el aprendizaje automático, los algoritmos pueden entrenarse en conjuntos de datos aún más grandes y realizar análisis más profundos de múltiples variables con cambios menores en la implementación.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se han convertido en elementos básicos de la empresa, y el debate sobre el valor es obsoleto a los ojos del analista de Gartner, Whit Andrews. En años anteriores, poner en funcionamiento el aprendizaje automático requería una transición difícil para las organizaciones, pero la tecnología ahora tiene una implementación exitosa en numerosas industrias debido a la popularidad del desarrollo de aprendizaje automático de software privado y de código abierto.

"El aprendizaje automático es mucho más fácil de usar ahora que hace cinco años", dijo Andrews. "Y también es probable que sea más familiar para los líderes empresariales de la organización".

Detrás del arte de la analítica predictiva

Como forma de análisis avanzado, el análisis predictivo utiliza datos nuevos e históricos para predecir y pronosticar comportamientos y tendencias.

Las aplicaciones de software de análisis predictivo utilizan variables que se pueden analizar para predecir el comportamiento probable futuro, ya sea para consumidores individuales, maquinaria o tendencias de ventas. Esta forma de análisis generalmente requiere experiencia en métodos estadísticos y, por lo tanto, comúnmente es el dominio de científicos de datos, analistas de datos y estadísticos, pero también requiere una supervisión importante para funcionar.

Para Andrew White, analista de Gartner, la pieza fundamental de la implementación de análisis predictivos es un liderazgo empresarial sólido. Para ver una implementación exitosa, las empresas deben utilizar análisis y datos predictivos para intentar mejorar constantemente los procesos comerciales. Las decisiones y los resultados deben basarse en el análisis de datos, lo que requiere un equipo de ciencia de datos práctico.

Debido a las muestras de entrenamiento más pequeñas que se utilizan para crear un modelo específico que no tiene mucha capacidad de aprendizaje, White enfatizó la importancia de los datos de entrenamiento de calidad. Los modelos predictivos y los datos que utilizan deben ajustarse igualmente; confundir la analítica o los datos como protagonista principal es un error a los ojos de White.

"La realidad es que [los datos y los modelos analíticos] son ​​iguales", dijo White. "Debe tener la propiedad o el liderazgo en torno a la priorización y el control de los datos tanto como lo tiene para la analítica, porque la analítica es solo la última milla".

Aplicaciones de aprendizaje automático y análisis predictivo

Las empresas ricas en datos han establecido aplicaciones exitosas tanto para el aprendizaje automático como para el análisis predictivo.

Los minoristas son una de las empresas más predominantes que utilizan herramientas de análisis predictivo para detectar las tendencias de los usuarios del sitio web e hiperpersonalizar los anuncios y dirigir los correos electrónicos. Grandes cantidades de datos recopilados en puntos de venta, aplicaciones minoristas, redes sociales, sensores en la tienda y listas de correo electrónico voluntarias brindan información sobre la previsión de ventas, la gestión de la experiencia del cliente, el inventario y la cadena de suministro.

Otra aplicación popular de análisis predictivo es el mantenimiento predictivo. Los fabricantes utilizan análisis predictivos para monitorear sus equipos y maquinaria y predecir cuándo necesitan reemplazar o reparar piezas valiosas.

El análisis predictivo también se implementa popularmente en aplicaciones de administración de riesgos, fraude y seguridad, y atención médica en todas las empresas.

El aprendizaje automático, por otro lado, tiene una variedad más amplia de aplicaciones, desde la gestión de relaciones con los clientes, hasta los vehículos autónomos. Estos algoritmos se encuentran en los sistemas de información de recursos humanos para identificar candidatos, en el software vendido por los proveedores de análisis e inteligencia empresarial, así como en los sistemas de gestión de relaciones con los clientes.

En las empresas, las aplicaciones de aprendizaje automático más populares incluyen chatbots, motores de recomendación, estudios de mercado y reconocimiento de imágenes.

Técnicas entrelazadas para una empresa de vanguardia

Las aplicaciones de tendencias empresariales son donde el análisis predictivo y la IA pueden converger. Mantener las mejores prácticas de datos, así como centrarse en combinar los poderes del aprendizaje automático y el análisis predictivo es la única forma en que las organizaciones pueden mantenerse a la vanguardia del pronóstico predictivo.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden producir predicciones más precisas, crear datos más limpios y permitir que el análisis predictivo funcione más rápido y brinde más información con menos supervisión. Tener un modelo de análisis predictivo sólido y datos limpios impulsa la aplicación de aprendizaje automático. Si bien una combinación no proporciona necesariamente más aplicaciones, sí significa que se puede confiar más en la aplicación. Dividir los pelos entre los dos muestra que estos términos son en realidad jerárquicos y que, cuando se combinan, se completan entre sí para fortalecer la empresa.

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