Ser capaz de anticiparse a las tendencias futuras y tomar decisiones operativas basadas en datos en tiempo real es un punto de inflexión para las empresas. Sin embargo, antes de aprovechar esta oportunidad, debe familiarizarse con IA productiva y su papel en la realización de soluciones de análisis predictivo. 

Estas soluciones combinan diversas prácticas y técnicas para generar análisis predictivos. Cada técnica tiene sus propios usos óptimos y puede ayudarle a gestionar su negocio de forma más eficiente.

Consejos para implementar con éxito soluciones de análisis predictivo basadas en IA

Si le interesa implementar técnicas de análisis predictivo basadas en IA, pero se siente un poco abrumado, no está solo. Sin embargo, si adopta un enfoque mesurado, puede implementar con éxito soluciones basadas en IA que beneficien a su negocio.

Tenga objetivos claros y metas alcanzables

Antes de comenzar a tomar decisiones basadas en el análisis predictivo de IA, es una buena idea determinar qué está tratando de lograr. 

Por ejemplo, ¿quiere optimizar las operaciones comerciales, aumentar las ventas o mejorar la satisfacción del clienteUna vez identificados sus objetivos y metas, es fácil implementar soluciones que produzcan los resultados deseados.

Reúnase con su equipo

Quizás puedas implementar la tecnología sin ayuda, pero esto es solo el comienzo. A menos que estés preparado para gestionar todos los aspectos del análisis de datos, necesitarás formar el equipo adecuado. ¿Qué compone un equipo adecuado? Necesitas personas con diversas habilidades.

Por ejemplo, necesitará especialistas en TI que le ayuden a implementar el software y a garantizar que funcione a la perfección con sus sistemas y red. También necesitará... científicos de datos e ingenieros, junto con personal familiarizado con el análisis de negocios.

Si a su empresa le faltan algunos miembros clave del equipo, considere incorporar personal nuevo. Incluso podría externalizar parte del talento necesario. Lo que mejor se adapte a sus necesidades dependerá de las necesidades de su empresa y de su personal actual.

Prepare sus datos

La IA es una forma de aprendizaje automático, así que no puedes simplemente introducir un montón de datos aleatorios en el software y esperar obtener pronósticos relativamente precisos. No necesitas tener tus datos impecables, ordenados y organizados, pero sí necesitas depurarlos.

Recopile todos los datos relevantes para sus objetivos y metas. Si intenta predecir las ventas futuras, necesitará todos sus datos de ventas anteriores. Si detecta algún error en los datos, elimínelos. 

Si envía datos erróneos al software de IA, probablemente no recibirá pronósticos precisos. Sus análisis podrían indicar que sus niveles de inventario son óptimos, cuando en realidad se están agotando.

Seleccionar y entrenar los modelos predictivos de IA

Recuerde que la IA requiere aprendizaje automático para generar análisis de pronósticos. También dispone de varias herramientas y plataformas de IA para elegir. Lo que funciona bien para un competidor puede no ser la mejor solución para su negocio, pero es algo que debe tener en cuenta. 

A un competidor podrían gustarle sus soluciones de análisis de IA basadas en la nube, mientras que un modelo in situ es una mejor opción para su negocio. La decisión sobre un modelo de IA suele depender de su presupuesto y del sector. cumplimiento de la seguridad de los datos normas

Tras elegir un modelo predictivo de IA, el siguiente paso es el entrenamiento. Un buen consejo es usar un subconjunto de datos para el entrenamiento y la validación. Una vez que esté seguro de que el modelo genera pronósticos precisos, es hora de pasar a la implementación y la integración.

Implementar el modelo predictivo de IA

Implementar e integrar el modelo de IA es un proceso de varios pasos. Tras implementar el modelo en su entorno de producción, podrá empezar a pronosticar basándose en nuevos datos y automatizar el proceso. Esto garantiza que el modelo de IA reciba datos y que todas las partes interesadas tengan acceso a la información.

Una vez completada la implementación, continúe con sus procesos de negocio. La forma y el lugar donde integre el modelo en sus procesos de negocio dependerán de sus objetivos. Si desea pronosticar ventas, integre el modelo en el sistema CRM. Puede usar un sistema diferente si está controlando el tiempo de los empleados u optimizando un horario.

El paso final es volver a verificar con todas las partes interesadas para asegurarse de que estén familiarizadas con el modelo de IA y puedan acceder y comprender fácilmente la información.

Preste atención a los estándares de cumplimiento de la industria

Los modelos predictivos de IA pueden ser una herramienta eficaz, pero también es necesario prestar atención a los estándares de cumplimiento del sector. Esto suele aplicarse a los requisitos de privacidad y transparencia, pero cada sector puede tener estándares diferentes. 

Al asegurarse de cumplir con las normas, puede aprovechar los beneficios que obtiene de un modelo predictivo de IA sin preocuparse por incumplir potencialmente las normas.