Preditivo vs. Prescritivo: A Evolução nos Negócios

Da previsão à ação: o papel dos modelos preditivo e prescritivo na transformação dos negócios.

A IA tem avançado rapidamente, transformando como as empresas operam. Dois termos que se destacam nesse contexto são "preditivo" e "prescritivo". Embora estejam interligados, eles representam diferentes níveis de sofisticação e impacto nas tomadas de decisão. 

O que significa ser preditivo? 

Um modelo preditivo utiliza dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões sobre eventos futuros. Por exemplo, um modelo preditivo pode prever a demanda por um produto em um determinado período, a probabilidade de churn de um cliente ou a ocorrência de uma falha em uma máquina. 

Características de um modelo preditivo: 

• Foco no futuro: Busca antecipar eventos futuros com base em dados passados. 

• Probabilidade: Geralmente, as previsões são expressas em termos de probabilidade. 

• Baseado em dados históricos: A qualidade e a quantidade dos dados são cruciais para a precisão das previsões. 

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O que significa ser prescritivo? 

Um modelo prescritivo vai além da previsão, ele recomenda ações específicas para otimizar um resultado. Em outras palavras, não somente diz o que vai acontecer, mas também o que deve ser feito para alcançar um objetivo. 

Características de um modelo prescritivo: 

• Orientado para a ação: Sugere ações concretas para alcançar um objetivo. 

• Otimização: Busca a melhor solução possível, considerando diversas variáveis e restrições. 

• Combinação de técnicas: Utiliza uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina, otimização e simulação. 

  
  

A importância da prescritividade nos negócios 

A capacidade de prever o futuro é valiosa, mas a capacidade de prescrever ações para otimizar os resultados é transformadora. Modelos prescritivos podem ser utilizados para: 

• Otimizar a cadeia de suprimentos: Sugerir níveis de estoque ideais, otimizar rotas de entrega e minimizar custos. 

• Personalizar a experiência do cliente: Recomendar produtos ou serviços personalizados, otimizar campanhas de marketing. 

• Otimizar processos de produção: Identificar gargalos e sugerir melhorias para aumentar a eficiência. 

No EstatAnalytics, focamos há anos em modelos prescritivos, isso é fundamental, pois enquanto os modelos preditivos nos ajudam a entender o futuro, os modelos prescritivos nos permitem moldá-lo. A combinação de ambas as abordagens oferece aos nossos clientes uma vantagem competitiva significativa, permitindo tomar decisões mais informadas e estratégicas.

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Autor: Francys Souza