En el tercer trimestre de 2021, el énfasis tecnológico de las organizaciones se extiende más allá de la automatización de lo existente, hacia la anticipación del futuro. La Analítica Predictiva ocupa un lugar central en este momento, ya que las empresas buscan respuestas a una pregunta crucial: “¿qué va a pasar y cómo podemos prepararnos?”. Tras la volatilidad de 2020 y la gradual recuperación durante 2021, las medianas empresas han acumulado gran cantidad de datos operativos, de mercado y de clientes. Convertir esos datos en insights accionables se vuelve imprescindible para navegar un entorno aún incierto. Es aquí donde la analítica predictiva y las técnicas de machine learning demuestran su valor, permitiendo identificar patrones, tendencias y probabilidades futuras que guían la toma de decisiones.

¿De qué hablamos al decir analítica predictiva? En términos simples, es el uso de datos históricos y algoritmos estadísticos/IA para predecir eventos o comportamientos futuros. A diferencia de la analítica descriptiva (que se limita a mostrar qué ocurrió) o la diagnóstica (que analiza por qué ocurrió), la predictiva mira hacia adelante. Por ejemplo, con analítica predictiva una empresa puede estimar la demanda esperada de sus productos el próximo mes, predecir qué clientes están en riesgo de abandonar el servicio (churn) o incluso detectar probables fraudes antes de que ocurran, todo basándose en patrones aprendidos de datos pasados. En 2021, estas capacidades ya no son exclusivas de científicos de datos en Silicon Valley; han sido democratizadas en buena medida por herramientas más amigables y servicios en la nube. Hoy, plataformas de inteligencia de negocios incluyen componentes de predicción integrados (por ejemplo, para pronósticos de ventas), y proveedores de cloud ofrecen APIs de IA donde uno simplemente lleva sus datos y obtiene modelos entrenados sin tener un PhD en estadísticas.

Durante este trimestre, muchas empresas medianas están dando sus primeros pasos serios en analítica predictiva. Un caso típico es el de compañías que implementaron sistemas de Business Intelligence (BI) en años recientes –cuadros de mando, reportes interactivos– y ahora desean pasar del “ver lo que pasó” al “prever lo que pasará”. La buena noticia es que contar con una base sólida de datos es la primera pieza del rompecabezas, y aquellas organizaciones que han avanzado en su transformación digital (por ejemplo, centralizando información de distintas áreas) tienen un punto de partida ideal. Los proyectos de analítica predictiva en este contexto suelen enfocarse en áreas como:

• Pronósticos de ventas y demanda: usando históricos de ventas, estacionalidad y variables externas (p.ej., tendencias del sector), los modelos pueden proyectar las ventas futuras con cierto nivel de confianza. Esto ayuda a planificar inventarios, producción y logística de forma más ajustada, reduciendo quiebres de stock o sobrecostos por exceso de inventario.
• Mantenimiento predictivo: en empresas de industria o transporte, algoritmos que analizan datos de sensores y mantenimiento pasado permiten predecir fallas en maquinaria o vehículos. Así se pasa de un mantenimiento rutinario a uno inteligente, reparando equipos justo antes de que fallen y evitando paradas imprevistas.
• Analítica del cliente (Customer Analytics): modelos que identifican qué cliente tiene mayor probabilidad de hacer una compra adicional (upselling) o de cancelar el servicio. Con esas predicciones, el equipo comercial o de marketing puede segmentar acciones proactivas –por ejemplo, ofrecer una promoción a quienes están en riesgo de churn para retenerlos.
• Detección de fraude o anomalías: en sectores financieros o de seguros, la IA revisa miles de transacciones buscando patrones inusuales que indiquen fraude. O en cualquier empresa, la analítica puede señalar anomalías en datos (p.ej., un pico atípico de gastos) para que se investiguen antes de que sean un problema mayor.

Lo interesante es que muchas de estas aplicaciones ya han demostrado ROI positivo en organizaciones globales, y ese conocimiento se está trasladando al mercado local. Por ejemplo, se sabe que las empresas orientadas por datos (data-driven) tienen mejores indicadores de desempeño y resiliencia. Un estudio de McKinsey mostró que compañías que utilizan analítica avanzada en sus procesos de decisión tienden a superar a sus competidores en métricas clave. En Colombia, vemos cada vez más interés en desarrollar estas capacidades internas o apoyarse en soluciones de terceros.

Claro está, desafíos existen. La calidad de los datos es uno: para predecir con acierto, los datos históricos deben ser confiables y representativos. Otro reto es el talento, pues aunque no siempre se requiera un científico de datos full-time, sí es importante que alguien entienda los resultados que escupe el modelo, valide si tienen sentido de negocio y los convierta en acciones. Aquí entra el concepto de “analítica aumentada”, una tendencia complementaria donde las herramientas hacen gran parte del trabajo pesado (preparar datos, probar diferentes algoritmos) y presentan resultados en lenguaje sencillo para que los expertos del negocio los interpreten​. Gartner ha destacado la analítica aumentada como un impulsor principal en el data analytics actual, ya que complementa las capacidades humanas con inteligencia de máquina, facilitando la adopción de la analítica avanzada​.

En resumen, a septiembre de 2021 la analítica predictiva se consolida como pieza fundamental del rompecabezas tecnológico. Automatizar procesos genera eficiencia, sí, pero predecir tendencias y resultados permite estrategia. La combinación es poderosa: procesos automatizados que generan datos constantemente, y sistemas analíticos que aprenden de esos datos para optimizar aún más los procesos o las decisiones. Para las medianas empresas, invertir en analítica predictiva equivale a dotarse de una bola de cristal basada en datos – no infalible, pero tremendamente útil. Significa tomar decisiones ya no solo con la intuición o la experiencia, sino apoyadas en probabilidades y modelos que consideran multitud de factores. En un entorno de negocios donde la anticipación puede ser la diferencia entre aprovechar una oportunidad o quedar rezagado, esta tendencia hacia la inteligencia predictiva no hará más que aumentar. Quienes comiencen ahora a construir estas capacidades, por modestas que sean (un primer modelo de pronóstico, una primera prueba de segmentación predictiva), estarán un paso adelante en agilidad y resiliencia de cara al futuro.