El modelado predictivo, también conocido como análisis predictivo, es una disciplina que utiliza técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial para predecir resultados futuros basados en datos históricos.
Proceso
- Comenzamos definiendo el problema de negocio a resolver. Ya sea para pronosticar la demanda, optimizar el inventario o predecir el comportamiento de los clientes, el objetivo es tomar decisiones informadas basadas en datos.
- Preparación de datos: se recopilan y pre-procesan los datos históricos. Esto incluye la limpieza, la transformación y la organización de los datos para el modelado.
- Creación del Modelo: creamos modelos predictivos mediante la generación de algoritmos de machine learning ad hoc. Los tipos más comunes incluyen:
- Clasificación y clustering: Categorizar los datos en clases predefinidas (por ejemplo, identificar clientes potenciales de alto valor) o agrupar puntos de datos similares (por ejemplo, segmentar a los usuarios en función del comportamiento).
- Regresión: Predecir valores numéricos (ej. Estimación de ventas futuras).
- Anomaly Detection: Identificación de patrones inusuales (por ejemplo, detección de no conformidades en una línea de producción o mal funcionamiento de la máquina).
- Utilizamos diferentes tipos de algoritmos incluyendo modelos estadísticos (regresión lineal y logística), algoritmos de ML (supervisados y no supervisados), redes neuronales, técnicas de deep learning y técnicas XAI.
- Integración en tiempo real: una vez entrenado el modelo, podemos empezar a hacer predicciones bastante pronto. Nuestras empresas clientes pueden utilizar estos conocimientos en tiempo real para añadir valor a sus áreas de negocio.
IA predictiva: aportando valor estratégico
El modelado predictivo es clave para empoderar a las empresas para que tomen decisiones más inteligentes y basadas en datos, lo que conduce al crecimiento y la eficiencia.
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- Maximizar los ingresos: las predicciones precisas permiten a las empresas optimizar la asignación de recursos y costes, así como generar nuevas líneas de productos mejoradas con datos.
- Reducción de costes: la gestión eficiente del inventario, la programación del mantenimiento y la planificación de la cadena de suministro ahorran costos y uso de recursos, lo que resulta en una mayor sostenibilidad.
- Ventaja competitiva: las empresas que aprovechan el análisis predictivo superan a la competencia al mantenerse a la vanguardia de las tendencias del mercado.
Nuestros use cases para modelos predictivos
Los modelos predictivos de IA desempeñan un papel crucial en la optimización empresarial y la toma de decisiones. Estos son algunos casos de uso clave típicos con los que podemos ayudar a su empresa:
Building robust and scalable AI models
Los modelos predictivos no son estáticos, sino que están en continuo aprendizaje. Se adaptan automáticamente a medida que se dispone de nuevos datos, de modo que podemos hacerlos escalables.
Nos centramos en la creación de modelos de IA optimizados de alto rendimiento que minimicen el uso de recursos computacionales, lo que se traduce en menores costes e impacto medioambiental.
Siempre evaluamos los casos de uso de IA dentro del sector específico de la empresa para asegurarnos de que la IA predictiva permita a las empresas tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y mantenerse a la vanguardia en un panorama de mercado dinámico.
Utilizamos principalmente Modelos Predictivos en los casos de uso:
