Modelos predictivos vs modelos prescriptivos
En el mundo de la analítica de datos, los términos modelos predictivos y modelos prescriptivos aparecen cada vez más en conversaciones sobre transformación digital. Sin embargo, muchas empresas aún no tienen claro en qué se diferencian, para qué sirve cada uno y cuál es el más adecuado según sus objetivos.
En este blog te explicamos de forma clara la comparación entre modelos predictivos vs modelos prescriptivos, cómo funcionan, en qué se utilizan y cómo incluirlos en tu estrategia de datos.
¿Qué son los modelos predictivos?
Los modelos predictivos utilizan técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning para anticipar lo que podría pasar en el futuro a partir de datos históricos. Su objetivo principal es encontrar patrones, probabilidades y tendencias.
Ejemplos reales:
- Predecir la demanda de productos para planificar inventarios.
- Estimar el riesgo crediticio de un cliente.
- Prever la rotación de empleados.
¿Cómo funcionan?
Para construir un modelo predictivo se requiere:
- Datos estructurados e históricos.
- Algoritmos como regresión, árboles de decisión, random forest o redes neuronales.
- Entrenamiento supervisado para aprender patrones.
El resultado puede ser un porcentaje, un valor numérico o una clasificación (por ejemplo, cliente que abandonará/no abandonará).
¿Qué son los modelos prescriptivos?
Mientras que los modelos predictivos dicen qué podría pasar, los modelos prescriptivos responden a qué deberíamos hacer al respecto. Es decir, además de predecir escenarios futuros, ofrecen recomendaciones óptimas para tomar la mejor decisión posible.
Ejemplos reales:
- Sugerir la mejor ruta logística para reducir tiempos y costos.
- Optimizar precios dinámicos según demanda.
- Recomendar el plan más eficiente de producción.
¿Cómo funcionan?
Suele integrar:
- Resultados de modelos predictivos.
- Algoritmos de optimización.
- Simulación de múltiples escenarios.
Su objetivo es encontrar la decisión óptima dentro de un conjunto de restricciones (costo, tiempo, recursos, capacidad, entre otras).
Diferencias entre ambas
A pesar de que ambos modelos pertenecen a la analítica avanzada, cumplen funciones distintas. Aquí están las diferencias principales:
Tipo de respuesta
- Predictivo: ¿Qué va a pasar?
- Prescriptivo: ¿Qué debo hacer?
Nivel de complejidad
- Predictivo: intermedio.
- Prescriptivo: alto, integra optimización y simulación.
Uso dentro de una empresa
- Predictivo: anticipar riesgos, demandas y abandonos.
- Prescriptivo: optimizar procesos, recursos y costos.
Impacto en la toma de decisiones
- Predictivo: aporta información valiosa.
- Prescriptivo: sugiere acciones concretas.
¿Cuándo usarlos en tu empresa?
Elegir el tipo de modelo depende totalmente de la necesidad del negocio. Aquí tienes una guía práctica:
Usa modelos predictivos cuando…
- Quieres anticipar comportamientos de clientes.
- Necesitas estimar riesgos o probabilidades.
- Quieres identificar tendencias en ventas o demanda.
- Tu empresa está iniciando en analítica de datos.
Ejemplo: Un e-commerce quiere prever cuántas unidades de un producto se venderán el próximo mes.
Usa modelos prescriptivos cuando…
- Necesitas optimizar recursos al máximo.
- Quieres disminuir costos sin sacrificar calidad.
- Ya cuentas con modelos predictivos, pero quieres pasar a decisiones inteligentes.
- Requieres automatizar acciones estratégicas.
Ejemplo: Una cadena logística quiere determinar la ruta más eficiente considerando tráfico, horarios de entrega y costos operativos.
Beneficios
Ambos modelos aportan ventajas poderosas a las organizaciones:
Beneficios de los modelos predictivos
- Mejora en la planificación
- Reducción de riesgos
- Mayor conocimiento del cliente
- Decisiones basadas en evidencias
Beneficios de los modelos prescriptivos
- Procesos optimizados
- Decisiones más rápidas y precisas
- Ahorro de costos operativos
- Automatización inteligente
Para concluir…
No se trata de elegir uno sobre otro, sino de entender que ambos se complementan. Las empresas suelen comenzar por los modelos predictivos, y una vez que cuentan con una base sólida de datos, evolucionan hacia modelos prescriptivos, alcanzando un nivel superior de inteligencia organizacional.
Lo importante es que tu empresa defina sus objetivos de negocio, evalúe su madurez en analítica y construya una estrategia de datos escalable.