Los modelos prescriptivos y de optimización representan el nivel más avanzado de la analítica de datos. No solo predicen lo que puede ocurrir, sino que recomiendan cuál es la mejor decisión posible bajo determinadas condiciones y restricciones.

Si el análisis predictivo responde:

“¿Qué es probable que ocurra?”

El análisis prescriptivo responde:

“Dado lo que puede ocurrir, ¿qué debemos hacer para maximizar resultados o minimizar riesgos?”

1. ¿Qué es un modelo prescriptivo? 🧠

Un modelo prescriptivo utiliza:

• Datos históricos
• Predicciones
• Restricciones operativas
• Objetivos de negocio

Para determinar la acción óptima.

Por ejemplo:

• ¿Qué precio maximiza beneficios?
• ¿Cómo asignar recursos limitados?
• ¿Qué ruta reduce costes logísticos?

2. Diferencia entre predictivo y prescriptivo 🔎

El modelo prescriptivo suele usar como entrada la salida de un modelo predictivo.

3. Fundamentos matemáticos de la optimización 📐

Los modelos de optimización buscan:

• Maximizar una función objetivo (beneficio, eficiencia, rendimiento)
• Minimizar una función objetivo (coste, riesgo, tiempo)

Sujeto a restricciones:

• Presupuesto
• Capacidad
• Tiempo
• Recursos disponibles

4. Principales tipos de modelos de optimización 🚀

📊 Programación lineal

Optimiza una función lineal sujeta a restricciones lineales.

Ejemplo:
Maximizar producción sin superar recursos disponibles.

🔢 Programación entera

Se usa cuando las decisiones deben ser valores enteros.

Ejemplo:
Número de camiones asignados a rutas.

📦 Optimización combinatoria

Busca la mejor combinación entre muchas posibles.

Ejemplo clásico:
Problema del viajante (mejor ruta posible).

📈 Optimización estocástica

Considera incertidumbre en los datos.

Ejemplo:
Planificación energética con demanda variable.

5. Aplicaciones reales 🌍

🚚 Logística

Empresas como:

UPS

Utilizan modelos de optimización de rutas para reducir consumo de combustible y tiempos de entrega.

🛒 Comercio electrónico

Amazon

Optimiza ubicación de inventarios, tiempos de entrega y precios dinámicos.

✈ Transporte aéreo

Ryanair

Optimiza asignación de aeronaves, horarios y ocupación de vuelos para maximizar rentabilidad.

⚡ Energía

Optimización del despacho eléctrico para equilibrar producción, demanda y costes.

6. Ejemplo práctico simplificado 📘

Imaginemos una empresa que fabrica dos productos:

• Producto A → mayor margen
• Producto B → menor margen

Recursos limitados:

• Horas de máquina
• Materia prima

Un modelo de optimización calcula:

• Cuántas unidades producir de cada producto
• Para maximizar beneficio
• Sin exceder recursos disponibles

El resultado no es una intuición, sino una solución matemática óptima.

7. Integración con Inteligencia Artificial 🤖

Hoy los modelos prescriptivos se combinan con:

• Machine Learning
• Simulaciones
• Sistemas en tiempo real

Flujo típico:

1️⃣ Modelo predictivo estima demanda.
2️⃣ Modelo prescriptivo optimiza producción.
3️⃣ Sistema automatizado ejecuta decisión.

Esto permite decisiones dinámicas y adaptativas.

8. Ventajas estratégicas 🚀

✔ Maximización objetiva de resultados
✔ Uso eficiente de recursos
✔ Reducción de incertidumbre
✔ Mejora de rentabilidad
✔ Toma de decisiones basada en evidencia

9. Retos y limitaciones ⚠️

• Modelización incorrecta de restricciones
• Dependencia de calidad de datos
• Complejidad computacional
• Necesidad de interpretación experta
• Riesgo si cambian condiciones del entorno

Un modelo óptimo matemáticamente no siempre es óptimo estratégicamente si no se contextualiza.

10. Diferencia entre optimización y simulación 🎯

• Optimización → Encuentra la mejor solución posible.
• Simulación → Evalúa distintos escenarios posibles.

Ambas técnicas suelen utilizarse conjuntamente.

Conclusión

Los modelos prescriptivos y de optimización representan el punto más avanzado del análisis de datos: no solo comprenden y anticipan la realidad, sino que proponen la mejor acción posible dentro de límites definidos.

En entornos empresariales complejos y competitivos, la capacidad de optimizar decisiones en tiempo real es un factor diferencial clave.

La verdadera transformación digital no consiste solo en predecir el futuro, sino en decidir estratégicamente cómo actuar ante él.