predictivos

Predictivos es un término utilizado para describir un conjunto de métodos y prácticas orientados a prever eventos o condiciones futuras a partir de datos históricos. En la analítica de datos, los enfoques predictivos buscan convertir información pasada en pronósticos que pueden orientar decisiones, estrategias y operaciones en una organización. Aunque el término se aplica en distintos dominios, suele asociarse a la analítica de datos, el aprendizaje automático y la estadística aplicada.

Entre las técnicas típicas se incluyen la regresión, el análisis de series temporales, la clasificación y la detección de anomalías, así como métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. También se emplean enfoques de ensamblaje y modelos probabilísticos para estimar probabilidades y intervalos de confianza.

Las aplicaciones abarcan inteligencia empresarial, gestión de marketing, riesgo financiero, atención sanitaria, manufactura (mantenimiento predictivo), energía y cadena de suministro. En mantenimiento predictivo, por ejemplo, se predice la vida útil de componentes para programar intervenciones antes de fallas.

Para construir modelos predictivos se requieren grandes volúmenes de datos de alta calidad, historial de eventos y, a menudo, sensores en tiempo real. El proceso típico incluye recopilación y limpieza de datos, selección de características, entrenamiento, validación y despliegue, así como monitorización continua del rendimiento del modelo ante cambios en el entorno (drift).

Entre los retos se encuentran la calidad y representatividad de los datos, sesgo de los modelos, interpretabilidad, cumplimiento normativo y privacidad, integración de fuentes dispares y mantenimiento de los modelos ante cambios en patrones. Predictivos se distingue de la analítica prescriptiva, que añade recomendaciones de acción para optimizar resultados.