La IA predictiva, como todas las tecnologías emergentes, presenta desafíos, y conocerlos nos acercará a un uso más correcto.

En el artículo anterior, te conté un panorama general sobre la Inteligencia Artificial Predictiva, desde sus beneficios, hasta casos de uso dentro de diferentes industrias. En esta oportunidad quiero ir un paso más allá, y sumergirte en su funcionamiento y los desafíos que se deben enfrentar:

¿Cómo esta tecnología realiza las predicciones?

Para llegar a los potentes insights que nos puede entregar la IA, existen una serie de pasos previos que garantizarán que la información entregada sea correcta y realmente beneficiosas para los negocios:

1. Recolección de datos: Esta tecnología necesita ser alimentada con grandes cantidades de información, las cuales pueden provenir de fuentes variadas, como bases de datos internas, transacciones, dispositivos loT, redes sociales, etc.

2. Procesamiento de los datos: Limpiar y organizar los datos, antes que la IA comience a utilizarlos, es clave para que al analizarlos, se evite información errónea, duplicada, sesgos, inconsistencias, entre otros problemas, los cuales causarían fallas en el modelo.

3. Modelado: Se implementan algoritmos de aprendizaje automático, para construir el modelo que se adapte al tipo de datos, la naturaleza del problema y los resultados que deseamos conseguir. Todo esto nos permite identificar patrones complejos.

Algunos de los modelos más comunes son: Redes neuronales, modelos de regresión y árboles de decisión.

4. Entrenamiento: Al tener los datos ya procesados, se puede entrenar al modelo para que aprenda patrones y relaciones dentro de los datos. Es importante ajustar sus parámetros internos para mejorar la precisión de las predicciones y se debe tener en cuenta que este proceso puede requerir mucho tiempo y recursos computacionales.

5. Evaluación, validación y ajustes: Para realizar una evaluación correcta del modelo, después de su entrenamiento, se deben utilizar datos diferentes a los del proceso anterior para asegurarnos que el modelo generalice bien y memorice nuevos datos.

6. Predicciones: Una vez que el modelo está validado, puede realizar predicciones sobre nuevos datos, entregando información valiosa para la toma de decisiones empresariales y planificar estrategias. Estas predicciones pueden ser en forma de clasificación o en valores continuos.

Comprender la forma en la IA Predictiva realiza su función y contribuye al éxito empresarial, es clave, pero, no podemos dejar de lado, que es una tecnología que enfrenta muchos desafíos y riesgos, los cuales, en muchos aspectos, depende directamente de nosotros y el uso que le demos.

A continuación te cuento algunos de esos desafíos y las consideraciones que debemos tener en cuenta:

• Trabajar con datos de calidad: Si utilizas datos incorrectos o sesgados, obtendrás predicciones erróneas, es por eso, que la calidad de los datos debe ser primordial al momento de crear e implementar la IA.

• Ética y privacidad: Aún existen muchas preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos dentro de la Inteligencia Artificial, así como su uso indebido. Para ello, los gobiernos están trabajando en leyes que regulen su utilización, para que la ética sea la bandera principal y podamos aprovechar con responsabilidad, los beneficios que entrega.

• Sesgo y discriminación: Procesar los datos de forma incorrecta, puede introducir en los modelos sesgos, los cuales pueden amplificarse, afectando los resultados.

• Adaptabilidad: Los modelos deben ser capaces de actualizarse y adaptarse de forma constante a nuevos datos y formas de consumo, para que su implementación pueda perdurar en el tiempo.

De igual forma, otro desafío que debo destacar, es la transparencia, cuando consumimos modelos ya entrenados y con alta complejidad, puede resultar difícil comprender cómo llegan a sus predicciones, dificultando la confianza en los resultados.

Espero que esta información te sea de utilidad y te haga un panorama más exacto del proceso en que tu negocio puede obtener datos precisos para elevar el éxito y la ventaja competitiva.

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Referencias:

Ref 1: https://cdetech.org/inteligencia-artificial-predictiva-en-el-mercado-de-valores

Ref 2: https://keytrends.ai/es/academy/glosario/inteligencia-artificial/analisis-predictivo

Ref 3: https://geekflare.com/es/predictive-ai-vs-generative-ai/