En este sentido, una encuesta realizada por Baufest para entender qué opina el mercado en general acerca de cómo el avance de la IA lo afectará en el corto plazo, reveló que el 71% de los sondeados cree que estos algoritmos les van a facilitar su trabajo.  El optimismo disminuye con vistas al futuro: el 18% opina que en dos décadas reemplazará a gran parte de los puestos que hoy ocupan las personas, y el 11% considera que en 5 a 10 años su trabajo podría verse amenazado por el desarrollo de esta tecnología.

Pero volvamos al presente: que pasaría si, por ejemplo, alguien te dijera que un algoritmo puede anticipar cuánto va a vender tu compañía durante el año, ¿confiarías en los resultados que arroje esta tecnología?

La inteligencia artificial (IA) predictiva es un método de análisis de datos que permite predecir y anticipar las necesidades futuras de una empresa, analiza el marketing, inventario, logística, ventas, finanzas, y mantenimiento de equipos, entre otros. Esta tecnología también puede simular un conjunto de escenarios para afinar la estrategia de la compañía, por ejemplo, a nivel de precios, promociones y surtido. Su funcionamiento se basa en información actual y pasada, recopilada dentro de la compañía. Luego, ese modelo predictivo “aprendido” se usa en los datos actuales para proyectar lo que sucederá a continuación, o para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos.

En lo que refiere específicamente al flujo de las ventas o de los ingresos, hay varias tareas que la inteligencia artificial predictiva usando herramientas de machine learning (ML o aprendizaje automático) ya está haciendo por las organizaciones. Con ML es posible predecir, simular y automatizar distintos aspectos del manejo financiero de una empresa. Gracias a su evolución estas soluciones son ahora cada vez más precisas.

Los procesos de pronóstico financiero están vinculados a datos financieros, históricos y de mercado, que reflejan y afectan el desempeño de la empresa. Pero dado que las realidades comerciales rara vez son estáticas en el tiempo, la previsión financiera también debe tener en cuenta las circunstancias cambiantes. Las herramientas de machine learning permiten agregar entradas y mayores volúmenes de datos a la ecuación de pronóstico y así generar predicciones más precisas, utilizando datos como patrones de compra, registros históricos de fraude, información bursátil en tiempo real, hábitos de clientes y más.

En el área de ventas hace tiempo ya que los gigantes minoristas como Amazon utilizan la IA predictiva. Las soluciones permiten optimizar el modelo y las estrategias de negocio a través de análisis avanzados. Por ejemplo, la IA predictiva permite recuperar información relacionada con la navegación de los clientes en un sitio web, para predecir otras necesidades actuales o futuras. Con esto se busca impactar en la experiencia del usuario de manera positiva, y las consecuencias en las cifras de ventas de la compañía suelen ser muy significativas. Un ejemplo popular es Netflix que usa algoritmos de IA para recomendar programas a sus usuarios, el vicepresidente de innovación de productos de Netflix, Todd Yellin, dice que el 80% de los contenidos vistos provienen de estas recomendaciones.

Con el aprendizaje automático, las empresas pueden procesar más datos de más fuentes y realizar consultas más complejas y sofisticadas de esos datos, produciendo pronósticos más precisos más rápido. Cualquiera que haya jugado una partida de ajedrez con Windows sabrá que es prácticamente imposible vencer a la CPU en el modo difícil, esto es debido a la inteligencia artificial detrás de este juego, que dará el mejor paso posible en el menor tiempo.

Futuro de la Inteligencia Artificial

Predecir datos de pérdidas y ganancias con aprendizaje automático hoy es una realidad habitual. Teniendo un conjunto de datos disponibles que incluya una variedad de variables de ingresos y gastos durante un lapso considerable, es posible anticipar el beneficio neto, considerando las tendencias de estacionalidad recogida en los datos históricos. Con estas herramientas también se puede observar qué variables afectan más las ganancias, y el beneficio neto. Y luego se podrán planificar distintos escenarios modificando esas variables.

 

Via Baufest