Bringing predictive analytics to the agentic AI era
En 2026, la pregunta para la inteligencia artificial empresarial ya no es si los modelos predictivos pueden superar a las previsiones estadísticas; ese debate está resuelto. La gran cuestión ahora es cómo permitir que los sistemas predictivos actúen por cuenta propia sin desviarse de la intención empresarial. La frontera se ha movido de la predicción a la toma de decisiones autónoma, y la brecha entre líderes y rezagados se amplía en consecuencia.
«Las empresas han terminado con una perspectiva retrospectiva; quieren ser más visionarias», dice Vishal Gupta, socio de la firma de investigación Everest Group.
Las analíticas inteligentes, impulsadas por tecnologías como el aprendizaje profundo y la IA generativa, están haciendo esto posible. El entrenamiento en tiempo real permite que la IA evolucione continuamente en lugar de esperar renovaciones trimestrales. Además, los datos de los que dependen los nuevos motores predictivos se han expandido para abarcar no solo registros numéricos ordenados, sino también fuentes desordenadas y no estructuradas de interacciones ricas en información. Como resultado, las analíticas impulsadas por IA están moviendo a las empresas de una retrospectiva pasiva a una previsión pragmática.
La IA lleva la analítica predictiva, una disciplina amplia que incluye modelado predictivo, preparación de datos, flujos de trabajo de análisis, interpretación de resultados y aplicaciones de toma de decisiones, a nuevas alturas. «En muchos sentidos, creo que la palabra ‘analítica’ está dando paso a la IA», dice Gupta. «Todo se está convirtiendo en IA.»