“La Inteligencia Artificial (IA) en el análisis predictivo está revolucionando el mundo empresarial, ofreciendo perspectivas y ventajas competitivas sin precedentes. Este artículo explora el impacto transformador de la IA en el análisis predictivo y sus aplicaciones prácticas en diversos ámbitos y sectores inmersos en su transformación empresarial”.
¿Qué es el análisis predictivo basado en la IA?
El análisis predictivo basado en la IA implica el uso de inteligencia artificial para analizar datos históricos y datos existentes con el fin de predecir tendencias, comportamientos y resultados futuros.
Aprovecha los algoritmos de IA y el aprendizaje automático para procesar grandes conjuntos de datos, descubriendo patrones y correlaciones que no se identifican fácilmente mediante el análisis tradicional. La integración de la IA aumenta la potencia del análisis predictivo, proporcionando previsiones más precisas, eficientes y dinámicas.
Veamos cómo funciona y qué procesos están involucrados.
Ingesta y unificación de datos
Se recopilan datos de fuentes internas y externas como información transaccional, logs de sistemas, datos de sensores (IoT) o de aplicaciones CRM, ERP, Redes Sociales, datos climatológicos y de geolocalización.
Preparación de los datos
Se procede a la limpieza, normalización, imputación de valores nulos; al enriquecimiento con variables externas y a la creación de variables (Feature engineering) que mejoran la capacidad predictiva del modelo.
Entrenamiento de modelos predictivos
Se aplican algoritmos de IA —como árboles de decisión, redes neuronales, gradient boosting, etc.— que aprenden patrones en los datos históricos y desarrollan modelos matemáticos.
Evaluación y validación
Se valida el modelo con datos no analizados, se miden métricas clave como precisión, recall, AUC, etc. y se ajusta el modelo para evitar errores como overfitting (que suele producirse cuando el modelo no se puede generalizar y se ajusta demasiado al conjunto de datos de entrenamiento).
Predicción y despliegue
El modelo se pone en producción y comienza a realizar predicciones en tiempo real o por lotes. Por ejemplo: “Este cliente tiene un 82% de probabilidad de cancelar su suscripción en los próximos 30 días” o “Hay un 76% de posibilidad de que esta máquina falle en los próximos 10 días”.
Monitorización y mejora continua
El modelo se retroalimenta con nuevos datos y se ajusta automáticamente si cambia el contexto del negocio (autoaprendizaje).
Por tanto, la IA en el análisis predictivo es una capacidad que permite a las organizaciones anticiparse a lo que va a suceder, tomando decisiones basadas en datos y modelos algorítmicos en lugar de suposiciones o intuiciones.
Es una herramienta clave para organizaciones que buscan agilidad, precisión y ventajas competitivas en un entorno cada vez más incierto y cambiante.
Modelos predictivos: de la teoría a la práctica
Es fundamental comprender el papel de la IA en el análisis predictivo.
Como ya todos sabemos, la IA va más allá de la robótica: implica máquinas que realizan tareas y toman decisiones de forma autónoma.
Un componente clave de la IA es el aprendizaje automático, que identifica patrones en los datos para ofrecer información procesable. A diferencia de la IA generativa, la IA predictiva se especializa en el análisis de datos existentes para predecir resultados y tendencias futuras. Ambas formas de IA demuestran la autonomía de las máquinas, pero mientras la IA generativa hace hincapié en la creación, la IA predictiva se centra en la anticipación y la toma de decisiones informadas.
Aplicaciones de la IA en el análisis predictivo
El uso de la IA en el análisis predictivo es diverso y abarca múltiples sectores. Predice las tendencias de compra de los consumidores, optimiza el inventario en el comercio minorista, pronostica las fluctuaciones del mercado y ayuda a tomar decisiones de inversión en finanzas, y en sanidad, la IA anticipa los resultados o propone tratamientos posibles a pacientes, mejorando la rapidez del diagnóstico y de los tratamientos a aplicar. La adaptabilidad de la IA la hace aplicable en cualquier campo en el que predecir acontecimientos o comportamientos futuros resulte estratégicamente beneficioso.
