¿Qué son los modelos predictivos y qué tipos existen?

Imagina que pudieras anticipar qué clientes van a abandonar, cuánto venderás el mes que viene o qué máquinas fallarán antes de que se detengan. Eso es lo que prometen los modelos predictivos: convertir datos del pasado (y del presente) en estimaciones útiles para tomar decisiones. Pero la parte interesante no es solo “predecir”, sino entender qué se puede predecir con fiabilidad, con qué datos y con qué margen de error.

Si estás empezando y quieres saber qué datos necesitas y qué tipo de modelo encaja con tu caso, en Yeeply te ayudamos a encontrar empresas especializadas en analítica avanzada y desarrollo de modelos predictivos.

¿Qué son los modelos predictivos?

Los modelos predictivos son métodos estadísticos o de machine learning que aprenden patrones a partir de datos históricos para estimar un resultado. Se usan para predecir números (ventas, demanda, costes), categorías (fraude sí/no, churn sí/no) o incluso comportamientos (probabilidad de compra, riesgo de impago).

Para aterrizar la idea, piensa en tres elementos:

Datos de entrada. Variables que describen el contexto (por ejemplo, historial de compras, visitas web, tickets de soporte).
Objetivo a predecir. Lo que quieres estimar (por ejemplo, “probabilidad de que cancele”).
Regla aprendida. El modelo aprende una relación entre entradas y objetivo, y la aplica a nuevos casos.

Un modelo predictivo es una herramienta que ofrece predicciones probabilísticas y requiere evaluar calidad con métricas y con sentido de negocio.

¿Cómo funciona el desarrollo de modelos predictivos?

El desarrollo de modelos predictivos suele seguir un ciclo iterativo. No es una línea recta, porque casi siempre se vuelve atrás al descubrir problemas en datos o en el objetivo.

Un flujo típico es este:

Definir el problema. Qué decisión quieres mejorar y cuál es el “objetivo” que el modelo debe predecir.
Reunir y entender los datos. Qué fuentes hay, qué calidad tienen y qué cobertura temporal.
Preparar los datos. Limpieza, tratamiento de valores nulos, normalización, codificación de variables.
Crear variables útiles (feature engineering). Transformar datos “crudos” en señales predictivas (por ejemplo, frecuencia de compra en 30 días).
Elegir el enfoque. Machine learning (árboles, redes neuronales, regresión) o enfoques más estadísticos según el caso.
Entrenar y validar. Separar entrenamiento/validación/test, ajustar hiperparámetros y evitar sobreajuste.
Medir rendimiento. Elegir métricas alineadas con negocio.
Desplegar y monitorizar. Poner el modelo en producción y vigilar deriva.
Mejorar con iteraciones. Reentrenar, ajustar datos, añadir nuevas fuentes, recalibrar umbrales.

Tipos de modelos predictivos

Hay muchas familias, pero aquí tienes las más comunes y cómo se relacionan con objetivos distintos.

Modelos de previsión

Se usan para anticipar valores futuros, normalmente con una noción clara de tiempo y tendencia (ventas, demanda, consumo, tráfico). Son muy útiles para prever inventario necesario para evitar roturas de stock, estimar presupuesto y recursos para campañas y planificar la capacidad en operaciones.

Modelos de clasificación

Predicen una categoría: sí/no o varias clases (fraude/no fraude, churn/no churn).

Claves de este tipo:

Manejan probabilidades (por ejemplo, “90% de probabilidad de fuga”).
Requieren escoger un umbral según el coste del error.
Son muy sensibles a datos desbalanceados.

Modelos de clustering

Agrupan datos en clústeres sin una etiqueta previa. Se usan para segmentar clientes, agrupar productos o detectar comportamientos similares. Son muy útiles para descubrir patrones ocultos, crear segmentos para campañas, y preparar variables para modelos supervisados.

Modelos de regresión

Predicen un valor numérico continuo (precio estimado, tiempo de entrega, vida útil). Se suelen utilizar para estimar el valor de una vivienda según características, predecir el ticket medio esperado de un cliente o calcular el tiempo probable de resolución de un caso.

Modelos de serie de tiempo

Son modelos especializados cuando el orden temporal es el protagonista, es decir, cuando hay estacionalidad, tendencias o ciclos. Se usan mucho en ventas con estacionalidad, energía y consumo, y tráfico y operaciones con picos periódicos.

Árboles de decisión

Un árbol de decisión aprende reglas del tipo “si pasa esto y esto, entonces…”. Son populares porque son relativamente interpretables y suelen funcionar bien como base. Asimismo, se explican mejor que modelos muy complejos, capturan relaciones no lineales y manejan variables numéricas y categóricas con facilidad.

Redes neuronales

Se usan cuando hay relaciones complejas o datos como imágenes, texto, audio o series temporales complejas. Se recomiendan para clasificar textos, extraer intenciones, resumir, detectar defectos, clasificar imágenes, etcétera. Sin embargo, si hay pocos datos, necesitas más explicación o el coste de operación y mantenimiento no es bajo, no se recomiendan.

Ejemplos de modelos predictivos por sector

Si buscas ejemplos de modelos predictivos, aquí tienes casos típicos por industria.

Ecommerce y retail. Previsión de demanda por SKU y tienda, predicción de churn rate y recomendación y propensión a compra.
Banca y finanzas. Scoring de riesgo, detección de fraude en transacciones y predicción de fuga de clientes premium.
Industria y manufactura. Estimar fallos de maquinaria a partir de sensores y detectar defectos con visión artificial.
Logística y transporte. Predicción de tiempos de entrega y optimización de rutas con modelos que anticipan tráfico y retrasos.
Salud. Predicción de reingresos, priorización de riesgo y apoyo a diagnóstico.
Marketing. Modelos de atribución, predicción de conversión y segmentación por valor esperado.
Energía. Predicción de consumo, detección de anomalías y optimización de generación según demanda.
Atención al cliente. Clasificación automática de tickets, predicción de escalado y estimación de tiempo de resolución.

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Laura Diego Sanz

Directora de operaciones en Yeeply

Es una profesional con amplia experiencia en la gestión de proyectos tecnológicos y el desarrollo de negocios digitales. Su principal objetivo es ayudar a emprendedores y empresas a materializar sus proyectos digitales mediante soluciones tecnológicas de vanguardia, asegurando que los proyectos se lleven a cabo con los mejores profesionales disponibles. Actualmente, ocupa el cargo de Directora de Operaciones en Yeeply, una plataforma que conecta a empresas con expertos en desarrollo tecnológico.

Modelos predictivos: tipos, desarrollo y ejemplos

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¿Qué son los modelos predictivos?

¿Cómo funciona el desarrollo de modelos predictivos?