La predicción algorítmica en el mundo digital

La fascinación humana por el futuro es parte de nuestra herencia evolutiva. Las personas que pueden prever los riesgos siempre han sido más propensos a sobrevivir que las que no pueden. Así ocurre también en los negocios, donde la capacidad de predecir lo que está por delante continúa diferenciando a los líderes con un gran desempeño del resto. De eso se trata la predicción, pero es sorprendentemente difícil (y normalmente costosa) de hacer.

Tradicionalmente, la predicción ha sido un proceso manual con personas que recopilan, compilan y gestionan datos, a menudo dentro de hojas de cálculo. Sin embargo, las organizaciones están cambiando estos procesos, involucrando a las personas con sistemas de predicción analítica. Todo esto es posible gracias a las nuevas tecnologías: plataformas de análisis avanzado, la computación en memoria y herramientas de inteligencia artificial, incluido el machine learning.

¿Qué es exactamente la predicción alogrítmica?

La predicción algorítmica usa modelos estadísticos para describir lo que probablemente suceda en el futuro. Es un proceso que se basa en almacenes de datos históricos de empresas y mercados, algoritmos estadísticos elegidos por científicos con capacidades de computación modernas que hacen que la recopilación, almacenamiento y análisis de datos sea rápido y asequible.

Los sistemas de predicción ofrecen más valor cuando pueden tener en cuenta los sesgos, manejar anomalías en los datos y corregirlos por sí mismos. Ahí es donde el machine learning entra en juego. Con el tiempo, la precisión del pronóstico mejora a medida que los algoritmos "aprenden" de ciclos anteriores.

Estos sistemas son más relevantes cuando se basan en datos de mayor valor. En algunos casos, este hecho podría implicar el uso del procesamiento de lenguaje natural, que puede leer millones de documentos y enviarlos directamente a los algoritmos. 

El verdadero impulso de la predicción algorítmica se produce cuando se combina con la inteligencia humana.  Es esta relación simbiótica la que hace que la predicción algorítmica sea efectiva.

El impacto de los sistemas algorítmicos de predicción en el trabajo

1. Gracias a la predicción algorítmica, las organizaciones financieras ya están utilizando herramientas de automatización para agilizar tareas como el procesamiento de transacciones. 
2. La implementación de herramientas de automatización y predicción algorítmica requiere que las organizaciones cuenten con talento especializado en estas nuevas tecnologías.
3. Las herramientas de predicción analítica permiten a las organizaciones una toma de decisiones más inteligente e informada. 
4. El impacto de la predicción analítica no se limita únicamente a las operaciones financieras, si no que afecta también a otras funciones, desde la comercialización hasta la cadena de suministro.