En este sentido, una encuesta realizada por Baufest para entender qué opina el mercado en general acerca de cómo el avance de la IA lo afectará en el corto plazo, reveló que el 71% de los sondeados cree que estos algoritmos les van a facilitar su trabajo. El optimismo disminuye con vistas al futuro: el 18% opina que en dos décadas reemplazará a gran parte de los puestos que hoy ocupan las personas, y el 11% considera que en 5 a 10 años su trabajo podría verse amenazado por el desarrollo de esta tecnología.
Pero volvamos al presente: que pasaría si, por ejemplo, alguien te dijera que un algoritmo puede anticipar cuánto va a vender tu compañía durante el año, ¿confiarías en los resultados que arroje esta tecnología?
La inteligencia artificial (IA) predictiva es un método de análisis de datos que permite predecir y anticipar las necesidades o eventos futuros de una organización, en distintos frentes tales como marketing, manejo de inventario, logística, ventas, finanzas, y mantenimiento de equipos entre otros. Esta tecnología también puede simular un conjunto de escenarios para afinar la estrategia de la compañía, por ejemplo, a nivel de precios, promociones y surtido, por mencionar solo algunos.
Actualmente las herramientas de inteligencia artificial han alcanzado un nivel tal de evolución que las empresas más pragmáticas ya comparten muchas historias de éxito, hacen más inversión, más conferencias, más descripciones de nuevos puestos y más noticias. Estos resultados permiten visualizar claramente las oportunidades que genera esta tecnología. Su funcionamiento se basa en información actual y pasada, recopilada dentro de la compañía. Sin estos datos sería imposible modelar predicciones útiles y efectivas.
En lo que refiere específicamente al flujo de las ventas o de los ingresos, hay varias tareas que la inteligencia artificial predictiva usando herramientas de machine learning (ML o aprendizaje automático) ya está haciendo por las organizaciones. Con ML es posible predecir, simular y automatizar distintos aspectos del manejo financiero de una empresa. Gracias a su evolución estas soluciones son ahora cada vez más precisas.
Los procesos de pronóstico financiero están vinculados a datos financieros, históricos y de mercado, que reflejan y afectan el desempeño de la empresa. Pero dado que las realidades comerciales rara vez son estáticas en el tiempo, la previsión financiera también debe tener en cuenta las circunstancias cambiantes. Las herramientas de machine learning permiten agregar entradas y mayores volúmenes de datos a la ecuación de pronóstico y así generar predicciones más precisas, utilizando datos como patrones de compra, registros históricos de fraude, información bursátil en tiempo real, hábitos de clientes y más.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Decíamos que la analítica predictiva emplea datos históricos (o datos externos) para anticipar eventos futuros. A diferencia del software tradicional donde se procesan datos con un programa previamente escrito generando resultados, en el machine learning se genera el programa a partir de los datos y de resultados históricos de esos datos, es decir la máquina aprende. Luego, ese modelo predictivo “aprendido” se usa en los datos actuales para proyectar lo que sucederá a continuación, o para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos.
Estas soluciones permiten acelerar el proceso de pronóstico, manejar una gran cantidad y variedad de datos, así como también mejorar continuamente la precisión, creando un sistema robusto.
Naturalmente siempre habrá factores periféricos que distorsionen los datos. Pero cuantas más fuentes de datos tenga la empresa, ya sean internas o externas, más precisas serán sus predicciones cuando se utilice inteligencia artificial y análisis predictivo.
Inteligencia artificial y machine learning
Según un estudio internacional de la consultora Future Market Insights, los ingresos del mercado de análisis predictivo alcanzaron los US$ 10,5 mil millones en 2021 y se prevé que crezcan a una tasa anual compuesta del 15,8% entre 2022 y 2032. Para fines de 2032 se estima que este mercado alcanzará una valoración de U$S 55,5 mil millones. En tal sentido, la firma Markets & Markets espera que varios factores, como el aumento del uso del ML así como también las adquisiciones y lanzamientos de productos en este mercado, impulsen la adopción de software y servicios de análisis predictivo.
Como disciplina derivada de la ciencia de datos, big data e inteligencia artificial, el análisis predictivo actual pone el foco en la relevancia comercial de los conocimientos resultantes. Con el software interactivo y fácil de usar, esta disciplina ya no es solo el dominio de matemáticos y estadísticos: los analistas comerciales y los expertos en líneas de negocios pueden hoy día fácilmente beneficiarse de estas tecnologías.
Ya comentamos que a nivel corporativo estas soluciones se pueden utilizar en diversos departamentos y actividades, pero para enfocarnos en los temas financieros y de ventas suelen emplearse por ejemplo para optimizar campañas de marketing (determinar las respuestas o compras de los clientes, así como para maximizar oportunidades de venta cruzada); en este sentido los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables. Además, los minoristas de todo el mundo están utilizando análisis predictivos para la planificación de mercaderías y para la optimización de precios, para analizar la eficacia de los eventos promocionales y determinar qué ofertas son las más adecuadas para los consumidores.
En el área de ventas hace tiempo ya que los gigantes minoristas como Amazon utilizan la IA predictiva. Las soluciones permiten optimizar el modelo y las estrategias de negocio a través de análisis avanzados. Por ejemplo, la IA predictiva permite recuperar información relacionada con la navegación de los clientes en un sitio web, para predecir otras necesidades actuales o futuras. Con esto se busca impactar en la experiencia del usuario de manera positiva, y las consecuencias en las cifras de ventas de la compañía suelen ser muy significativas. Un ejemplo popular es Netflix que usa algoritmos de IA para recomendar programas a sus usuarios, el vicepresidente de innovación de productos de Netflix, Todd Yellin, dice que el 80% de los contenidos vistos provienen de estas recomendaciones.
Con el aprendizaje automático, las empresas pueden procesar más datos de más fuentes y realizar consultas más complejas y sofisticadas de esos datos, produciendo pronósticos más precisos más rápido. Cualquiera que haya jugado una partida de ajedrez con Windows sabrá que es prácticamente imposible vencer a la CPU en el modo difícil, esto es debido a la inteligencia artificial detrás de este juego, que dará el mejor paso posible en el menor tiempo.
Futuro de la Inteligencia Artificial
Predecir datos de pérdidas y ganancias con aprendizaje automático hoy es una realidad habitual. Teniendo un conjunto de datos disponibles que incluya una variedad de variables de ingresos y gastos durante un lapso considerable, es posible anticipar el beneficio neto, considerando las tendencias de estacionalidad recogida en los datos históricos. Con estas herramientas también se puede observar qué variables afectan más las ganancias, y el beneficio neto. Y luego se podrán planificar distintos escenarios modificando esas variables.
En épocas de incertidumbre y cambios acelerados, la IA predictiva permite sumar un nuevo enfoque que colabora con la previsión empresarial. Al proporcionar a tu equipo de finanzas con soluciones de ML o IA, les estarás proporcionando herramientas que pueden acelerar y mejorar la precisión de su trabajo de pronóstico financiero.
En Baufest ofrecemos una solución integral de IA aplicada que se ajusta a lo que cada empresa necesita, de forma tal de generar impacto en el negocio. Por ejemplo podemos ayudarles a predecir diferentes aspectos de su actividad futura.