¿Qué es la IA predictiva?
La IA predictiva es un subcampo de la IA que se centra en el uso de los datos para identificar patrones que le permitan predecir tendencias o anticipar riesgos potenciales en el futuro
Ya conocemos las maravillosas funcionalidades de la inteligencia artificial dentro de procesos industriales como generativa con objetivos académicos, de ocio o incluso, para ciberataques como phishing.
Imágenes diseñadas por ChatGPT a partir de fotografías de la 1° Edición de nuestro Partner Training del 2025
Ahora revisemos un concepto del que seguramente ha escuchado: IA predictiva.
No se trata exactamente de un chat en el que pongo mi signo zodiacal y me lee el tarot. Hablamos de un nuevo aliado en el análisis de sus datos para garantizar la mejora continua y la transformación digital.
¿Qué es la IA predictiva?
SymphonyAI nos aclara que la IA predictiva se trata de un subcampo de la IA que se centra en el uso de los datos.
Además, CloudFlare nos la presenta también con la capacidad de análisis estadístico para anticipar eventos futuros, todo pensando en grandes cantidades de datos o Big Data.
La inteligencia artificial predictiva puede ser aplicada en campos como la previsión de ventas, pérdida de clientes, gestión del riesgo, ciberamenazas y más.
O si lo prefiere, para tener distintos futuros distópicos. Pero de esto hablaremos más adelante.
¿Cómo funciona?
La respuesta parece sencilla explicada en estas tres etapas:
Entrenamiento de la IA: Nos encantaría que fuera tan fácil como conectarse a internet, pero en la realidad la IA predictiva debe ser expuesta y entrenada con datos masivos de su empresa. Entre más datos tenga, más completasserán las respuestas que ofrezca.
Machine Learning: Cualquier inteligencia artificial se compone de dos algoritmos que le permiten entender y procesar la información que recibe sin intervención humana. Una de estas es el aprendizaje automático o machine learning, que con la cantidad suficiente de datos va identificando y asociando la información empresarial.
Patrones y comportamientos: Ya después de determinado tiempo estudiando todos los datos que le hemos dado a la IA predictiva, puede darnos ciertas sugerencias sobre algunos procesos. Por ejemplo, la IA ha estudiado en los últimos tresmeses las palabras más usadas en un ticket de reseteo de contraseñas, así puede identificar cómo se solucionan y arroja sugerencias o predicciones sobre la respuesta.
Vista de modulo inteligencia artificial de ServiceDesk Plus Cloud
La incertidumbre en el futuro empresarial
The New York Times nos dió a conocer lo que es el AI Futures Project mediante un informe llamado AI 2027. ¿Ya puede imaginar de qué trata?
Se trata de una proyección al futuro cercano, entre dos o tres años, sobre lo que puede suceder si la Inteligencia Artificial supera la inteligencia humana.
No es muy descabellado pensarlo si tenemos en cuenta que la IA ya puede entender los datos que le demos y darnos predicciones sobre estos después de estudiarlos. Entonces ya puede detectar cómo se comporta el ser humano y cual es la finalidad de todo el trabajo que realiza.
¿Qué dicen el Sr. Kokotajlo y el Sr. Lifland, lideres investigadores de este proyecto? A principios de 2027, la IA será un programador superhumano, un agente autónomo capaz de descubrir nuevas cosas.
Al poco tiempo después, para inicios de 2028, alcanzará la etapa más esperada (por ahora ficticia) de la IA, la superinteligencia (ISA). Cuando entienda y sea capaz de aplicar conocimientos que ni el ser humano ni las máquinas tradicionales han logrado alcanzar.
Finalmente, la dominación mundial... Bueno, no tan así.
Por ahora podemos decirle que esto no es algo posible hoy en día. La inteligencia artificial nos ayuda en nuestro día a día para la optimización de textos, categorización, generación de contenido y demás. Pero no está cerca de llegar a este estado al que todos tememos.
La IA tardó años en ser lo que conocemos ahora, sin embargo, la tendencia marca a que su evolución será progresiva y rápida. Esto es lo que nos dice entonces el AI Futures Project.
El panorama actual de la IA predictiva
Regresemos a la realidad. Estuvimos hablando de qué es la IA predictiva para dejar en claro los grandes alcances que puede tener, además del apoyo empresarial que significaría para los C-level, sysadmins e incluso el trabajador del día a día.
Aquí le contamos algunos de los casos específicos donde implementar la IA predictiva:
Si su empresa tiene picos de demanda y necesita entender cuándo debe tener más mercancía o cuando menos, la IA predictiva le ayudará en la gestión de su inventario.
Pensemos en la misma necesidad pero en un área diferente: la cadena de suministro. Reciba información de los momentos con mayor tráfico o si necesita mayor cantidad de recursos para cumplir con su objetivo de transporte.
Claro que también existen aplicaciones al sector salud. Todo bajo los más estrictos estándares de cumplimiento como HIPAA y NIST, la IA predictiva puede entender el comportamiento y la tendencia de las enfermedades para predecir momentos críticos de un paciente basado en su historial clínico.
Por el lado del marketing, entender qué contenidos desea consumir la audiencia es fundamental para llegar a ese publico objetivo. La inteligencia artificial predictiva puede entonces darnos sugerencias sobre lo que es tendencia en el mercado y cómo podemos transmitirlo.
No podemos dejar de lado a donde todos queremos llegar, una optima experiencia de usuario (UX). Y lo logra tal como lo pensamos, analizando su comportamiento basado en actividades anteriores.
Al final podemos decirle que todos los tipos de IA terminan complementándose unas con otras, aprovéchelas dentro de su red empresarial y aplicada a procesos para que pueda avanzar con esos proyectos que dejó archivados hace un tiempo.
No se deje ganar por la zozobra, anímese a testear, equivocarse y aprender de ello.
¡Queremos leerlo! Cuentenos qué opina sobre los rápidos avances de la IA. ¿Cree que puede llegar al punto de la tenebrosa ISA?
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