Inteligencia Artificial

Qué es un modelo prescriptivo y cómo se aplica al negocio

Las estrategias basadas en modelos prescriptivos ayudan a optimizar los recursos y a aumentar la eficiencia operativa de las corporaciones. Descubre cómo se aplican al negocio.

Por Redacción España, el 20/05/2020

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La minería de datos o Data Mining busca obtener patrones en volúmenes masivos de conjuntos de datos. Para ello, utiliza algoritmos de la inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (machine learning), estadística y sistemas de bases de datos (BBDD).

En relación al objetivo que se pretenda, los algoritmos de Data Mining se dividen en tres grandes grupos: descriptivos, predictivos y prescriptivos. A raíz de ahí, surgen tipologías de analítica de datos específicas para cada situación. En esta ocasión, nos centraremos en qué es un modelo prescriptivo y qué tipos existen.

¿Qué tipos de modelos o analítica existen?

Para poder tomar nuestras decisiones en la mejor dirección, es importante adecuar la analítica en los procesos de trabajo de nuestro negocio. Existen tres tipos de analítica principales:

En primer lugar, adaptaremos la analítica descriptiva. Se trata de un modelo basado en algoritmos que buscan correlaciones útiles para describir los datos. A través de patrones de comportamiento, son capaces de mostrar un nicho concreto.

El siguiente nivel encuadra la analítica predictiva, una técnica que ejerce un tratamiento sobre los datos para inferir en el resultado de una acción o determinar la probabilidad de que se produzca una determinada situación. Es muy útil para determinar la propensión de fuga en un negocio, por ejemplo, en una aseguradora.

A estos se une un tercer nivel, el más concreto y específico. Lo vemos en profundidad.

¿Qué es un modelo prescriptivo?

Los modelos predictivos se basan en analítica para cuantificar la toma de decisiones sobre la que girarán los futuros procesos operacionales de las empresas. Con ellos, es posible prever con un gran porcentaje de acierto qué sucederá y por qué, identificando la mejor dirección.

Todo ello está sustentado por un proceso de recopilación, adaptación y gestión de datos. Las técnicas de análisis son capaces de mejorar las estrategias de cada negocio y ayudar a captar nuevas oportunidades.

Hablamos de un tipo de analítica que busca optimizar los recursos y aumentar la eficiencia operativa, mediante técnicas de simulación y optimización que ayudan a dilucidar el mejor camino a seguir.

¿Cómo funciona un modelo prescriptivo?

Los modelos prescriptivos utilizan el conocimiento y la información recabada por las técnicas de analítica descriptiva y predictiva, es decir, clasificación, predicción y segmentación, apoyándose en la investigación operativa y en los números.

Como hemos dicho con anterioridad, un modelo prescriptivo ofrece soluciones fiables para conseguir los objetivos operacionales en base a datos reales e históricos del negocio.

En base a ello, establece un sistema que predice el impacto que tendrían las acciones que van a tomar en el futuro y escoge la que mejor retorno de la inversión tendrá.

Aplicación del prescriptivo: el caso de las Smart Cities

smart city

Las Smart Cities son ciudades inteligentes, donde la innovación y el potencial tecnológico son las herramientas de transformación y mejora de la calidad de vida de los seres humanos.

Las grandes metrópolis albergan cada vez más población, una población que a su vez, demanda mayores niveles de servicios y unas necesidades que cubrir de forma rápida y eficaz.

Este tipo de ciudades inteligentes aprovechan las aplicaciones que ofrecen las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para crear mejores niveles de infraestructura y servicios.

Un ejemplo clave de uso de los modelos prescriptivos en las Smart Cities puede ser el sector energético. A través de este tipo de análisis, las empresas pueden gestionar sus activos, ubicaciones y equipamientos. Además, pueden adaptar los planes financieros a la demanda del usuario, reduciendo el riesgo y los costes aplicados.

A través de los patrones de consumo, las empresas dedicadas al sector energético pueden detectar y prevenir. Esto tiene un doble beneficio: por un lado, reducir las acciones fraudulentas y por otro maximizar la eficiencia de los recursos y la gestión energética en las grandes ciudades.

Ventajas de usar Prescriptive Analytics

El uso del análisis prescriptivo en los procesos operacionales trae consigo una serie de beneficios para la compañía. Estos son algunos de ellos:

  • Análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Ofrecer la mejor decisión para el negocio a través de recomendaciones basadas en datos reales.
  • Reducción de costes.
  • Mejora del ROI.
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