Los métodos de la IA para el análisis predictivo pueden aplicarse a casi cualquier ámbito empresarial. Por ejemplo, anticipar posibles averías en las máquinas de fabricación o prevenir fugas en redes de distribución de agua antes de que se produzca una interrupción en el suministro; detectar intentos de fraude; y mantener la seguridad de los entornos informáticos.
A continuación, hemos elegido tres áreas para examinarlas más de cerca: ventas, recursos humanos y análisis de la cadena de suministro.
Caso práctico: modelos predictivos en Ventas
Piensa, por ejemplo, en el impacto que pueden tener los modelos predictivos basados en IA en el análisis de datos de Ventas y en lo mucho que pueden mejorar las decisiones que toman las empresas cada día. El aprendizaje automático podría identificar patrones de compra, como combinaciones comunes de productos que conducen a compras repetidas. Este conocimiento permite elaborar una estrategia de marketing dirigida, perfeccionando las estrategias de ventas a través de la predicción de determinados comportamientos.
Análisis predictivo basado en la IA: algunas aplicaciones
El análisis predictivo, además, es beneficioso en ámbitos como la fabricación, la detección de fraudes y la seguridad informática, lo que demuestra su amplia adaptabilidad. Desarrolladores, analistas de datos y gestores de productos pueden beneficiarse por igual.
Veamos, en cada caso, algunos ejemplos e historias de clientes que han aplicado la IA de Sisense (Sisense Intelligence) para enriquecer sus modelos de decisión con el análisis predictivo:
Revolucionando las Ventas y el Comercio electrónico
Los análisis predictivos en las áreas de ventas, un pilar para las sitios de comercio electrónico, son ahora esenciales en varios modelos de ventas. La IA desempeña un papel crucial en la asignación de recursos y la mejora de la experiencia del cliente, incluso aplicable a las tiendas físicas.
Aunque es posible que las empresas de comercio electrónico hayan sido pioneras en el uso del análisis predictivo en las áreas de ventas y marketing, otras organizaciones están entrando aprovechando su potencial. Por ejemplo, los gestores de grandes cuentas en ciertas industrias, que se desplazan continuamente para ver a los clientes en sus instalaciones —especialmente crítico en relación con artículos muy costosos como aviones o los sistemas de automatización de almacenes—, solo disponen de una pequeña fracción de su tiempo de trabajo para cerrar ventas reales. El análisis predictivo puede mostrarles cómo asignar mejor ese tiempo de venta, utilizando otro tipo análisis basado en recomendaciones del tipo: “A este otro cliente también podría gustarle lo que ya has vendido con éxito en otro lugar”.
Incluso las tiendas físicas están utilizando el análisis predictivo para aumentar sus ingresos. Starbucks, la cadena líder de cafeterías, ya ha anunciado que desplegará un sistema de recomendaciones basado en IA en sus establecimientos en todo el mundo.
Una pregunta rápida: ¿cuánto crees que podría mejorar tu negocio utilizando motores de recomendación o análisis predictivos de ventas? La consultora de investigación Aberdeen ha descubierto que las organizaciones que se centran en las necesidades y deseos de los clientes mediante análisis predictivos, aumentan sus ingresos orgánicos un 21% interanual, frente a una media del 12% en el sector.
Si lo deseas, puedes explorar algunos casos de éxito de Sisense en este ámbito:
Barrios lleva la analítica a nuevas cotas en la industria aeroespacial
Cómo Skullcandy utiliza el análisis predictivo y de sentimiento para comprender a sus clientes
Mejorando las predicciones en las cadenas de suministro
La optimización de la cadena de suministro es otra de las aplicaciones clave del análisis predictivo basado en la IA. Para satisfacer a los clientes y mantener la rentabilidad, las cadenas de suministro deben garantizar que los productos adecuados se fabrican en las cantidades correctas y se almacenan en los lugares adecuados, como las estanterías de los minoristas, los centros de distribución y los depósitos de los fabricantes.
El análisis predictivo basado en la IA para el comercio minorista, puede ayudar a las cadenas de distribución a obtener un rendimiento superior mostrando dónde es probable que la demanda sea mayor, y qué minoristas y centros logísticos necesitarán qué tipo de reposición. También puede sugerir qué condiciones de transporte (clima, congestión, incluso huelgas) afectarán a la elección óptima de modos de entrega y rutas de transporte. Con la interfaz adecuada para el análisis, también podrían obtener previsiones actualizadas de las necesidades de producción y envío con solo pedírselas en voz alta a su sistema.
