¿Qué es la previsión? Guía completa de conceptos básicos y más allá

En la antigua Grecia, las personas que buscaban respuestas sobre lo que les deparaba el futuro hacían un largo viaje hasta el templo de Apolo en Delfos. Tras largas entrevistas con los sacerdotes del templo, los peregrinos llevaban sus preguntas al Oráculo, una sacerdotisa que se creía que tenía una conexión directa con los dioses. En estado de trance, el oráculo les transmitía la sabiduría de los dioses. Los suplicantes volvían a casa creyendo haber recibido la guía que necesitaban para enfrentarse a lo que se les decía que les depararía el futuro.

Han pasado casi 3.000 años y la gente sigue buscando respuestas sobre lo que les depara el futuro. Esto es especialmente cierto en el mundo empresarial, donde los dirigentes buscan información que esperan les oriente hacia una toma de decisiones eficaz. Quieren saber cuánto inventario deben pedir, en qué productos y servicios deben concentrar sus esfuerzos, qué nuevos mercados darán más frutos y mucho más. Esto es lo que hace que la previsión empresarial sea un elemento tan importante de la planificación.

Antes de que la era digital se afianzara, los líderes empresariales recurrían a una serie de métodos cualitativos de previsión que les ayudaban a mirar hacia el futuro. Entre ellos se encontraba el método Delphi, que recogía sistemáticamente las opiniones de un grupo de expertos a través de múltiples rondas de encuestas anónimas, refinando las previsiones en función de la retroalimentación iterativa. Sin embargo, la llegada del ordenador hizo posible utilizar un método de previsión cuantitativo más basado en los datos.

El Oráculo de hoy no reside en un templo de mármol, sino enterrado en lo más profundo de las montañas de datos que las empresas recopilan y analizan cada día. Aunque la orientación que proporciona no pretende provenir de la inspiración divina, ofrece mucha más transparencia sobre cómo llega a sus conclusiones. Con los nuevos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, nunca ha sido tan fácil para los líderes empresariales mirar al horizonte y ver lo que probablemente se les viene encima.

Modelos de previsión estadísticos y cuantitativos

El enfoque cuantitativo actual de las previsiones empresariales y financieras adopta formas muy diversas. Entre las técnicas de previsión más utilizadas en los sistemas de previsión modernos se encuentran: ‍

• Enfoque ingenuo: Sólo tiene en cuenta el conjunto de datos más reciente y realiza predicciones sin ajustar la información en absoluto. ‍
• Medias móviles: Mediante la recopilación de datos de un número predeterminado de periodos de tiempo anteriores, este enfoque trata de suavizar cualquier fluctuación en la información que pueda haber sido causada por anomalías o acontecimientos puntuales. ‍
• Alisamiento exponencial: este enfoque tiene en cuenta datos de distintos periodos, pero da prioridad a los datos más recientes por ser los más indicativos de la tendencia de la situación. ‍
• Proyección de tendencias: El objetivo de esta técnica es peinar los datos en busca de indicios de tendencias al alza o a la baja y los extrapola basándose en lo que se cree que es más probable que ocurra. ‍
• Media móvil autorregresiva integrada (ARIMA): Este modelo estadístico predice valores futuros analizando puntos de datos pasados, identificando tendencias y corrigiendo la estacionalidad y el ruido.

Gracias a la capacidad de cálculo de los ordenadores modernos, estas técnicas se han integrado fácilmente en muchos procesos de previsión empresarial. Sin embargo, la tecnología rara vez se detiene, y las nuevas innovaciones están dando lugar a sistemas de previsión más complejos y capaces.

