La IA Generativa como Clave para Desbloquear el Potencial de la IA Predictiva en los Negocios
Pese a su enorme capacidad, la Inteligencia Artificial (IA) predictiva frecuentemente genera un valor más tangible que su contraparte más mediática, la IA generativa. Esta tecnología es fundamental para optimizar operaciones a gran escala, ofreciendo una propuesta de valor clara y respaldada por décadas de implementaciones exitosas.
Sin embargo, hasta la fecha, la IA predictiva solo ha alcanzado una fracción de su vasto potencial debido a su compleja implementación. Mientras que cualquier persona puede interactuar con la IA generativa mediante lenguaje natural, la IA predictiva no es directamente accesible para la mayoría de los usuarios de negocio. Su utilización requiere la intervención de científicos de datos y una comprensión semi-técnica sobre cómo los modelos de aprendizaje automático (ML) mejoran las operaciones. Esta falta de entendimiento generalizado provoca que la mayoría de los proyectos de IA predictiva no lleguen a implementarse, incluso contando con científicos de datos en el equipo.
Los Chatbots de IA Generativa Facilitan el Acceso a la IA Predictiva
La solución emerge con los chatbots de IA generativa. Una configuración adecuada puede poner en manos del usuario de negocio un asistente virtual, un científico de datos capaz de comunicarse en lenguaje sencillo, que guía el proyecto y resuelve dudas sobre la IA predictiva. Funciona como un colaborador y un socio de pensamiento que aclara, simplifica y sugiere, respondiendo a innumerables preguntas sin que el usuario tema ser inoportuno o formular cuestiones básicas.
Un ejemplo ilustra la eficacia de este enfoque. Consideremos un proyecto para segmentar una campaña de marketing cuya rentabilidad se visualiza en la siguiente curva de beneficios.
Al proporcionar esta imagen a un modelo de lenguaje grande (como Claude Sonnet 3 de Anthropic), junto con información contextual explicativa «tras bastidores», el sistema puede analizarla. El chatbot podría interpretar que el gráfico muestra tres curvas de beneficio correspondientes a diferentes modelos predictivos, evaluando las ganancias proyectadas según el porcentaje de clientes contactados. Señalaría que, con los parámetros dados, un modelo específico alcanza el pico de rentabilidad contactando aproximadamente al 25% de los clientes, mientras que otro modelo presenta menor potencial. Estas curvas visualizan el equilibrio entre alcanzar a más clientes y los rendimientos decrecientes.
Interrogado sobre el propósito del gráfico, el chatbot explicaría que ayuda a determinar el porcentaje óptimo de clientes a contactar en una campaña dirigida, visualizando la relación entre el alcance y el beneficio esperado para cada modelo predictivo.
Simplificando Conceptos Complejos
Incluso se puede solicitar al chatbot que explique conceptos como la forma ascendente y descendente de la curva de una manera muy sencilla, utilizando analogías. Por ejemplo, podría compararlo con un puesto de limonada donde, inicialmente, se llama a los niños más propensos a comprar (altas ganancias), pero al llamar a más y más niños, se incluyen aquellos menos interesados. Eventualmente, el coste de hacer limonada para todos supera las ganancias de las ventas, haciendo que la rentabilidad disminuya.
Esta capacidad de elucidación es notable. Muchos profesionales aún no son conscientes de que la propuesta de valor central de la IA predictiva es comprensible y se basa en aritmética simple. Un chatbot de IA generativa puede facilitar esta curva de aprendizaje y permanecer disponible para reforzar la comprensión. Además del ejemplo, estos modelos manejan bien otras preguntas cruciales como:
¿Por qué la curva tiene una pendiente inicial pronunciada?
¿Cómo se calcula el beneficio mostrado?
¿Dónde establecer el umbral de decisión óptimo?
¿Qué parámetros debería considerar ajustar?
¿Cómo gestionar las compensaciones entre distintos indicadores clave (KPIs) y cómo ayudan estos gráficos?
¿Cómo determinar si el proyecto está listo para su despliegue?
Un Escenario Ideal para los Modelos de Lenguaje Grandes
Tareas bien definidas y de alcance limitado como esta son precisamente donde los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) destacan. Para este uso, el chatbot solo necesita como base informativa el equivalente a unos pocos artículos (proporcionados al LLM como contexto).
Esto contrasta con usos más ambiciosos de la IA generativa, que enfrentan desafíos de fiabilidad. A menudo presentada como una solución universal, se espera que la IA generativa maneje proyectos que integren bases de conocimiento mucho mayores, trabajen con datos sensibles y ejecuten transacciones críticas automáticamente. Aunque es una incógnita cuándo la IA generativa alcanzará la madurez necesaria para estas aplicaciones a gran escala, la IA predictiva podría, de hecho, cumplir parte de la promesa de autonomía de la IA generativa.
No obstante, el enfoque principal aquí es el inverso: la IA generativa apoyando a la IA predictiva. La IA generativa puede manejar eficazmente la tarea de explicación, cubriendo una necesidad crítica pendiente: cerrar la costosa brecha entre tecnología y negocio que frena los proyectos de IA predictiva.
Más allá de esta asistencia mutua – IA generativa ayudando a la IA predictiva y esta última abordando problemas de fiabilidad de la primera – ambos campos están destinados a fusionarse de otras maneras. La IA generativa puede potenciar proyectos predictivos actuando ella misma como un modelo predictivo. Además, los modelos de bases de datos grandes (Large Database Models) complementan a los LLMs, aprovechando los datos tabulares de una empresa para proyectos de IA predictiva. La hibridación de la IA predictiva y generativa es un campo emergente con múltiples vías de desarrollo.
Insights de Evox News: Cómo la Sinergia entre IA Generativa y Predictiva Puede Impactar tu Negocio
La convergencia entre la IA generativa y la IA predictiva, tal como se describe, presenta oportunidades significativas para las empresas:
Impacto Económico: La capacidad de los chatbots de IA generativa para actuar como «científicos de datos virtuales» puede reducir la dependencia de personal altamente especializado y costoso para iniciar y supervisar proyectos de IA predictiva. Esto democratiza el acceso a la IA predictiva, permitiendo a empresas de menor tamaño o con presupuestos más ajustados implementar soluciones que antes estaban fuera de su alcance. Además, al acelerar la comprensión y la toma de decisiones, se acortan los ciclos de proyecto, lo que puede traducirse en un retorno de la inversión (ROI) más rápido.
Ventaja Competitiva: Las empresas que adopten tempranamente este enfoque para facilitar la implementación de la IA predictiva obtendrán una ventaja competitiva. Podrán optimizar operaciones clave (marketing, ventas, riesgo, logística) de manera más ágil y efectiva que sus competidores. La capacidad de los equipos de negocio para interactuar directamente con los conceptos de IA predictiva y comprender sus implicaciones les permitirá tomar decisiones más informadas y basadas en datos, superando a aquellas organizaciones donde la IA sigue siendo una «caja negra» gestionada exclusivamente por técnicos.
* Innovación: Al liberar a los científicos de datos de tareas explicativas y de soporte básico, estos pueden centrarse en problemas más complejos y en el desarrollo de modelos más sofisticados. Simultáneamente, al empoderar a los usuarios de negocio con herramientas comprensibles (chatbots) y una mejor intuición sobre la IA predictiva, se fomenta una cultura de experimentación e innovación basada en datos en toda la organización. Los propios equipos de negocio pueden identificar nuevas oportunidades para aplicar la IA predictiva, impulsando la innovación desde la base
