Analítica prescriptiva: qué es, diferencias con la predictiva y casos de uso reales
Business analytics DataLa analítica prescriptiva es una de las herramientas que se utilizan hoy en día para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Como su nombre indica, utiliza el análisis de datos para estudiar qué ocurrió en el pasado, y con base en ello, anticipar qué es lo que puede suceder en el futuro. Por su alta eficacia, sus aplicaciones son múltiples.
¿Qué es la analítica prescriptiva?
La analítica prescriptiva es la fase más avanzada dentro del ciclo de análisis de datos. Se centra en anticipar posibles escenarios futuros y ofrece recomendaciones concretas sobre qué decisiones adoptar para obtener los mejores resultados posibles.
Para poder llevar a cabo estos análisis, es necesario utilizar algoritmos avanzados, modelos matemáticos, optimización y técnicas de simulación que permitan generar propuestas de acción.
Por ejemplo, no se limita a predecir un aumento de la demanda de un producto, sino que indica también cómo se pueden gestionar inventarios, ajustar precios o rediseñar la cadena de suministro para responder a dicha demanda de manera eficiente.
No obstante, el análisis prescriptivo no reemplaza al juicio humano, sino que lo potencia a través de datos. Además de ser objetivos y no suposiciones, ayudan a reducir la incertidumbre en entornos complejos.
¿En qué se diferencia de la analítica predictiva?
Cuando se compara la analítica predictiva vs. prescriptiva, la diferencia principal está en el tipo de respuesta que cada una de ellas da. La analítica predictiva se centra en averiguar qué evento es el más probable que ocurra. Por ejemplo, prever la tasa de abandono de clientes en un servicio de streaming.
Sin embargo, la prescriptiva va un paso más allá y no solo responde a lo que sucederá con mayor probabilidad, sino que además da soluciones para mejorar ese resultado. Si seguimos con el mismo ejemplo, la acción a realizar para evitar la tasa de abandono podría ser recomendar campañas de retención personalizadas, rediseñar planes de precios o ajustar la experiencia de usuario.
Por otra parte, la analítica prescriptiva implica una complejidad técnica mayor, ya que no solo integra los modelos predictivos, sino también herramientas de optimización, heurísticas y simulaciones.
De ahí que se suela vincular a los avances en inteligencia artificial y machine learning, así como a técnicas de data mining que descubren patrones ocultos en volúmenes grandes de información.
Aplicaciones de la analítica prescriptiva
Las aplicaciones de la analítica prescriptiva son cada vez más amplias y se van extendiendo a sectores de diversa índole. Pero en todos, el valor es el mismo, y es la capacidad para convertir la información en una guía para la acción. Los principales son estos:
- Salud. Los centros de salud y los hospitales la usan para planificar recursos, personalizar tratamientos y prever necesidades de material médico.
- Finanzas. Los bancos y las aseguradoras pueden detectar fraudes, recomendar productos financieros y minimizar los riesgos de inversión.
- Retail. Las cadenas de distribución aplican estos modelos para ajustar precios, diseñar promociones y gestionar inventarios.
- Logística. Las compañías de transporte la integran para optimizar sus rutas, reducir los tiempos de entrega y mejorar la experiencia del cliente.
- Energía. Ayuda a anticipar los picos de consumo para diseñar estrategias de producción que sean más sostenibles y rentables.
En cualquiera de ellos, los beneficios de la analítica prescriptiva son los mismos. Se optimizan los recursos, se mejora la eficiencia operativa y se facilita la anticipación de los riesgos antes de que se materialicen. Además de poder reaccionar mejor, las empresas ganan ventaja competitiva en el mercado.
Casos de uso reales de analítica prescriptiva
Cada vez son más las empresas que apuestan por estos modelos. Los ejemplos de analítica prescriptiva más relevantes que conocemos son estos:
- UPS: La empresa de logística implementó un sistema de optimización de rutas basado en algoritmos prescriptivos que le permitió ahorrar millones de litros de combustible y reducir sus emisiones de CO₂. Predicen el tráfico o el clima y ajustan las decisiones sobre las entregas en tiempo real.
- Airbus: En el sector aeronáutico, Airbus aplica análisis prescriptivo en el mantenimiento predictivo de sus aeronaves. Sus sistemas identifican posibles fallos y recomiendan acciones preventivas para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad.
- Netflix: Además de recomendar contenidos mediante analítica predictiva, la compañía utiliza modelos prescriptivos para analizar qué tipo de series o películas tendrán mayor impacto en suscriptores y mercados específicos y así decidir en qué producciones invertir.
- General Electric (GE): A través de su plataforma Predix, GE aplica analítica prescriptiva en sectores industriales como energía y petróleo, y recomienda ajustes en maquinaria pesada para maximizar el rendimiento y minimizar costes de operación.
Fórmate en analítica de datos con Inesdi
Los mercados actuales requieren de perfiles profesionales que sepan trabajar con este tipo de herramientas avanzadas para mejorar la marcha general de las empresas en entornos muy competitivos.
Si quieres abrirte paso en el mercado con una formación completa y actualizada, inscríbete en nuestro Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial en Barcelona y Madrid.
Máster en Marketing Digital e Inteligencia Artificial (Barcelona | Madrid)
