Tecnologia predictiva

¿Puede la tecnología anticipar las enfermedades que determinados pacientes padecerán? ¿Puede prever dónde se producirán actos criminales en una ciudad? ¿Qué recetas culinarias triunfarán próximamente en los restaurantes? Estas tres cuestiones de ámbitos tan diferentes, como son el sanitario, la administración pública y el hostelero, guardan, sin embargo, dos similitudes fundamentales entre sí: en las tres se esconde un interés por conocer una tendencia futura clave en su respectiva área de actividad y, para conseguirlo, en los tres sectores se emplea ya la tecnología predictiva como solución.

A mayor cantidad de datos analizados, mayor efectividad en la predicciónLas empresas y organismos de estos y de muchos otros sectores tienen en este tipo de herramientas analíticas un aliado de excepción. Esta solución de software analiza cantidades ingentes de datos —históricos o en tiempo real— de suma trascendencia para los intereses de la empresa. Si la información que se obtiene del análisis de una variable concreta se cruza con la de otra —u otras— o con variables de índole económica, geográfica o cultural del cliente (edad, sexo, código postal…), se pueden obtener previsiones muy atinadas acerca de patrones de comportamiento y de las posibles tendencias que se darán en el futuro.

Son ya muchas las empresas y entidades públicas que emplean las herramientas analíticas para personalizar el trato con el cliente, predecir posibles problemas a los que se enfrentarán o mejorar el servicio que ofrecen en torno a alguna cuestión en particular. Sirvan como ejemplo de ello tres casos en Estados Unidos, completamente distintos entre sí por su ámbito de actuación: la clínica Carilion, la Policía de Memphis y el Instituto de Educación Culinaria de Nueva York.

Ejemplos prácticos de la tecnología predictiva

Big Data

Gracias a la tecnología predictiva, la clínica Carilion, en el estado de Virginia, ha podido identificar con un nivel de precisión de un 85% un total de 8.500 pacientes que se encuentran en riesgo de desarrollar algún tipo de insuficiencia cardíaca y que, por tanto, deberían recibir una atención sanitaria personalizada como prevención. El proyecto que abordó esta realidad contempló el análisis de grandes volúmenes de datos desestructurados y de aspectos relativos a los pacientes como los niveles de presión arterial sistólica, los diagnósticos previos de enfermedades pulmonares, los niveles de obesidad o incluso factores medioambientales y personales, como la situación marital o laboral.

Por su parte, la Policía de Memphis empleó la tecnología analítica para reducir las tasas de criminalidad en la ciudad, mediante una detección de las posibles tendencias entre los grupos criminales, una adecuada distribución y asignación de los recursos y una identificación de los puntos de la ciudad más conflictivos. Para conseguirlo, con la ayuda de las herramientas de software predictivo, recopiló grandes volúmenes de datos relativos a las características de los crímenes que ya habían acontecido y que, en muchas ocasiones, procedían de la información recogida por las patrullas que circulan por las calles de Memphis. Como resultado de las acciones que se tomaron tras este análisis, los crímenes se redujeron en más de un 30% y los crímenes violentos, en un 15%.

Por último, los chefs del Instituto de Educación Culinaria de Nueva York está dando pasos muy importantes, de la mano de la tecnología de Watson, en torno a la denominada “cocina cognitiva”. Potentes herramientas analíticas estudian la composición de los ingredientes y sus posibles combinaciones en decenas de miles de recetas ya existentes, y los gustos de la gente ante esas recetas. De esta forma se puede prever cómo el paladar humano reaccionará ante nuevas combinaciones de sabores y, en función de ello, alumbrar nuevas recetas gastronómicas —en ocasiones, atípicas y sorprendentes por su original composición— que, previsiblemente, serán del gusto del consumidor.

Ahora más que nunca, la personalización en los servicios ciudadanos y en las relaciones con el cliente se ha convertido en un pilar fundamental. La previsión sanitaria, la localización de los puntos con mayor criminalidad en una ciudad y hasta la creación de nuevas recetas culinarias son solo una muestra de ello, dado que esta tendencia es ya una realidad en empresas y organismos de todos los ámbitos. Ahora más que nunca, en definitiva, el uso de la tecnología predictiva se ha convertido en un factor clave para las empresas.

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