La inteligencia artificial (IA) predictiva se refiere al uso del aprendizaje automático para identificar los patrones en acontecimientos pasados y hacer predicciones sobre acontecimientos futuros.
Después de leer este artículo podrás:
Contenido relacionado
¿Qué es inteligencia artificial (IA)?
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Qué son los modelos LLM? | Grandes modelos de lenguaje
¿Qué son las integraciones?
Base de datos vectorial
Suscríbase a theNET, el resumen mensual de Cloudflare sobre las ideas más populares de Internet.
Copiar enlace del artículo
La inteligencia artificial (IA) predictiva es la capacidad de un programa informático de utilizar el análisis estadístico para identificar pautas, anticipar comportamientos y prever los acontecimientos futuros. El campo de la estadística se ha utilizado durante mucho tiempo para hacer predicciones sobre el futuro. La IA predictiva hace que el análisis estadístico sea más rápido y (teóricamente) más preciso mediante el aprendizaje automático y el acceso a grandes cantidades de datos. Aunque no se garantiza que sus predicciones sean correctas, la IA predictiva puede ayudar a las empresas a prepararse para el futuro y personalizar las experiencias de sus clientes.
Imagina que Joey es un pescador que necesita saber cómo estará el clima antes de salir en su barco. En los últimos meses, cada vez que Joey ve el cielo rojo por la mañana, ha experimentado una tormenta. Joey empieza a llegar a la conclusión de que cada vez que vea un cielo rojo, debe tomarlo como una advertencia de que se avecina una tormenta. La IA predictiva llega a conclusiones similares, pero al analizar miles de factores (en lugar de solo el color del cielo) y datos de décadas (en lugar de solo de varios meses).
La IA predictiva es solo una de las muchas capacidades que ofrece la IA, que se refiere a un conjunto de habilidades que pueden tener los ordenadores y que imitan la cognición humana.
En estadística, más datos suelen resultar en análisis más precisos. Por ejemplo, una encuesta de opinión debe tener un número mínimo de encuestados para que se considere fiable y los estudios científicos deben repetirse varias veces para que se consideren estadísticamente significativos.
Del mismo modo, la IA predictiva requiere acceso a grandes cantidades de datos —normalmente llamados "big data". Cuantos más datos se proporcionen, mejores serán las predicciones. Una encuesta de opinión puede incluir unos cuantos miles de encuestados. Un modelo predictivo de IA podría tener en cuenta miles o millones de encuestas de opinión realizadas en el pasado para hacer predicciones de opinión pública o de las próximas elecciones.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Es un método para entrenar a un programa informático para identificar datos sin intervención humana. Por ejemplo, si se dan suficientes ejemplos del comportamiento de los usuarios en un sitio web, un modelo de aprendizaje automático podría aprender a distinguir entre el tráfico automatizado de bots y el tráfico humano en el sitio web. O, dadas suficientes fotos del cielo e información sobre el clima, un modelo de aprendizaje automático podría aprender a identificar un cielo "rojo" y asociar ciertos tipos de cielos con un clima tormentoso.
En la IA predictiva, el aprendizaje automático se aplica a las vastas colecciones de datos que se describieron anteriormente. Un modelo de IA predictiva puede procesar enormes conjuntos de datos sin la supervisión humana.
Al igual que Joey, el pescador, identificó que el patrón de cielos rojos por la mañana se asociaba con una tormenta que se avecinaba, la IA predictiva aprende a asociar determinados tipos de datos o determinados sucesos. La IA predictiva puede analizar cientos o miles de factores para identificar patrones — que indican sucesos que pueden repetirse en el futuro.
Las aplicaciones de IA predictiva son vastas y tienen un gran alcance. Tener alguna idea de lo que se avecina en el futuro puede ser una gran ventaja para una empresa, aunque esas predicciones no siempre sean exactas. Algunos de los posibles casos de uso de IA predictiva incluyen:
Tanto la IA generativa como la predictiva utilizan el aprendizaje automático, combinado con el acceso a muchos datos, para producir sus resultados. Sin embargo, la IA predictiva usa el aprendizaje automático para extrapolar el futuro. La IA generativa usa el aprendizaje automático para crear contenido. La versión de AI predictiva de Joey el pescador avisa a sus compañeros cuando se avecina una tormenta. La versión de IA generativa de Joey escribe una novela que imagina diversas interacciones entre el clima y los viajes de pesca.
En cierto sentido, la IA generativa es similar a la IA predictiva, ya que usa el análisis estadístico para "predecir" qué palabras y conceptos van juntos. Sin embargo, los objetivos de la IA generativa y predictiva son distintos, los modelos de aprendizaje automático que utilizan son distintos y los casos de uso también lo son.
Como la mayoría de los tipos de IA, la IA predictiva requiere la capacidad de consultar bases de datos con rapidez y eficacia, así como de encontrar relaciones entre elementos de datos similares. Una base de datos de integraciones permite realizar consultas de similitud.
Las integraciones son una forma de almacenar información de forma que permita identificar similitudes y relaciones. Creadas por capas de redes neuronales no supervisadas, las integraciones convierten elementos de información en vectores, lo que los sitúa dentro de un espacio matemático en relación con los demás elementos de información del conjunto de datos.
Las integraciones que acaban agrupándose pueden considerarse relevantes entre sí y esto permite una identificación rápida de patrones. Si "cielo rojo", "nubes de tormenta" y "mal tiempo" están todos relacionados en una base de datos de integraciones, un modelo predictivo de IA puede empezar a identificar cuándo se avecina una tormenta.