A capacidade de antecipar eventos, tendências e comportamentos é uma vantagem estratégica essencial para as empresas modernas. A adoção de uma abordagem preditiva permite basear as decisões em dados objetivos, reduzindo a incerteza e melhorando a eficiência operacional em todas as áreas — desde a gestão da cadeia de suprimentos até o planejamento financeiro, do marketing à manutenção dos ativos de produção.
Nesse contexto, compreender as diferenças entre previsão e análise preditiva é o primeiro passo para implementar soluções eficazes alinhadas com os objetivos de negócios.
Ambas as abordagens compartilham um objetivo comum: antecipar eventos futuros com base em dados. Essa aparente semelhança muitas vezes leva à confusão, com previsão e análise preditiva sendo consideradas sinônimos ou variações do mesmo processo. Na realidade, são metodologias distintas, cada uma com objetivos específicos e abordagens diferentes.
A previsão é uma técnica preditiva baseada na análise de dados históricos com o objetivo de estimar a evolução futura de uma determinada variável. Em outras palavras, é um processo que produz uma previsão quantitativa: o resultado da previsão é um valor numérico esperado — um ponto de dados específico que responde a uma pergunta específica.
A previsão se baseia no princípio de que comportamentos passados — como tendências, sazonalidade, ciclos ou padrões recorrentes — tendem a se repetir ao longo do tempo. Ela cria modelos que permitem projetar a variável de interesse no futuro com base em uma estrutura histórica sólida e bem definida.
Em ambientes empresariais, essa abordagem é amplamente utilizada em várias áreas, como previsão da demanda por bens e serviços, planejamento de vendas e estratégia comercial, gestão de estoque, programação da produção e definição de orçamentos e previsões financeiras.
A previsão é particularmente eficaz quando há conjuntos de dados históricos ricos, confiáveis e relativamente estáveis disponíveis, o que permite uma compreensão precisa da dinâmica do fenômeno. Tecnicamente, a implementação pode contar com diferentes métodos, dependendo do tipo e da complexidade do problema e da disponibilidade de dados de apoio. As principais técnicas incluem análise de séries temporais, modelos causais e algoritmos de aprendizado de máquina, bem como metodologias qualitativas baseadas em julgamento de especialistas, análise contextual, grupos focais e métodos participativos.
A análise preditiva refere-se a um conjunto de técnicas analíticas dentro do domínio mais amplo da ciência de dados, projetadas para antecipar comportamentos futuros, estimar probabilidades de eventos e classificar situações complexas com base em uma ampla gama de dados estruturados e não estruturados, históricos e em tempo real.
Ao contrário da previsão, que se concentra na estimativa de uma variável específica, a análise preditiva visa modelar cenários e responder a perguntas probabilísticas ou categóricas: “Qual é a probabilidade de esse cliente cancelar sua assinatura nos próximos 30 dias?” ou “Esta transação é fraudulenta?” Por exemplo, ao integrar o histórico de compras, as interações registradas no CRM e, quando disponíveis, fontes de dados externas, um modelo preditivo pode estimar a propensão de compra de um segmento de clientes, identificar as categorias de produtos mais relevantes e fornecer insights de marketing para campanhas personalizadas.
O valor distintivo da análise preditiva reside na capacidade de combinar um amplo espectro de variáveis — dados históricos, sinais comportamentais, registros do sistema, dados abertos — para produzir insights que apoiam decisões oportunas. Essas técnicas são amplamente aplicadas em vários cenários de negócios, desde a retenção de clientes até o gerenciamento de riscos, desde a detecção de fraudes até a manutenção preditiva de ativos de produção.
Tecnicamente, a análise preditiva depende de um conjunto complexo de algoritmos escolhidos com base no tipo de problema e nas características do conjunto de dados. As abordagens comuns incluem modelos de regressão e classificação (por exemplo, árvores de decisão), bem como redes neurais artificiais.
A construção de um modelo de análise preditiva requer uma sequência estruturada de etapas e muito conhecimento especializado no mundo da ciência de dados. Para resumir, podemos identificar quatro etapas básicas.
Muitas diferenças entre previsão e análise preditiva surgiram na análise de cada método.
No entanto, há aspectos adicionais que vale a pena considerar:
Uma abordagem é melhor do que a outra? Não necessariamente. Ambos os métodos são valiosos e aplicáveis em contextos de negócios específicos. No entanto, é inegável que a análise preditiva oferece um escopo de ação mais amplo, graças à sua capacidade de ser adaptada a praticamente qualquer questão relevante para os negócios. Por esse motivo, é um impulsionador fundamental da inovação e da eficiência para as empresas mais dinâmicas, inteligentes e voltadas para o futuro.
Na Avvale, adotamos uma abordagem de 360 graus em inteligência artificial e análise preditiva, integrando habilidades técnicas avançadas com experiência, metodologias eficazes e um profundo conhecimento dos processos de negócios. O objetivo é ajudar as empresas a identificar oportunidades para aplicar IA e projetar soluções que, uma vez implementadas, gerem valor tangível e mais competitividade.
Ao longo dos anos, consolidamos inúmeras histórias de sucesso colaborando com grandes empresas italianas e internacionais. Por exemplo, colaboramos com uma empresa italiana líder em gestão de ativos para desenvolver estratégias de investimento baseadas em aprendizado de máquina. Usando modelos preditivos, a empresa melhorou significativamente a precisão das previsões em comparação com os modelos tradicionais, obtendo insights importantes para as decisões de investimento.
Um contexto diferente, mas com a mesma necessidade de previsões precisas, é aquele que nos levou a colaborar com a PVH, líder em sistemas de rastreamento solar, para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever com precisão as rajadas de vento. E, por último, mas não menos importante, a colaboração com o Hotel Gran Bilbao, na Espanha, nos envolveu com modelos preditivos que permitiram ao hotel prever a demanda e a ocupação de seus espaços com altíssima precisão.