Análisis predictivo y aprendizaje automático en previsión

Del mismo modo que las previsiones modernas de hoy en día no serían posibles sin el desarrollo de la tecnología informática, los avances en nuevas formas de computación siguen transformando el proceso. En concreto, el auge de la inteligencia artificial está impulsando nuevos modos de análisis predictivo capaces de realizar previsiones muy precisas sin necesidad de intervención humana. Al aprovechar grandes cantidades de datos actuales e históricos, estos programas y plataformas pueden detectar patrones en un instante. Al añadir a la mezcla algoritmos avanzados de aprendizaje automático, el software es capaz de adaptarse a lo que ha visto y trasladar ese conocimiento a tareas futuras.

En esencia, el análisis predictivo no difiere del proceso de previsión tal y como se ha conocido a lo largo de la historia. El proceso consiste en utilizar información del pasado para predecir el futuro. Comienza por determinar el problema que hay que resolver: por ejemplo, ¿cuántas existencias debe tener una tienda de un determinado producto en vísperas de la temporada de compras navideñas?

A partir de ahí, se recopilan los datos históricos y se introducen en el software. En el ejemplo mencionado anteriormente, el minorista recopilaría información sobre cuántas unidades de ese producto vendió en los meses de noviembre y diciembre, así como detalles complementarios como la forma en que las promociones o descuentos pueden haber influido en esas ventas. En general, cuanto más detallada sea la información, más eficaz y precisa será la analítica. Sin embargo, en este caso el minorista también debe tener cuidado para evitar suministrar datos basura que puedan sesgar los resultados. Hay que tener cuidado de eliminar cualquier valor atípico o anomalía que pueda ser el resultado de errores.  

Una vez recopilados y depurados todos los datos, los modelos predictivos del software analítico se ponen manos a la obra. Basándose en datos de ventas anteriores de periodos de tiempo similares, el algoritmo debería proporcionar un modelo razonablemente preciso de lo que el minorista debería esperar en términos de ventas para ese producto específico. Por último, el minorista puede tomar una decisión informada sobre cuántas unidades debe almacenar para satisfacer la demanda de los consumidores sin tener demasiadas existencias.

Implementar el aprendizaje automático en los flujos de trabajo de previsión no es una experiencia sencilla de "enchufar y listo" y debe abordarse con cuidado. Las empresas que quieren aprovechar todo lo que la inteligencia artificial puede ofrecer deben ser cautelosas con los datos que recopilan para entrenar el modelo, asegurándose de que estén limpios y libres de anomalías, omisiones y valores atípicos que podrían dirigir el algoritmo en la dirección equivocada.  

Elegir el algoritmo de aprendizaje automático adecuado es otra consideración importante. Algunos de los modelos más utilizados son: ‍

• ‍Bosque aleatorio: Crea una serie de árboles de decisión para llegar a una única respuesta. ‍
• Red neuronal: Diseñado para imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información, este modelo de aprendizaje automático utiliza nodos conectados de datos para identificar patrones y hacer predicciones.
• Gradient boosting: Este modelo compara las predicciones realizadas por una serie de modelos con los resultados reales, utilizando lo aprendido para perfeccionar su capacidad de predicción.  

Una vez que el sistema empieza a funcionar, es importante que las empresas sigan de cerca los resultados. Los nuevos conjuntos de datos y entradas deben introducirse en el modelo lo antes posible para garantizar que también tenga la oportunidad de recalibrarse.

A medida que aumenten los recursos dedicados a la IA y el aprendizaje automático, se prevé que esta tecnología se convierta en un elemento mucho más destacado de la previsión empresarial. La capacidad del aprendizaje automático para analizar enormes cantidades de datos con rapidez y desarrollar modelos extremadamente detallados significa que desempeñará un papel esencial a la hora de ayudar a las empresas a planificar el futuro y reforzar sus posiciones en el mercado.

Análisis de series temporales en previsión

Independientemente del tipo de modelo que se utilice, la mayoría de las previsiones utilizadas habitualmente en las empresas se basan en el concepto de análisis de series temporales. Se trata de un método que trata de predecir tendencias futuras examinando datos recogidos en intervalos regulares. Estos incrementos pueden ser anuales, mensuales, diarios o incluso horarios, dependiendo del tipo de predicción que se esté realizando.

