Evaluación de modelos de machine learning para decisiones de negocio

El machine learning puede sonar difícil, pero su valor es claro: modelos que aprenden de tus datos para predecir, clasificar y tomar mejores decisiones. Aquí verás cómo encaja en el negocio, su ciclo de vida, las métricas clave y cómo evaluar si un caso como el churn amerita acción.

¿Qué es machine learning y por qué importa para el negocio?

El machine learning es un enfoque de la inteligencia artificial donde, en lugar de programar reglas, das datos y el modelo aprende patrones. Funciona cuando tienes suficiente información y relaciones entre variables.

• Ejemplos de uso: churn, recomendaciones, detección de fraude, precios dinámicos.
• Resultado esperado: modelos que predicen o clasifican con sentido para el negocio.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje de machine learning?

• Aprendizaje supervisado: aprendes con datos etiquetados. Sabes quién se fue y quién se quedó.
• No supervisado: no hay etiquetas. El modelo explora y agrupa para segmentar clientes por comportamiento.
• Aprendizaje por refuerzo: un agente decide por prueba y error. Ejemplos: robots que caminan o sistemas que juegan videojuegos.

¿Cómo es el ciclo de vida de un proyecto de machine learning?

No es magia: hay un proceso claro para llegar a producción y capturar valor. La clave es alinear variables, entrenamiento, validación y despliegue con el objetivo del negocio.

¿Qué implica la ingeniería de características?

Es decidir qué variables alimentan el modelo, también llamado feature engineering.

• Selección de variables relevantes: tipo de plan, ciudad, número de reclamos.
• Preparación de datos: que el modelo reciba señales útiles.

¿Cómo se entrenan, validan y despliegan los modelos?

• Entrenamiento: el modelo aprende con datos donde ya conoces la respuesta.
• Validación: verificas si generaliza o solo memoriza.
• Despliegue: pones el modelo en producción para predecir en tiempo real o en lotes.

¿Qué métricas y riesgos determinan el éxito del modelo?

No basta con “acierta 85%”. Cada métrica responde preguntas distintas y se complementan para decidir con criterio.

¿Qué miden accuracy, precisión, AUC y recall?

• Accuracy: de todas las predicciones, cuántas fueron correctas.
• Precisión: de lo que predijo como positivo, cuántos realmente eran positivos. Útil para saber si vale la pena intervenir a quienes marcaste como riesgo.
• AUC: mide la capacidad de distinguir entre clases; ideal para clasificación binaria.
• Recall: de los que se iban, cuántos detectaste correctamente.

¿Por qué el overfitting afecta al negocio?

El overfitting es sobreajuste: el modelo se aprende de memoria el pasado y falla con datos nuevos.

• Señal técnica: funciona perfecto en histórico, falla al generalizar.
• Impacto de negocio: promociones mal asignadas. Campañas que no retienen. Recursos desperdiciados.

¿Cómo evaluar el caso de churn con criterios de negocio?

Plantea las preguntas correctas antes de actuar sobre clientes en riesgo.

• ¿El modelo es supervisado o no supervisado?: el churn con datos históricos y etiquetas es supervisado.
• ¿Qué métrica priorizar: accuracy, precisión o recall?: si te importa no dejar ir clientes valiosos, prioriza recall para capturar más casos reales de fuga, y precisión para no gastar de más en quienes no se iban.
• ¿Qué decisión tomar con los detectados?: define intervenciones solo si la precisión sugiere que no malgastas recursos; usa el recall para dimensionar el alcance.

¿Tú cómo priorizarías precisión y recall en tu contexto de churn? Deja tu respuesta en los comentarios y revisa la caja de recursos para continuar la discusión.