Anticípese. Decida. Optimice.

Un modelo puede, entre otras cosas, anticipar la demanda, las ventas, los riesgos, las averías o el comportamiento de los clientes. También puede generar puntuaciones, recomendaciones o probabilidades para mejorar una decisión de negocio.

La predicción busca estimar lo que probablemente va a ocurrir. La optimización utiliza después los datos y las restricciones disponibles para determinar la mejor decisión posible: planificación, inventario, asignación de recursos, precios o rutas, por ejemplo.

No existe un volumen universal. Depende de la frecuencia de los eventos, del número de variables, de la estacionalidad y del nivel de precisión buscado. Antes de elegir un enfoque, analizamos la calidad y la representatividad de los datos.

No. Podemos encargarnos de su extracción, limpieza, preparación y análisis. Sin embargo, un modelo no puede compensar indefinidamente unos datos insuficientes o poco representativos; ese límite debe identificarse desde el principio.

Depende del problema y de los datos disponibles. Medimos el rendimiento con datos que el modelo no ha utilizado en su entrenamiento y definimos con usted un umbral que permite decidir si el resultado es lo bastante bueno para utilizarse.

La respuesta depende de la criticidad del caso de uso. El modelo puede emitir una recomendación que un usuario debe validar, activar una alerta o automatizar una decisión solo por encima de cierto nivel de confianza.

Sí. Podemos reproducir las predicciones sobre periodos históricos para comparar lo que el modelo habría propuesto con los resultados realmente observados. Es una etapa esencial para medir su valor antes de integrarlo.

Los modelos pueden exponerse mediante una API o integrarse directamente en una aplicación, un cuadro de mando, un ERP, un CRM o un flujo de trabajo. El objetivo es que la predicción aparezca en el punto adecuado del proceso de decisión.

Depende, entre otros factores, del estado de los datos, del número de modelos, del nivel de precisión esperado y de las integraciones. Podemos plantear primero una fase de validación del potencial y, si los resultados son concluyentes, una fase de industrialización.

Lo vinculamos a la decisión mejorada: reducción del inventario, mejor asignación de los recursos, menos averías, aumento del margen, menos fraude o previsiones más precisas. El beneficio debe compararse con el coste de desarrollo y de explotación del modelo.