¿Qué es un modelo prescriptivo?

Desentrañando el Poder Prescriptivo: La Inteligencia Artificial que Guía tus Decisiones

En un mundo inundado de datos, las empresas se enfrentan a un desafío constante: transformar esa información en acciones concretas que generen valor. Si bien la analítica descriptiva nos dice qué ha pasado y la predictiva nos anticipa qué podría pasar, es la analítica prescriptiva la que da el siguiente paso crucial: nos dice qué debemos hacer para obtener el mejor resultado posible.

¿Qué es, entonces, un modelo prescriptivo? Imaginemos un GPS para la toma de decisiones. No solo nos muestra dónde estamos y predice el tiempo que tardaremos en llegar a nuestro destino, sino que nos indica la ruta óptima, considerando el tráfico, las posibles obras y otras variables, para llegar lo más rápido y eficientemente posible.

En esencia, los modelos prescriptivos, que se fundamentan en la analítica descriptiva y predictiva, son motores de optimización de la toma de decisiones. Utilizan algoritmos sofisticados y técnicas de investigación operativa para analizar datos históricos, tendencias predictivas y restricciones del entorno, con el firme propósito de recomendar la mejor acción a seguir.

La clave reside en que estos modelos no se limitan a pronosticar un resultado. Su ambición es mucho mayor: identificar la solución óptima, aquella que maximiza los beneficios o minimiza los riesgos, considerando las complejidades y limitaciones inherentes a cada situación.

¿Cómo funciona en la práctica?

Pensemos en algunos ejemplos concretos:

• Optimización de la cadena de suministro: Un modelo prescriptivo puede analizar la demanda, los niveles de inventario, los costos de transporte y otras variables para determinar la cantidad óptima de productos que se deben producir y distribuir, minimizando los costos y garantizando la disponibilidad.
• Gestión de precios: Un modelo puede analizar la elasticidad de la demanda, los precios de la competencia y otros factores para recomendar la estrategia de precios que maximice los ingresos.
• Planificación de rutas de entrega: Un modelo puede optimizar las rutas de entrega considerando el tráfico, la distancia y las ventanas de tiempo de los clientes, reduciendo los costos de combustible y mejorando la eficiencia.
• Gestión de riesgos financieros: Un modelo puede analizar el mercado, los riesgos crediticios y otros factores para recomendar la mejor estrategia de inversión.

La ventaja competitiva de la prescripción:

La implementación de modelos prescriptivos ofrece una serie de ventajas competitivas significativas:

• Mejora la toma de decisiones: Permite tomar decisiones más informadas, basadas en datos y análisis rigurosos.
• Optimización de recursos: Permite utilizar los recursos de manera más eficiente, reduciendo costos y mejorando la rentabilidad.
• Mayor agilidad y capacidad de respuesta: Permite adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y aprovechar nuevas oportunidades.
• Ventaja competitiva sostenible: Permite superar a la competencia al tomar decisiones más inteligentes y estratégicas.

En conclusión, la analítica prescriptiva representa la cúspide de la inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones. Al ir más allá de la descripción y la predicción, ofrece un camino claro y definido hacia la optimización, empoderando a las empresas para alcanzar sus objetivos de manera más eficiente y efectiva. En un futuro cada vez más impulsado por los datos, el poder prescriptivo será fundamental para el éxito.