La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una visión del futuro a consolidarse como una herramienta que, bien utilizada, puede ser clave en el desempeño de múltiples funciones. Uno de los usos más significativos de la IA es su capacidad para potenciar el análisis predictivo y, con ello, transformar la toma de decisiones en sectores tan variados como la salud, la economía, la educación, la industria y, cada vez más, en el ámbito social.
El análisis predictivo consiste en el uso de datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para predecir comportamientos o eventos futuros. Esto permite anticiparse a problemas, identificar tendencias emergentes y tomar decisiones informadas que minimicen riesgos y optimicen resultados.
En este caso, la IA amplifica el poder del análisis predictivo al incorporar algoritmos que aprenden de forma continua, adaptándose a nuevos datos y mejorando la precisión de las predicciones con el tiempo. Entre los principales aportes que resultan de esta unión podemos encontrar:
Por ejemplo, un sistema de IA puede analizar miles de historias clínicas para identificar señales tempranas de una enfermedad, o revisar datos de servicios sociales para anticipar dónde podrían surgir nuevas necesidades en una comunidad.
Como ejemplo, en un estudio sobre abandono escolar, un modelo de IA podría detectar que ciertos factores, como cambios sutiles en la asistencia, la participación en clase o incluso el tipo de asignaturas elegidas, están estrechamente relacionados con el riesgo de que un estudiante deje sus estudios.
Por ejemplo, una aplicación de atención social puede priorizar automáticamente casos urgentes en función del perfil del usuario y su situación actual, sin necesidad de que un trabajador revise cada solicitud una por una.
La IA no solo predice, sino que ayuda a decidir con mayor racionalidad y velocidad. Su influencia se refleja en tres niveles:
Aún estamos por descubrir todo el potencial de la IA, todas sus aplicaciones y todos los apoyos que esta herramienta pueda dar a las personas y a las entidades, sobre todo a las sociales, que puede ser inmensa, sobre todo en su uso como apoyo para el análisis predictivo y la toma de decisiones.
Sin embargo, siempre es importante tener en cuenta que se plantean ciertos desafíos significativos:
La transparencia y explicación de la aplicación: no siempre es claro cómo un algoritmo llegó a una conclusión, lo que puede dificultar su validación.
Sesgos en los datos: si los datos de entrenamiento están sesgados, los resultados pueden perpetuar injusticias.
Dependencia tecnológica: el exceso de confianza en la IA puede llevar a una pérdida de criterio humano o a decisiones automatizadas descontextualizadas.
Por ello, será importante poner siempre el foco en las personas y en la sostenibilidad a la hora de incluir este recurso como apoyo en nuestro desempeño.