Un modelo predictivo es un sistema que estima la probabilidad de que ocurra un hecho futuro a partir de patrones detectados en datos históricos. No adivina: calcula probabilidades.
Casos habituales en la empresa
- Previsión de demanda por producto y punto de venta.
- Probabilidad de que un cliente abandone, o churn.
- Estimación de riesgo de impago.
- Mantenimiento predictivo de equipos e instalaciones.
- Previsión de tesorería.
Lo que hay que entender antes de encargar uno
Un modelo predictivo devuelve una probabilidad, no una certeza, y su valor depende de qué decisión se tome con ella. Si nadie va a actuar distinto sabiendo que un cliente tiene un 70 % de probabilidad de irse, el modelo no aporta nada por bueno que sea.
El segundo requisito es el histórico: sin datos suficientes, consistentes y con las mismas definiciones a lo largo del tiempo, no hay patrón que aprender. Es habitual que el primer trabajo real de estos proyectos sea reconstruir ese histórico.
¿Cuánto histórico hace falta?
Depende del fenómeno. Para estacionalidad conviene disponer de varios ciclos completos, normalmente dos o tres años.
¿Se puede saber por qué predice lo que predice?
En buena medida sí. Existen técnicas que identifican qué variables pesan más, algo exigible en decisiones sensibles.
