Ir al contenido principal

Análisis predictivo de la IA: la clave para liberar la información empresarial

El análisis predictivo de la IA puede ayudarte a hacer predicciones sobre el futuro, garantizando mejores decisiones empresariales. Obtén más información sobre cómo usar la IA para este fin.

En el mundo digital y conectado de hoy, las empresas tienen más datos que nunca sobre sus clientes y operaciones comerciales. Muchas empresas pueden estar familiarizadas con el uso de la información recopilada para hacer predicciones sobre las tendencias futuras de datos. Sin embargo, generar información empresarial efectiva y oportuna se ha vuelto más difícil con la gran cantidad de datos disponibles. Aunque el análisis predictivo puede ser una piedra angular de las operaciones comerciales, la inteligencia artificial (IA) es la clave para el éxito.

Cuando se trata de incorporar IA en el análisis predictivo, comprender el papel que desempeñan los algoritmos y modelos informáticos en el análisis de los datos de tu empresa y generar predicciones puede ayudarte a impulsar el crecimiento futuro. La visión empresarial siempre se trata de mirar hacia adelante y poder usar las lecciones aprendidas del pasado. Incorporar la IA en las prácticas comerciales existentes puede ayudar a una empresa a ver el futuro de una manera completamente nueva.

¿Qué es el análisis predictivo de IA?

El uso de inteligencia artificial para análisis predictivo se ha vuelto común en la inteligencia empresarial. Las grandes y pequeñas compañías están aprovechando los avances en modelos informáticos, a menudo modelos de IA, para analizar rápidamente sus datos relacionados con ventas, clientes, marketing y mucho más.

Vivimos en un mundo en el que los datos están disponibles en varios formatos, listos para ser usados en diversas aplicaciones. Si bien el análisis predictivo se ha utilizado desde que las empresas recopilaron datos, la inclusión de la IA en el proceso te ha permitido utilizar de forma rápida y eficaz las grandes cantidades de información que tienes a tu disposición.

Diferencia entre inteligencia artificial y análisis predictivo

Cuando se trata de entender el análisis predictivo de IA, hacer la pregunta, " ¿qué es el análisis predictivo? " es un buen lugar para empezar.

Si bien muchas personas no tienen una buena comprensión de la IA, es importante poder entender el análisis predictivo y cómo se aplica a tu negocio. Entonces, ¿cuál es una buena definición de análisis predictivo?

En la ciencia de datos, el análisis predictivo analiza lo que viene después. En otras palabras, se trata de analizar datos del pasado y evaluar lo que te sucederá en el futuro en función de esos datos.

Aunque el análisis predictivo era posible y se utilizaba antes del desarrollo de los modelos de IA, los métodos manuales de análisis predictivo pueden tardar horas en generar una solución basada en un par de cientos de puntos de datos.

La IA es muy eficaz para realizar análisis predictivos porque puede recopilar, organizar y analizar datos rápidamente. Los modelos de análisis predictivo de IA podrán generar una solución basada en millones de puntos de datos en cuestión de minutos. Por supuesto, las capacidades de la IA se extienden mucho más allá del análisis predictivo.

Componentes clave del análisis predictivo de IA

Cuando una empresa quiere utilizar la IA en sus campañas de marketing, es importante que tenga una idea de lo que es la IA y de lo que esta es capaz.

Con base en esto, se puede responder la pregunta "¿cómo funciona el análisis predictivo?", además de que las capacidades de la IA se pueden explorar más a fondo para desarrollar soluciones únicas para tu negocio y sus necesidades.

Los componentes aplicables al uso de la IA para el análisis de datos son los mismos que los que se utilizan en otras aplicaciones de la IA, por lo que comprender cómo funcionan estos elementos juntos puede ayudarte a determinar cómo desarrollar una solución basada en la IA.

En todos los usos de la IA, los 3 componentes clave son datos, algoritmos y predicciones.

Datos

Los datos son con lo que se entrena un modelo de IA. En las aplicaciones empresariales, los datos pueden provenir de registros de clientes o ventas o de información recopilada a través de un sitio web. Cualquiera que sea la fuente de los datos de una empresa, el seguimiento de datos y la comprensión de lo que contiene un conjunto de datos son esenciales para determinar cómo usar esa información. En cuanto a los modelos predictivos, ya sea que la IA esté involucrada o no, una empresa necesitará tener acceso a datos históricos para poder hacer predicciones futuras.

Algoritmos

En general, un algoritmo es una secuencia de pasos que llevas a cabo para lograr un objetivo. Las computadoras operan en función de algoritmos, y la IA ciertamente no es una excepción. El desarrollo de algoritmos de IA ha avanzado considerablemente en los últimos años, y los modelos de IA incluyen machine learning y redes de aprendizaje profundo. Estos algoritmos llevan a cabo el análisis de datos necesario para hacer predicciones.

Sin considerar la IA, el algoritmo de análisis predictivo simplemente implicaría observar los datos históricos existentes y crear una predicción del futuro. Cuando se usa la IA, las capacidades de análisis predictivo se amplían enormemente. Los datos pueden evaluar desde distintas perspectivas y de formas que un individuo o un equipo de personas son incapaces de hacer. Se han desarrollado varios algoritmos para realizar distintas tareas, y los modelos de IA pueden estar especializados en la interpretación y el uso de determinados datos.

