¿Qué es un motor de causalidad?
Un motor de causalidad es una plataforma tecnológica que aprende, comprende y extrae conclusiones basados en la causalidad, y no en la mera correlación de los datos introducidos.
¿Qué beneficios aporta un motor de causalidad?
Un motor de causalidad permite a los usuarios del negocio:
- Comprender y abordar mejor el sesgo y señales predictivas escondidas en los datos.
- Conseguir el conocimiento y los modelos procesables adecuados para explicar las predicciones y garantizar el nivel de calidad de los comportamientos predictivos en los datos.
- Determinar de forma ágil qué es lo más importante en el conjunto de datos e identificar cuáles son las mejores acciones para conseguir los resultados deseados.
- Priorizar los factores causales y relevantes y prescindir de los correlativos no relevantes para saber qué impulsa determinados resultados y seleccionar una línea de actuación para conseguirlos.
- Crear resultados incluso en entorno empresariales volátiles, ignorando datos atípicos o ausentes y acumulando y ajustándose rápidamente a los nuevos datos.
¿Cómo funciona un motor de causalidad?
Un motor de causalidad utiliza una teoría de información mutua para descubrir relaciones de alta dimensión dentro de los datos. Este enfoque revela efectos de grupo que de otro modo permanecerían ocultos, como cuando múltiples variables interactúan y corresponden a resultados de maneras sugerentes. Y descubre patrones importantes que normalmente se pasan por alto con los métodos tradicionales de ciencia de datos.
Nuestro motor de causalidad simplifica el proceso, reduce los sesgos y proporciona acciones estratégicas y tácticas que se pueden tomar como respuesta al cambio. Evalúa las miles de variables posibles en los datos, desde ventas y marketing hasta recursos humanos, desde investigación y desarrollo innovadores hasta aprender más de los gemelos digitales, y encuentra relaciones. Opera en conjuntos de datos extremadamente grandes para obtener conocimientos valiosos sobre las combinaciones de factores que se correlacionan más fuertemente con resultados específicos.
Este enfoque de "caja clara" funciona sin ideas preconcebidas o modelos previamente escritos, al separar los factores relevantes y contribuyentes de los correlativos no relevantes para brindar rápidamente a los usuarios información sobre qué factores predicen los resultados. Un motor de causalidad adopta el resultado como condición previa para el análisis. Luego puede analizar cantidades masivas de datos para identificar qué variables se relacionan con más frecuencia que otras con ese resultado.
Al hacerlo, descubre efectos de combinaciones en los que los factores que son predictores débiles individualmente son muy predictivos si se combinan. Este sistema proporciona automáticamente múltiples recomendaciones para lograr el objetivo propuesto, siendo una potente herramienta para la toma de decisiones. Dicho análisis permite a las empresas desarrollar estrategias más informadas y adoptar tácticas específicas para abordar las causas. Los usuarios solo necesitan proporcionar sus datos y sus objetivos específicos de dominio. Un motor de causalidad de IA examina de forma autónoma las relaciones e informa sobre ellas, lo que reduce la dependencia de los expertos internos en la materia.
¿Por qué un motor de causalidad es superior a una plataforma tradicional de IA de aprendizaje automático?
La mayoría de las plataformas de IA de aprendizaje automático basan sus análisis en modelos conocidos, desarrollados en múltiples iteraciones por ingenieros. Desarrollan un algoritmo y prueban un modelo con un resultado deseado en mente. El desarrollo de este modelo iterativo para refinar el motor de IA para producir los resultados deseados es laborioso y costoso. Y lleva su tiempo. Se debe enseñar a la máquina a reconocer patrones en los datos. Además, los seres humanos son falibles y tienen diferentes rangos de experiencia en análisis estadístico, ciencia de datos o tipos particulares de temas que son necesarios para desarrollar los tipos correctos de algoritmos para hacer que los modelos predictivos funcionen.
Por el contrario, un motor de causalidad pasa por alto las ideas preconcebidas y los algoritmos predeterminados. Primero, adopta una hipótesis como resultado y, a continuación, analiza grandes cantidades de datos para decidir qué factores se ajustan más a ese resultado. Construye un modelo único para los datos sobre los que está operando. Luego, el modelo refina, entrena y se corrige a sí mismo, arrojando factores relacionados más fuertemente con los resultados y descubriendo qué variables son los mejores impulsores predictivos para el objetivo.
