Por qué los líderes de la industria están recurriendo a la analítica predictiva Pasar de una posición defensiva a una ofensiva para facilitar la oportunidad y el crecimiento.

La sensación de incertidumbre que se sintió durante la pandemia fue provocada en gran medida por dos características del virus; es invisible a simple vista y es impredecible.

Para muchas empresas y directores ejecutivos, esta pandemia ha acelerado la adopción e innovación de nuevas tecnologías en meses o años. Los beneficios y las implicaciones de esta aceleración y disrupción tecnológica llegaron para quedarse y serán permanentes.

Entre las fuerzas impulsoras de esta disrupción se encuentra el cambio del comportamiento de los usuarios y consumidores del comercio electrónico a las interacciones sociales y las transacciones financieras, así como la necesidad de las empresas y organizaciones de adaptarse al nuevo paradigma para sobrevivir.

Según una encuesta reciente de McKinsey, las empresas han gastado más en inversiones digitales que en cualquier otra medida de continuidad empresarial durante la pandemia. En consecuencia, el crecimiento de las herramientas y sistemas digitales se ha adelantado en un promedio de siete años en solo unos pocos meses de 2020.

La pandemia ha sido una revelación para las industrias que tradicionalmente se han mostrado reacias a adoptar la transformación digital, como el sector inmobiliario, y ahora se encuentran en medio de una revolución digital, cambiando sus modelos de negocio y operaciones a un entorno más virtual. El comercio minorista (incluidos los restaurantes y el comercio minorista de alimentos) también fue una de las industrias reacias a adoptar la transformación digital. Muchos pequeños minoristas cerraron durante la crisis porque no tenían tiendas en línea durante los períodos de cierre. No es una coincidencia que las acciones de Shopify hayan sido una de las más rentables del mundo en los últimos dos años.

Al mismo tiempo, las empresas que siempre han tenido la tecnología y la innovación digital en el corazón de su negocio se encuentran ahora en una posición sólida y experimentan un crecimiento exponencial, y con frecuencia dejan atrás a sus competidores no tan digitalizados.

Cómo las empresas sobreviven y se fortalecen

Hay varios factores organizacionales que impulsan el cambio y el crecimiento positivos:

1. Agilidad: si bien las empresas se enfocan en su misión y rentabilidad, deben ser conscientes de su entorno y tener en cuenta los desarrollos futuros para poder adaptarse a tiempo y evitar cualquier impacto potencial. Una vez que se identifica un riesgo u oportunidad, la agilidad permite que la organización se adapte con rapidez y sin problemas.
2. Resiliencia: la resiliencia, por otro lado, es un atributo de una organización que le permite resistir fuerzas disruptivas y cambios inesperados. Se supone que solo debe entrar en juego como un procedimiento de respaldo para sobrevivir cuando la organización no ha podido anticipar un evento importante y el impacto ya ha tenido un impacto. El nivel de resiliencia suele medir la capacidad de volver lo más cerca posible al estado inicial anterior al choque.

Una empresa resiliente es aquella que puede soportar la disrupción y adaptarse rápidamente a la nueva realidad, sin dejar de cumplir con sus funciones comerciales principales y proteger la marca. Esta no es una tarea fácil, especialmente porque las interrupciones continúan creciendo en número e impacto.

La resiliencia empresarial en la próxima década requerirá más que solo seguridad y cumplimiento. Las organizaciones deberán adaptarse de manera más rápida e inteligente a las condiciones cambiantes si esperan seguir siendo competitivas y relevantes. Las nuevas tecnologías pueden ayudar a las empresas a anticipar las interrupciones y responder con agilidad.

3. Anticipación: la anticipación es la piedra angular entre la agilidad y la resiliencia. Es la capacidad de prever y responder de manera inteligente y adecuada a cualquier eventualidad. Esta transición es vital para las empresas que desean mantenerse por delante de la competencia. La inteligencia a nivel empresarial solo puede provenir de modelos cuantitativos sólidos que aprovechen los datos históricos como base para predicciones o pronósticos futuros, en otras palabras, análisis predictivos.

Para prosperar y crecer, una empresa debe ser ágil. Una organización ajustada, que mejora continuamente los procesos mientras utiliza tecnologías ágiles y escalables que pueden ayudarles a hacer frente a casi cualquier situación.

Estar basado en datos ayuda a las organizaciones a ser ágiles y resistentes. Necesidad de poder mirar hacia atrás y hacia adelante para identificar posibles amenazas u oportunidades futuras.

Aquí es donde las tecnologías como el análisis predictivo se vuelven relevantes, lo que permite a las empresas volverse más ágiles al ser más proactivas y, en consecuencia, más resilientes, basando la predictibilidad en los aprendizajes (grandes o pequeños) de los datos históricos y un enfoque sistemático para proporcionar información sobre lo desconocido, reduciendo así incertidumbre.

Sin embargo, el uso de análisis predictivo conllevará algunos desafíos. En este momento, la mayoría de las empresas probablemente tendrían dificultades para implementar análisis predictivos en su organización de la noche a la mañana debido a una restricción recurrente: no siempre tienen una cultura totalmente basada en datos. Como resultado, la estrategia, la organización, los procesos o las tecnologías no están alineados para facilitar la recopilación, el procesamiento y la transformación de los datos sin procesar (en diversas calidades y cantidades) en conocimientos procesables.

¿Qué es el análisis predictivo?

