Qué son los modelos globales y cómo están transformando las predicciones empresariales

Los modelos globales están transformando el campo de la predicción de series temporales, ofreciendo a las empresas la posibilidad de generar pronósticos precisos con datos limitados. Inspirados en los avances de la inteligencia artificial, estos modelos fundacionales se entrenan en grandes volúmenes de datos y pueden extrapolar sus predicciones a nuevos escenarios, por lo que están marcando un antes y un después en sectores clave.

Por Alberto Llera (PhD)

Qué son los modelos fundacionales

La predicción de series temporales es crucial para la toma de decisiones en sectores como la energía, el transporte y la salud. Tradicionalmente, los modelos estadísticos como ARIMA o ETS han dominado este campo. Aunque las redes neuronales, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes LSTM, fueron diseñadas para este tipo de tareas, su uso práctico en entornos tradicionales de entrenamiento y prueba ha sido limitado.

Sin embargo, la llegada de los modelos fundacionales ha transformado este panorama. Inspirados por los avances en modelos del lenguaje, como los que subyacen a tecnologías como ChatGPT o DALL·E, estos modelos se entrenan en grandes cantidades de datos no supervisados y luego son capaces de extrapolar su aprendizaje a nuevas tareas. De manera similar, los modelos globales para la predicción de series temporales funcionan al entrenarse con enormes cantidades de datos de distintas series temporales, lo que les permite realizar predicciones en series nunca vistas.

Cómo se usan los modelos globales en LIS Data Solutions

En LIS Data Solutions, hemos adoptado estos modelos globales como parte de nuestra estrategia para optimizar las predicciones en entornos con datos limitados. La rapidez con la que este campo está evolucionando es impresionante. Hace apenas una década, la idea de usar modelos globales para predicciones temporales parecía inviable, pero hoy ya son una realidad emergente.

En nuestro equipo de I+D, realizamos pruebas rigurosas con diferentes modelos y hemos observado cómo, en algunos casos, los modelos fundacionales ya superan a los enfoques tradicionales de train/test. Esto es especialmente relevante para sectores industriales que carecen de datos históricos suficientes. Gracias al transfer learning, estos modelos pueden entrenarse con una base de datos mínima y, a medida que se recopilan más datos, los modelos mejoran progresivamente.

Aplicaciones prácticas de los modelos globales

Desde una perspectiva industrial, trabajar con modelos globales ofrece una ventaja competitiva significativa: podemos implementar sistemas predictivos desde cero, optimizando su rendimiento en el tiempo sin la necesidad de grandes volúmenes de datos iniciales. Esto no solo acelera la capacidad de las empresas para predecir comportamientos futuros, sino que también permite que aquellas organizaciones en fases tempranas de digitalización puedan aprovechar el poder de la inteligencia artificial de manera inmediata.

En proyectos como InnoTwin, hemos explorado el potencial de los modelos globales en diferentes contextos, como la predicción de calidad de productos en procesos de manufactura. Este proyecto nos permitió aplicar técnicas como el transfer learning para crear un único modelo capaz de predecir la calidad de productos no observados previamente. Esto no solo reduce el tiempo de desarrollo, sino que optimiza la utilización de recursos, ya que un único modelo puede adaptarse a múltiples productos y tareas.

Cómo llevamos el I+D a las empresas

En LIS Data Solutions estamos inmersos es el desarrollo de nuestros propios modelos fundacionales para escenarios donde los datos son escasos. Imaginemos una industria poco digitalizada en la que acabamos de comenzar a instalar sensores. Tradicionalmente, habríamos tenido que esperar meses para recopilar suficientes datos para generar predicciones confiables. Con los modelos fundacionales, sin embargo, podemos comenzar a hacer predicciones desde el primer momento, y a medida que se acumulan datos, podemos ajustar el modelo para mejorar su precisión.

Este enfoque transforma la forma en que las empresas pueden abordar la predicción y la toma de decisiones. Cada día estamos más cerca de contar con modelos que, además de aprender de grandes cantidades de datos, transfieren ese conocimiento a nuevas tareas de manera eficiente. Los modelos globales están destinados a ser una parte clave en la digitalización de las empresas, ayudándolas a aprovechar el poder de la inteligencia artificial, incluso cuando los datos iniciales son limitados.

Cuál es el futuro de los modelos globales

En los próximos años, es evidente que veremos un aumento significativo en el uso de modelos globales, tanto en la investigación académica como en su aplicación en la industria. La capacidad de realizar predicciones sin necesidad de un entrenamiento extenso o específico, y de mejorar continuamente a medida que se recopilan más datos, convierte a estos modelos en una herramienta poderosa para cualquier empresa que quiera mantenerse competitiva en la era digital.