Predicciones

El resultado de cualquier algoritmo de IA serán predicciones basadas en los datos. En el análisis predictivo, estas predicciones serán sobre el futuro. Para una empresa, el análisis predictivo de IA se utilizará para desarrollar una idea de las tendencias de ventas futuras o qué campaña de marketing será más efectiva. En última instancia, las predicciones se pueden comparar con los resultados reales y retroalimentarte al algoritmo de IA para mejorarlo.

Aplicaciones del análisis predictivo de IA

La inteligencia artificial se ha vuelto predominante en varios campos. Para las organizaciones que usan de manera regular análisis predictivos, usar IA en el proceso puede mejorar los resultados y optimizar la eficacia general.

A continuación, echa un vistazo a cómo se usa el análisis predictivo de la IA en distintos sectores:

Atención médica

Uno de los campos más importantes que aprovecha la IA y el análisis predictivo es la atención médica. Médicos de todo el mundo han utilizado el análisis predictivo para mejorar los diagnósticos y tratar enfermedades. Con la inclusión de la IA, estos mismos médicos pueden evaluar muchos más datos, lo que mejora significativamente sus capacidades de diagnóstico y sus resultados.

Finanzas

Las organizaciones usan regularmente el análisis predictivo en evaluación financiera. Desde los operadores de acciones que construyen modelos para predecir cambios futuros del mercado hasta las grandes corporaciones que usan sus propias transacciones históricas, la eficacia del análisis predictivo no puede ignorarse. Con la IA, evaluaciones más avanzadas basadas en mayores cantidades de datos pueden proporcionar predicciones más precisas sobre las finanzas futuras.

Marketing y ventas

Un punto ideal para que una empresa aproveche el análisis predictivo son las herramientas de análisis de sitios web. Mediante el uso de datos recopilados de los usuarios del sitio web, una empresa puede desarrollar un plan de marketing dirigido directamente a personas específicas.

Con el análisis predictivo de IA, se pueden evaluar rápidamente diferentes planes para determinar qué solución puede ser más efectiva para los usuarios individuales. La solución específica de marketing también puede aplicar en tiempo real y dirigir a los usuarios que navegan por un sitio web.

Servicio de atención al cliente

A medida que las empresas buscan mejorar la experiencia del cliente sproporcionando servicios personalizados, el uso de IA y análisis predictivo ha proporcionado nuevas formas de usar los datos de los clientes. Al aplicar IA a los datos de clientes que una empresa ya tiene y a la nueva información recopilada de nuevos clientes, una empresa puede crear rápidamente una solución que aumente la satisfacción.

Beneficios de usar análisis predictivo de IA

Cuando se trata del análisis predictivo de IA, una de las razones más importantes para usarlo es su capacidad para mejorar la toma de decisiones. Al emplear el análisis predictivo, una empresa puede tomar decisiones informadas y anticipar que esas decisiones tendrán más posibilidades de obtener un resultado positivo.

Debido a que una empresa puede evaluar rápida y precisamente grandes cantidades de información, la IA puede mejorar su eficiencia general. En lugar de depender de un equipo para analizar datos históricos, el análisis predictivo de IA reducirá la carga de tus empleados y aumentará la eficiencia.

Como empresa, los clientes lo son todo. Al desarrollar soluciones únicas para clientes individuales usando datos recopilados en tiempo real, una empresa puede mejorar la experiencia del cliente a la vez que ofrece campañas específicas que tienen más probabilidades de tener éxito.

Al mismo tiempo, ofrecer estas soluciones específicas puede dar a una empresa una ventaja competitiva sobre otra que no está utilizando los mismos datos para su máximo beneficio a través del análisis predictivo de IA. En última instancia, la IA y el análisis predictivo pueden ayudar a una empresa a mitigar el riesgo y mejorar el rendimiento general de sus campañas.

El futuro del análisis predictivo de IA

A medida que más empresas recurran a soluciones avanzadas de inteligencia empresarial, el uso de la inteligencia artificial en el análisis predictivo seguirá aumentando. Debido a que el análisis predictivo es algo que muchas empresas ya incluyen en varias operaciones, la incorporación de IA en estos procesos no requerirá una desviación significativa. Los avances en la IA han hecho que la tecnología esté más disponible, y cada vez más empresas buscan aprovechar los beneficios que proporciona la IA.

Mejora tus operaciones empresariales con análisis predictivos basados en IA

Si tu empresa está familiarizada con el análisis predictivo y lo utiliza en las operaciones comerciales diarias, puedes estar listo para dar el siguiente paso e incluir IA. Para las empresas que aún necesitan aprovechar el análisis predictivo, usar la IA puede ser una buena manera de comenzar con esta valiosa herramienta.

Independientemente de cómo use tu empresa el análisis predictivo, la ciencia de datos o la inteligencia artificial, Mailchimp tiene soluciones individualizadas para ayudar a mejorar e impulsar el éxito de tu negocio a través de una serie de herramientas de marketing.

Comparte este artículo