Fecha de actualización: febrero 11, 2022
Tener la capacidad de tomar modelos de datos para predecir el futuro de la compañía, aplicándolos a la información, las cifras y las estadísticas de tu empresa o pyme es posible hoy gracias a los modelos predictivos basados en inteligencia artificial (IA).
Estos permiten ver de primera mano las ventajas de la aplicación adecuada de la IA para encontrar puntos comunes entre diversas piezas de información y hallar falencias en los procesos de la compañía, preferencias claves por parte de los clientes, posibilidades de fraude, entre otros patrones.
En palabras de Sebastián Peña Serna, fundador de la startup alemana Clesgo, para las empresas y pymes es crucial entender e implementar hoy fenómenos como internet de las cosas, aprendizaje de máquinas (machine learning), analítica de datos y computación en la nube para incrementar la operatividad y la productividad.
¿Quieres saber cómo le ayuda Renting Colombia a la productividad y eficiencia de tu empresa?
Te lo contamos todo en una llamada
“Hay que tener la capacidad de ser creativos, analíticos, audaces y, especialmente, de entender el lenguaje digital, explorar estas nuevas oportunidades y obtener el mayor beneficio de ellas. Tarde o temprano harán la diferencia”.
Sebastian Peña Serna, fundador de la startup alemana Clesgo.
Las búsquedas que haces a diario en los navegadores de internet, tus consultas en sitios de ventas online, las noticias que llegan al correo, las publicaciones que aparecen en redes sociales, el perfil de riesgo que el banco analizó para entregarte la tarjeta de crédito, el mensaje personalizado enviado por la tienda de corbatas. Cada uno de estos elementos, que ya hacen parte de la cotidianidad, se basan en analítica predictiva.
Rastros dejados por toda la red, información entregada voluntariamente en formularios y encuestas, todos se convierten en insumos para que algoritmos e inteligencia artificial, de los que se sirven proveedores de productos y servicios en todo el mundo, hagan su trabajo y se anticipen a lo que quieres ver o comprar.
Así funciona también a nivel corporativo. Los modelos predictivos se basan en información pasada de la compañía como:
Dicha información puede para predecir riesgos; vislumbrar mejores líneas de acción; diseñar estrategias; mejorar las interacciones con clientes y proveedores, entre otras acciones.
Para Sebastián Peña la clave está no solo en desarrollar e implementar “nuevas tecnologías de la información y la comunicación, TIC, sino de entender cómo funcionan, dónde se pueden aplicar, qué beneficios generan o cómo se pueden combinar”.
Este proceso de escarbar en el pasado para predecir el futuro es solo el inicio de una serie de posibilidades que se abren para las empresas. Entre las cosas que una empresa o pyme puede predecir con los modelos predictivos están:
Plantea los objetivos: sin un norte definido y enmarcado en un proyecto es muy difícil echar a andar el proceso.
Consigue los equipos y fortalece la red: implementa los cambios necesarios en temas de hardware y redes. Analiza las mejores opciones de software para construir un ecosistema robusto, con la ayuda de soluciones de big data.
Recolecta la información: interacciones con usuarios y clientes; datos estructurados (por edad, localización geográfica, salario, etc.), o datos no estructurados (textos, publicaciones en redes, entre otros) se encuentran entre el material recolectado para el análisis.
Mantén la buena salud de los datos: selecciona la mejor información y conserva el buen estado de los datos, a través de una buena estrategia de planeación, asignación de tareas, gestión documental y actualización de bases de datos.
Organiza los resultados: si no cuentas con una dinámica adecuada de estructuración de datos para su aprovechamiento inmediato en procesos internos de la compañía estarás desaprovechando el potencial de la IA aplicada a los modelos predictivos.
Actúa con base en los hallazgos: utiliza los datos resultantes para crear estrategias y tomar medidas preventivas, no los dejes reposando en servidores y discos duros.