En uno de nuestros casos de éxito se popularizó el término: “Sisense it!”
Las empresas farmacéuticas, por ejemplo, pueden utilizar el análisis predictivo basado en la IA para afinar las previsiones de ventas y suministro de medicamentos en función de acontecimientos tales como incendios, catástrofes meteorológicas o virus estacionales; así cómo mejorar las previsiones en cada parte de la cadena de producción; también para atender con mayor eficacia las demandas en base a recomendaciones sobre tratamientos a aplicar a determinado conjunto de pacientes de riesgo en periodos estacionales.
Las cadenas de supermercados podrían tener en cuenta los patrones meteorológicos locales en la analítica para predecir, tienda por tienda, qué envíos de productos deben hacerse. Por ejemplo, más loción solar y juegos de barbacoa para un aumento de las temperaturas en un fin de semana de verano en un determinado lugar; más latas de sopa para un tiempo lluvioso o frío en otra localización.
Aquí te dejamos algunos casos de éxito de Sisense en este ámbito:
ALOM ofrece aplicaciones analíticas a sus clientes de la cadena de suministro global
GeriMedica lidera una revolución filosófica en la gestión de datos en el sector sanitario
Bioforum avanza con Sisense en su estrategia analítica en la industria farmacéutica
Transformación en RRHH y la Gestión del Talento
Los departamentos de gestión de Personas son conscientes del coste que supone la rotación de empleados para su empresa. Una alta rotación conlleva elevados costes de contratación de trabajadores, de sustitución, y altos costes para formar a los nuevos empleados antes de que puedan llegar a ser productivos.
En las empresas en las que este es un problema importante, el análisis predictivo puede venir en su ayuda, e incluso puede aportar algunas ideas sorprendentes. Utilizando datos de distintas fuentes, puede descubrir que las tácticas anteriores, como los salarios más altos, los ascensos y las calificaciones de rendimiento más elevadas, no redujeron la rotación. En cambio, en varias combinaciones, como recibir un ascenso sin el correspondiente aumento de sueldo, la aumentaron.
Otras empresas utilizan análisis predictivos de RRHH para predecir qué directivos lo harán bien y a cuáles les vendría bien una formación adicional en gestión para evitar problemas de rendimiento o motivación del personal antes de que se produzcan. Sin embargo, como nota de precaución, las empresas también hacen hincapié en utilizar estos análisis para ayudar a sus equipos de RRHH a tomar decisiones, pero no para asumir el proceso de toma de decisiones. Los análisis predictivos en RRHH, como en otras áreas, suelen ser más útiles cuando se utilizan junto con la experiencia y el juicio humanos.
Y, si te resulta de interés, puedes analizar con más detalle algunos casos de éxito de Sisense en este ámbito:
LiveHire transforma con Sisense la gestión del Talento
Cómo Measuremen transformó el análisis de los espacios de trabajo con Sisense
Inicia tu viaje hacia el análisis predictivo basado en IA
El análisis predictivo basado en IA solo puede ser tan bueno como los datos que les proporcionemos, a lo que se une la capacidad de tu plataforma de análisis para hacer frente al volumen y la diversidad de datos necesarios.
Otras investigaciones de Aberdeen muestran que las empresas que obtienen los mejores resultados con el análisis predictivo tienden a utilizar múltiples fuentes de datos. Entre ellas se incluyen datos no estructurados, basados en texto, de máquinas o de dispositivos IoT. Cuantos más datos puedas analizar y cuanto más rápido puedas hacerlo, más probabilidades tendrás de obtener información viable y procesable en el momento oportuno.
Es importante buscar una plataforma que le permita introducir, limpiar y mezclar fácilmente todo tipo de grandes conjuntos de datos para obtener resultados como los descritos aquí. Al fin y al cabo, no pensarías que te íbamos a contar lo buenos que pueden ser los análisis predictivos para tu empresa sin ofrecerte una buena solución para obtenerlos, ¿verdad?
¿Quieres saber cómo tu organización puede utilizar Sisense para mejorar tu estrategia y aplicar los análisis predictivos basados en IA de Sisense Intelligence para transformar y mejorar tus resultados?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, June 25, 2025