El Business Analytics es una de sus aplicaciones en negocios que busca, por medio del análisis de información, optimizar y mejorar los procesos ante un problema de negocio complejo, y así tomar decisiones informadas.

El pasado 18 de junio el Centro de Investigación Cuantitativa en Negocios del Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información (DCS), el Instituto Chileno de Investigación Operativa (ICHIO) y IEEE Computational Intelligence Society realizaron el seminario Inteligencia computacional aplicada a negocios y sector público.

Al encuentro, asistieron los profesores Sebastián Maldonado, quien es presidente del capítulo chileno de la sociedad IEEE Computational Intelligence Society, y Jaime Miranda, director de ICHIO, entre los años 2016 y 2018, y actual director del DCS.

El profesor Maldonado destacó que es importante estrechar lazos con sociedades que investigan temas afines, como es el caso de las instituciones antes mencionadas, generando actividades en conjunto.

Explicó que la inteligencia computacional es una rama de la inteligencia artificial, la cual se centra en estudiar mecanismos adaptativos, que permiten crear soluciones a problemas complejos, a través del entendimiento del razonamiento humano.

Comentó que una de sus principales aplicaciones en negocios es Business Analytics, que es un área de la investigación de operaciones, la cual busca, por medio del análisis de información, optimizar y mejorar los procesos ante un problema de negocio complejo, y así tomar decisiones informadas.

Para su aplicación en negocios, existen cuatro capacidades analíticas de Business Analytics: descriptive analytics, que se centra en dar respuesta al qué pasó, revisar los los datos, y estadísticas de la organización. Luego, viene diagnostic analytics, que trata de responder por qué pasó. Posteriormente, viene la modelación predictiva, que trata de extrapolar lo que está pasando. Analiza, por ejemplo, si existe riesgo crediticio, si el cliente es un buen o mal pagador, hay fuga de clientes o un fraude. En este caso, en el sector público, es posible entender el fenómeno de la evasión, en el pago de impuestos.

El último nivel corresponde a prescriptive analytics, que contempla el uso de técnicas de inteligencia computacional e investigación de operaciones, cuyo fin es “optimizar la toma de decisiones y acercarnos a una acción guiada por un mecanismo automático”.

“La última frontera de las capacidades analíticas combina elementos de las diferentes sociedades que participan en el evento”, entre ellas el aprendizaje de máquinas, investigación de operaciones, analítica de datos, entre otras, para modelar decisiones complejas, dijo.

Participaron de este encuentro como expositores Cristián Bravo, profesor Asociado Western University, Canadá y research chair en analítica de Banca y Seguros; y Richard Weber, profesor Titular de la Universidad de Chile, director Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile.

El primero presentó el estudio Un modelo de aprendizaje profundo basado en Transformers para la predicción de no pago en obligaciones crediticios para empresas medianas; mientras que Weber presentó Inteligencia artificial y datos masivos para la seguridad ciudadana: estado actual y desafíos.

Weber señaló que los desafíos en investigación, desarrollo y aplicaciones en la materia se encuentran en la aplicación de la minería de datos dinámica, modelar la interacción con otros enfoques como teoría de juegos o inteligencia artificial, incorporar la justicia, responsabilidad, transparencia y ética (F.A.T.E, por sus siglas en inglés), que resumen las ideas clave que se deben tener en cuenta al crear y regular la inteligencia artificial, y la privacidad de los datos personales.

Fuente: https://cqn.uchile.cl/detail/NQ==/MTQzNA==/MTY=/seminario-abordo-la-aplicacion-de-la-inteligencia-computacional-en-los-negocios-y-en-el-sector-publico