En general, el análisis de series temporales trata de hacer predicciones basadas en patrones estacionales basados en la época del año o en patrones cíclicos relacionados con un conjunto más amplio de condiciones económicas. Por ejemplo, un minorista puede decidir tomar decisiones de compra basadas en la demanda estacional. Un ejemplo sencillo es el de una tienda de comestibles que encarga más pavos congelados en previsión de la festividad de Acción de Gracias. Por otra parte, el análisis cíclico puede ayudar a ese mismo tendero a reducir los pedidos de productos de gama alta debido a las previsiones de recesión económica. En ambos casos, la decisión se toma examinando datos pasados y haciendo una predicción sobre lo que puede ocurrir en un futuro próximo.

Como ya se ha mencionado, ARIMA es una técnica común utilizada en la previsión con análisis de series temporales. También existe una variante de ARIMA conocida como Media Móvil Autorregresiva Integrada Estacional (SARIMA), que está diseñada específicamente para datos con patrones estacionales esperados, además de otros patrones. Esto significa que no sólo compara los puntos de datos actuales con los anteriores, sino que también tiene en cuenta la estacionalidad de la información.

Con los avances actuales en el aprendizaje automático y la IA que arrasan el mundo de la previsión, se están creando nuevos modelos, como las redes de memoria a largo plazo (LSTM). Se trata de variantes de las redes neuronales que tienen la capacidad de aprender dependencias a largo plazo en datos secuenciales. Esto las hace extremadamente eficaces para la previsión empresarial, así como para predecir los precios de las acciones y los patrones meteorológicos.

Retos de la previsión y soluciones

Ningún sistema es totalmente hermético, e incluso los modelos de previsión más avanzados pueden fallar y proporcionar orientaciones incorrectas o incompletas si no se manejan adecuadamente. Las empresas que deseen sacar el máximo partido de sus procesos de previsión deben conocer los obstáculos más comunes que impiden estos esfuerzos, así como las estrategias para superarlos. Algunos de los retos más frecuentes a los que se enfrentan las empresas en sus esfuerzos por mejorar la precisión de sus previsiones son los siguientes:

• Calidad de los datos: La frase "basura entra, basura sale" también se aplica a la previsión. Los conjuntos de datos plagados de incoherencias, omisiones e imprecisiones pueden hacer fracasar hasta el algoritmo más sofisticado. Por eso es fundamental dedicar tiempo a preprocesar y depurar los datos. ‍
• Selección del modelo: Muchas empresas se encuentran con dificultades porque el modelo de previsión que han seleccionado resulta inadecuado para la tarea que tienen entre manos. No todos los modelos son iguales, y las empresas tienen que entender perfectamente lo que cada uno es capaz de hacer, así como sus limitaciones, antes de hacer una elección final. ‍
• Factores externos: La previsión es el proceso de predecir el futuro, pero lo inesperado puede echar por tierra cualquier predicción. Los cambios económicos repentinos o la inestabilidad geopolítica pueden hacer que ciertas predicciones sean prácticamente inútiles, por lo que es importante tener en cuenta que la previsión no es una ciencia exacta, aunque cada vez sea más matizada y precisa.

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Ya no hace falta un oráculo para ver el futuro. La previsión ha avanzado mucho en las últimas décadas, en las que las corazonadas y las conjeturas han dado paso a los datos basados en complejos algoritmos. Mantener su ventaja competitiva en el panorama empresarial moderno significa utilizar los métodos más eficaces respaldados por las últimas tecnologías.

Como líder en previsión impulsada por IA, ketteQ ofrece una potente plataforma de software que permite a las empresas adaptarse a sus cambiantes retos. Construido con el análisis predictivo más sofisticado y robusto, procesamiento de datos en tiempo real y capacidades de aprendizaje automático, ketteQ ofrece a empresas como la suya la información procesable que necesita para mejorar sus procesos de toma de decisiones.

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