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El análisis predictivo consiste en utilizar datos históricos, estadísticas y algoritmos de machine learning para identificar patrones y saber qué ocurrirá en el futuro.
También conocido como analítica predictiva, permite transformar los datos generados por máquinas, sistemas y activos en información útil para anticipar comportamientos, detectar anomalías de forma temprana y actuar sobre evidencias.
Para realizar esto, pueden utilizarse distintos algoritmos predictivos, y elegir el idóneo depende del tipo de datos y del resultado que se quiera obtener, como predecir una categoría, estimar un valor numérico o anticipar la evolución futura de una variable.
Tradicionalmente, desarrollar este tipo de modelos requería conocimientos de programación y perfiles especializados. Sin embargo, las actuales plataformas de machine learning sin código permiten realizar análisis predictivos mediante interfaces visuales, haciendo que esta tecnología sea accesible a perfiles de operaciones, mantenimiento, ingeniería o innovación.
¿Qué es el machine learning sin código?
El machine learning sin código traslada a una interfaz visual tareas que normalmente exigirían programación. El usuario puede preparar los datos, definir el problema, entrenar modelos y revisar sus resultados sin tener que desarrollar cada paso desde cero.
El machine learning, o aprendizaje automático, permite que los sistemas aprendan patrones de los datos que van recopilando. En lugar de programar una regla para cada situación posible, el modelo identifica relaciones y patrones que después puede utilizar para clasificar, estimar o predecir nuevos casos.
Esto resulta especialmente útil en análisis predictivo, donde pueden intervenir grandes volúmenes de información procedente de sensores, máquinas o procesos operativos. Además, lel enfoque no-code simplifica la parte técnica, facilitando tareas como la preparación de datos, la selección de algoritmos, el entrenamiento y la evaluación de los modelos a través de una interfaz visual. De esta forma, los perfiles que conocen de primera mano los procesos, ya sean equipos de operaciones, mantenimiento, ingeniería o innovación, pueden participar directamente en los proyectos de análisis de datos.
Este enfoque es especialmente valioso en sectores con grandes volúmenes de datos, como:
¿Cómo hacer un análisis predictivo con una plataforma de ML sin código?
Las plataformas de machine learning sin código trasladan a una interfaz visual diferentes tareas que tradicionalmente requerían programación, como la preparación de los datos, la configuración del modelo o el análisis de sus resultados. En lugar de desarrollar manualmente todo el flujo de machine learning, el usuario puede avanzar de manera guiada desde la configuración de las fuentes de datos hasta la generación de predicciones.
En el caso de plataformas como TOKII, el proceso puede resumirse en los siguientes pasos:
Configuración de las fuentes de datos
El primer paso consiste en seleccionar los datos que se utilizarán para entrenar el modelo. Estos pueden proceder de sensores, activos, sistemas o datasets (xls,csv). Antes del entrenamiento, los datos pueden revisarse y prepararse para asegurar que tengan el formato adecuado.
Definición del problema
Existen distintos problemas de Machine Learning, y, según el objetivo, se puede trabajar con:
Clasificación, cuando se quiere predecir una categoría o estado.
Regresión, cuando se quiere estimar un valor numérico.
Clustering, cuando se quieren descubrir grupos o patrones similares.
Series temporales, cuando se quiere predecir cómo evolucionará una variable a lo largo del tiempo.
Selección del algoritmo
Una vez definido el problema, TOKII muestra los algoritmos de Machine Learning compatibles con esa elección para que el usuario pueda seleccionar el más adecuado.
Por ejemplo, en un problema de clasificación pueden utilizarse algoritmos como árboles de decisión o Random Forest; en clustering, opciones como K-Means; y Prophet para series temporales, entre otros. De esta manera, la elección del algoritmo queda guiada por el tipo de análisis que se quiere realizar, sin necesidad de conocer de antemano todas las alternativas disponibles.
Configuración del modelo
El usuario define las variables que participarán en el entrenamiento y, cuando corresponde, la variable que se quiere predecir. También puede configurar aspectos como el conjunto de datos utilizado para evaluar el modelo y algunos parámetros propios del algoritmo seleccionado.
Entrenamiento y comparación de modelos
Una vez configurado, se lanza el entrenamiento. Pueden crearse diferentes sesiones con distintas configuraciones o algoritmos para comparar los resultados obtenidos y analizar qué modelo funciona mejor para los datos disponibles.
Evaluación de los resultados
Después del entrenamiento, el comportamiento del modelo se evalúa mediante métricas adaptadas al tipo de problema. Por ejemplo, en clasificación pueden utilizarse métricas como precisión, recall o F1; mientras que en regresión pueden analizarse indicadores como MAE, RMSE o R².
Estas métricas permiten entender cómo se comporta el modelo, valorar su rendimiento y detectar posibles limitaciones antes de utilizarlo con nuevos datos. Además, aportan transparencia sobre el proceso de evaluación y ayudan a interpretar mejor los resultados del modelo.
Generación de predicciones
Una vez entrenado y validado, el modelo puede reutilizarse para generar nuevas predicciones cada vez que sea necesario, aplicándolo sobre nuevos datos sin tener que volver a construirlo. Esto permite, por ejemplo, estimar nuevos consumos, clasificar nuevos estados operativos o anticipar la evolución de una variable a medida que se incorporan datos adicionales.
Las predicciones pueden incorporarse posteriormente a dashboards y entornos 3D para facilitar su visualización y utilizarlas como apoyo para el análisis y la toma de decisiones.
De esta forma, una plataforma de análisis predictivo sin código permite recorrer todo el proceso desde los datos hasta las predicciones sin tener que desarrollar manualmente cada etapa mediante programación.
Beneficios de las plataformas de ML sin código
Para muchas organizaciones, una de las principales barreras para aplicar machine learning no es la ausencia de datos, sino la complejidad técnica necesaria para convertirlos en modelos útiles.
Las plataformas sin código reducen esta barrera al simplificar las distintas etapas del proceso y permitir que perfiles con conocimiento del negocio o de las operaciones puedan trabajar directamente con los datos.
Entre sus principales beneficios se encuentran:
1. Implementación más rápida: Al disponer de herramientas visuales para preparar los datos, configurar modelos y lanzar entrenamientos, se reduce el trabajo manual necesario para desarrollar un primer modelo.
2. Menor barrera técnica: No es necesario programar todo el flujo de machine learning desde cero, facilitando que otros perfiles puedan participar en el proceso junto a especialistas en datos.
3. Experimentación más sencilla: Es posible probar diferentes algoritmos y configuraciones, comparar sus resultados e iterar sobre los modelos de forma más ágil.
4. Escalabilidad: Una vez definido un caso de uso, el mismo enfoque puede aplicarse posteriormente a otros activos, instalaciones, plantas o conjuntos de datos.
5. Integración con la operación: Los resultados de los modelos pueden incorporarse a dashboards y entornos de monitorización para analizarlos junto con los datos operativos.
6. Aprovechamiento de los datos existentes: Las organizaciones pueden utilizar los históricos procedentes de sensores, sistemas y activos para obtener información adicional sin limitarse únicamente a visualizar lo que está ocurriendo en ese momento.
Para las empresas, esto se traduce en menos tiempo de inactividad, mejor asignación de recursos y mayor competitividad.
Con plataformas como TOKII, los equipos industriales pueden construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning con unos pocos clics, transformando datos en decisiones en tiempo real sin escribir código.
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