La analítica predictiva se puede definir como una categoría de analítica de datos destinada a realizar predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos y técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. La ciencia de la analítica predictiva puede generar conocimientos futuros con un grado significativo de precisión. Con la ayuda de sofisticadas herramientas y modelos de análisis predictivo, cualquier organización ahora puede usar datos pasados y actuales para pronosticar de manera confiable tendencias y comportamientos, días, semanas o años en el futuro. El objetivo es ir más allá de saber qué ha sucedido para proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro.

La analítica predictiva atrae cada vez más el apoyo de una amplia gama de organizaciones. Según Zion Market Research, se proyecta que el mercado global de análisis predictivo alcance al menos $ 10.95 mil millones para el próximo año (2022).

El análisis predictivo utiliza una serie de enfoques y tecnologías, como big data, procesamiento de datos, modelado predictivo, aprendizaje automático y varios procesos matemáticos para examinar datos actuales e históricos para identificar patrones y predecir eventos y condiciones que pueden ocurrir en un determinado tiempo basado en parámetros especificados y con una puntuación de confianza.

Las organizaciones están aprovechando este sistema para identificar y explotar tendencias en los datos con el fin de detectar amenazas y oportunidades. Se pueden crear modelos para descubrir correlaciones y causales entre diferentes variables, lo que permite evaluar los riesgos y oportunidades que plantea un conjunto de circunstancias y, en consecuencia, una toma de decisiones más informada.

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Beneficios de la analítica predictiva y dónde se utiliza

Los adoptantes están utilizando estas técnicas de diversas formas, que con frecuencia dan como resultado la reducción de costos y el aumento de ganancias. Por ejemplo, los minoristas suelen utilizar modelos predictivos para pronosticar las necesidades de inventario, monitorear los programas de entrega y personalizar los diseños de las tiendas para optimizar las ventas.

Las aerolíneas están utilizando análisis predictivos para ajustar los precios de los boletos según los patrones de viaje anteriores.

Los fabricantes pueden rastrear la condición y el rendimiento de los equipos y anticipar fallas antes de que ocurran incorporando análisis predictivos en sus aplicaciones.

El sector de seguros puede usar modelos predictivos para rastrear y monitorear a posibles estafadores, reduciendo el tiempo dedicado a analizar reclamos individuales.

La industria hotelera puede pronosticar el número de huéspedes en una noche determinada para maximizar la ocupación y los ingresos. Los participantes de bienes raíces están volviendo sus ojos hacia el análisis predictivo, queriendo comprender cómo evolucionarán las diferentes áreas, cuál será la ubicación ideal y cómo se comportarán los activos en los próximos años en diferentes ubicaciones, así como también utilizar las tendencias de bienes raíces para predecir la vivienda. burbujas.

En el sector de la salud, la analítica predictiva podría salvar vidas. Según algunos de los informes más recientes, AI había detectado este coronavirus en sus primeras etapas. La compañía BlueDot, que utiliza el aprendizaje automático para monitorear la propagación de enfermedades contagiosas en todo el mundo, había alertado sobre el rápido aumento de la enfermedad pulmonar en Wuhan a fines del año pasado.

Más específicamente, BlueDot recopiló datos sobre más de 150 enfermedades y síndromes en todo el mundo, escaneando bases de datos de fuentes oficiales como el Centro para el Control de Enfermedades o la OMS a fuentes menos convencionales como patrones de viaje en todo el mundo, datos ambientales y de animales o detección de redes sociales, categorizando esto datos y la aplicación del aprendizaje automático para identificar casos destacados relevantes para un análisis más detallado.

Si bien estas son aún las primeras etapas para la IA, si se hubiera confiado lo suficiente en un modelo de este tipo, podría haber ayudado a las autoridades a prepararse, alertar y tomar las medidas necesarias que quizás podrían haber evitado el brote en primer lugar. No es injustificado pensar que, en el futuro, se puede prestar más atención a estas señales.

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Pasar de reactivo a proactivo

Si bien un absoluto no es algo que se pueda dar cuando se mira hacia el futuro, la incertidumbre es algo que se puede reducir mediante el análisis predictivo.

El factor clave a considerar aquí es la amplitud, calidad y granularidad de los modelos analíticos utilizados, ya que estos necesitan identificar tendencias o hacer predicciones con un enfoque holístico y a escala global. A diferencia de años anteriores, los avances del software para poder capturar una gama más amplia de fuentes y señales son sin duda más altos y deberían seguir aumentando en los próximos años.

La agilidad es la clave para la supervivencia, una lección que muchas empresas están aprendiendo de la manera más difícil a diario. Si cree que el mercado actual es volátil e impredecible, espere hasta mañana.

Tener visión de futuro requiere cierto grado de comprensión. Ser adaptativo requiere cierto grado de control. Para ser ágil se requieren ambos.

El análisis predictivo es más que solo cómo predecir lo inesperado. Se trata de pasar de reactivo a proactivo. Se trata de vivir en un mundo de condiciones cambiantes, en el que la mayoría de las empresas tienden a estar mal preparadas.

Se trata de mantener la ventaja competitiva frente a la incertidumbre; y abrazarlo con franqueza, disposición y agilidad. Y lo más importante, se trata de pasar de una posición defensiva a una ofensiva. No de una manera que arriesgue todo, sino de una manera que facilite las oportunidades y el crecimiento.

Pasar de reactivo a proactivo con análisis predictivo es el equivalente a cambiar la defensa del baloncesto de la vieja escuela por las últimas estrategias ofensivas: menos refuerzos contra lo que no puedes controlar y más anticipación de lo que viene a continuación.

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