Análisis predictivo: cómo hacer predicciones de precios digitales

En este artículo leerá:
 

• Definición de análisis predictivo
• Ventajas del análisis predictivo
• Ejemplos: El análisis predictivo en la práctica
   

Definición: Qué significa "análisis predictivo

El análisis predictivo es, por definición, un principio matemático que utiliza algoritmos e inteligencia artificial (IA) para derivar probabilidades a partir de datos históricos y actuales. De este modo, se pueden descubrir patrones, correlaciones y tendencias. Procedente originalmente del campo de la estadística, las empresas utilizan ahora este método para previsiones de diversos tipos, incluidas las previsiones de precios.
 

Cómo funciona el análisis predictivo

El método utiliza datos estructurados y no estructurados, por ejemplo de sistemas informáticos internos y externos (big data/minería de datos). El análisis predictivo recopila esta información mediante la minería de textos, entre otros métodos, y la combina con elementos de la teoría de juegos y/o métodos de simulación. Gracias al aprendizaje automático, los algoritmos extraen de forma autónoma conclusiones de su propio procesamiento de datos y elaboran automáticamente predicciones sobre esta base.

Con el tiempo, el software subyacente se ha hecho más accesible y fácil de usar gracias a interfaces de usuario adecuadas para el área temática. Esto, junto con su creciente precisión, hace que el método resulte interesante para la contratación pública.
 

Ventajas del análisis predictivo

La previsión de la demanda y los precios es uno de los elementos más importantes de los procesos estratégicos de compras porque influye mucho en las decisiones. Por ello, el análisis predictivo se utiliza, por ejemplo, para la gestión de proveedores, el controlling, la gestión de grupos de materias primas o la gestión de ventas y gastos. Estas y otras áreas pueden utilizar el proceso para los siguientes fines, por ejemplo:
 

• Análisis de pagos y objetivos de pago
• Análisis de facturas
• Realización de pedidos
• Evaluación de riesgos
• Control de servicios
• Supervisión de las normas de cumplimiento

El análisis predictivo es especialmente interesante para la previsión de precios y -estrechamente relacionado con esto- el cálculo del volumen de ventas. Los diferentes proveedores, procesos de producción, rutas de transporte y circunstancias políticas y requisitos legales que varían de un país a otro dificultan las previsiones calculadas manualmente. El software de análisis predictivo tiene ventajas en este caso porque es mucho más rápido y preciso. Ofrece, por ejemplo:
 

• Control de precios en tiempo real
• Desarrollo de escenarios
• Predicciones de precios a largo plazo para nuevos productos.

En la práctica, esto significa que las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para vigilar el mercado y la competencia y, gracias al software, estimar la demanda futura y la evolución de los precios. Esto permite encargar sus propias necesidades en el momento más favorable.
 

Ejemplos: El análisis predictivo en la práctica

Sus capacidades recomiendan el análisis predictivo para toda una serie de ámbitos de aplicación. Por eso, numerosas industrias utilizan el método con distintos fines. Una selección de ejemplos:
 

• Servicios financieros: Las entidades financieras utilizan técnicas de aprendizaje automático y herramientas cuantitativas para predecir riesgos crediticios.
• Industria del automóvil: Las empresas que desarrollan vehículos autónomos analizan los datos de los sensores de los coches conectados para mejorar los algoritmos de asistencia al conductor.

Tecnología médica: Un dispositivo de control del asma registra y analiza los sonidos respiratorios de los pacientes y proporciona información instantánea a través de una aplicación de smartphone para ayudar a las personas a controlar el asma y la enfermedad pulmonar EPOC.

Aeroespacial: Para mejorar el tiempo de actividad de los aviones y reducir los costes de mantenimiento, un fabricante de motores creó una aplicación de análisis en tiempo real que predice el rendimiento del aceite, el combustible, el arranque del avión y los subsistemas mecánicos y de control.
 

• Automatización e ingeniería: un fabricante de plásticos y películas ahorra 50.000 euros al mes con una aplicación de supervisión de estado y mantenimiento predictivo que reduce el tiempo de inactividad y minimiza los residuos.
• Suministro de energía: Las aplicaciones de previsión avanzada utilizan modelos que controlan la capacidad disponible de las centrales eléctricas, el clima y el consumo estacional.