Conclusiones clave
- La IA predictiva realiza proyecciones utilizando datos pasados, como pronósticos meteorológicos y tendencias del mercado de valores.
- Ejemplos de IA predictiva incluyen texto predictivo, identificación de amenazas a la seguridad y sugerencias de aplicaciones.
- La IA predictiva utiliza datos para hacer predicciones, mientras que la IA generativa utiliza información para crear contenido.
Probablemente hayas oído hablar de la IA generativa, pero ¿cuánto sabes sobre la IA predictiva? Suenan similares, pero tienen algunas diferencias clave, ¡junto con muchas formas en las que probablemente ya los estés usando!
¿Qué es la IA predictiva y cómo funciona?
La IA predictiva utiliza información de cosas que ya sucedieron para hacer predicciones y proyecciones de lo que podría suceder en el futuro. Para que se utilice con éxito, se requiere acceso a datos de alta calidad y experiencia en la materia por parte de humanos para identificar correctamente las tendencias.
Estos algoritmos recopilan datos de múltiples puntos de información. Por ejemplo, para medir el desempeño de un equipo deportivo durante toda la temporada, la IA predictiva podría recopilar información de métricas de éxito esenciales, como oportunidades creadas, oportunidades enfrentadas y actuaciones contra ciertos equipos.
Una vez que los modelos predictivos de IA hayan recopilado la información que necesitan, los usuarios pueden tomar decisiones y realizar más investigaciones si es necesario.
Ejemplos de IA predictiva
La IA predictiva ya se utiliza en múltiples industrias, e incluso es posible que usted mismo haya experimentado esta tecnología en acción. Por ejemplo, las empresas utilizan IA predictiva para detectar posibles violaciones de datos y los proveedores de teléfonos inteligentes pueden ayudarlo a escribir con mayor precisión.
A continuación se muestran algunos de los mejores ejemplos de IA predictiva en acción.
1. Texto predictivo
El texto predictivo es uno de los mejores ejemplos de IA predictiva en acción. Según el análisis del idioma en el que estás escribiendo y tu comportamiento anterior, el texto predictivo adivinará lo que vas a escribir a continuación. El texto predictivo también puede ayudarle a corregir errores comunes y Apple, en particular, ha logrado grandes avances en esto. De hecho, el texto en línea es una de las funciones de iOS 17 que requiere un iPhone 12 o posterior.
Además de analizar sus hábitos de escritura anteriores, el texto predictivo también puede utilizar el contexto de sus conversaciones o documentos para brindar mejores recomendaciones de escritura y ortografía. Puede desactivar el texto predictivo en línea en su Mac si posee una computadora Apple, y también es posible activar sugerencias de texto predictivo en Android.
2. Identificación de posibles amenazas a la seguridad
La ciberseguridad es una de las áreas más importantes en las que la IA predictiva ocupa un lugar destacado, y el análisis predictivo puede ayudar a resolver el ciberdelito de muchas maneras. Un ejemplo en el que puede haber experimentado IA predictiva en seguridad es cuando inicia sesión en una cuenta o intenta utilizar su tarjeta bancaria en un lugar desconocido.
A menudo recibirá un correo electrónico o un mensaje de texto que le advertirá sobre un inicio de sesión inusual y le pedirá que tome medidas si es necesario. Solicitar cambiar su contraseña también puede generar dichas notificaciones. Para asegurarse de no ser víctima de violaciones de seguridad, vale la pena aprender sobre el fraude en adquisiciones y cómo prevenir estas amenazas.
3. Sugerencias de aplicaciones y contenidos
Sus teléfonos inteligentes y aplicaciones son cada vez mejores a la hora de ofrecer recomendaciones, en gran parte gracias a la IA predictiva. Por ejemplo, si utiliza Google Drive, es posible que vea el mensaje «Se abre con frecuencia a esta hora» en sus documentos principales. También verás «Basado en actividad pasada» o «Has abierto con frecuencia».
Si utilizas tu smartphone, verás a menudo que las recomendaciones para abrir aplicaciones y otras acciones cambian en función de tus hábitos en cada momento del día. Las aplicaciones también utilizan sus comportamientos de consumo para ofrecer mejores recomendaciones; por ejemplo, Spotify utiliza IA para recomendar (y crear) listas de reproducción.
4. Proyecciones Económicas
La IA predictiva también ocupa un lugar destacado en el mundo de las finanzas y puede ayudar a los economistas a considerar cómo cambiarán los mercados financieros con el tiempo. Por ejemplo, basándose en datos históricos y asuntos globales actuales, la IA predictiva puede determinar si ciertos tipos de cambio de divisas aumentarán o disminuirán. Dado que la IA predictiva también es buena para identificar los comportamientos de los consumidores, es posible utilizar la herramienta para determinar cómo cambiarán las tendencias de la industria.
Esta tecnología también puede predecir los movimientos del mercado de valores y los cambios en los precios de las criptomonedas. Si planea operar con IA, vale la pena consultar estas herramientas criptográficas basadas en IA como punto de partida.
5. Previsiones meteorológicas
Predecir el tiempo siempre ha sido difícil, pero es probable que los meteorólogos puedan recurrir a la IA para obtener más ayuda en el futuro. Aunque la herramienta es relativamente nueva en este espacio, Abdoulaye Diack, director del programa de investigación de inteligencia artificial de Google, sugiere que GraphCast puede predecir el clima con hasta 10 días de anticipación mejor que los métodos de pronóstico estándar.
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La IA predictiva puede medir más datos meteorológicos en períodos más cortos. Ser capaz de predecir mejor el clima a corto plazo es bueno a nivel personal, ya que significa que sabrás exactamente qué ponerte afuera. Pero si nos alejamos y miramos el panorama más amplio, la IA predictiva también podría ser una herramienta valiosa para ayudar a innovar en iniciativas sobre el cambio climático y predecir grandes tormentas.
6. Decisiones comerciales
Las empresas utilizan IA predictiva para tomar mejores decisiones y proyecciones para el próximo año. Dado que la IA predictiva es muy buena para medir el comportamiento de los consumidores, las empresas pueden determinar con precisión el éxito de sus productos y ofertas actuales en un plazo de 6 a 12 meses. Para llenar vacíos en el mercado, también pueden utilizar la información que recopilan para lanzar y probar nuevos productos.
Con la IA predictiva, las empresas también pueden decidir qué incluir en las campañas publicitarias. Además, pueden determinar dónde deberían asignar sus presupuestos de forma más eficaz. Hemos escrito un resumen de herramientas de inteligencia artificial esenciales para que los propietarios de empresas las conozcan si están interesados en obtener más información.
¿En qué se diferencia la IA predictiva de la IA generativa?
Tanto la IA predictiva como la generativa utilizan el aprendizaje automático, pero la IA generativa analiza la información disponible para crear contenido nuevo en lugar de sacar conclusiones.
La IA generativa y la IA predictiva pueden trabajar juntas. Por ejemplo, un economista podría utilizar IA predictiva para determinar una próxima recesión o caída del mercado. Mientras tanto, pueden utilizar la IA generativa para ayudar a producir artículos de investigación u otro contenido sobre qué hacer si eso sucede (o cómo aprovecharlo al máximo).
La IA predictiva está más presente en muchas de nuestras vidas de lo que inicialmente pensamos, y su uso aumentará a medida que sea más precisa.
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