Predicciones de abandono: qué modelos dominan Insights de 240 estudios de aprendizaje automático y aprendizaje profundo 2020-2024
Una revisión comprensiva de 240 estudios muestra cómo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están transformando la predicción de abandono, revelando tendencias claras, lagunas metodológicas y una hoja de ruta para la investigación futura.
Principales tendencias en modelos de aprendizaje automático: los métodos basados en árboles lideran. Random Forest y algoritmos de boosting como XGBoost y LightGBM muestran un crecimiento sostenido en adopción y rendimiento. Modelos clásicos como Regresión Logística y SVM mantienen su papel como líneas base robustas gracias a su interpretabilidad y estabilidad. Métodos como KNN y Naïve Bayes aparecen con menos frecuencia y suelen ofrecer rendimiento inferior en problemas de churn complejos.
Tendencias en aprendizaje profundo: las redes neuronales profundas dominan entre las técnicas de DL. Arquitecturas como CNN, RNN y LSTM se aplican en escenarios con datos secuenciales o señales ricas, y los Transformers empiezan a aparecer en investigaciones recientes aunque todavía a menor escala. En general el aprendizaje profundo aporta ventaja cuando hay grandes volúmenes de datos, características no estructuradas o series temporales con dependencias complejas.
Panorama combinado: el campo sigue apoyándose fuertemente en métodos tree based para soluciones de producción por su equilibrio entre rendimiento y facilidad de despliegue, mientras que el aprendizaje profundo emerge para casos concretos que requieren modelado de secuencias, texto o señales avanzadas. En la práctica muchas soluciones híbridas combinan ingeniería de variables, modelos de árbol y componentes neuronales para obtener lo mejor de ambos mundos.
Principales retos y brechas: falta de estudios replicables y comparaciones estandarizadas entre implementaciones; escasez de benchmarks públicos con etiquetas de abandonment de alta calidad; necesidad de métricas que reflejen costes de negocio y no solo AUC o accuracy; y preocupaciones sobre explicabilidad, sesgo y estabilidad temporal de los modelos.
Hoja de ruta para investigación y práctica: mejorar la estandarización de datasets y pipelines, priorizar métricas de negocio, explorar modelos híbridos y de transferencia, integrar técnicas de explainable AI y robustez temporal, y estudiar costes de etiquetado y mantenimiento en producción.
¿Y en producción qué gana hoy por hoy? En muchas empresas Random Forest y frameworks de boosting siguen siendo la opción por defecto para tareas de churn debido a su rapidez de entrenamiento, facilidad de ajuste y buena interpretabilidad. Sin embargo en sectores con datos secuenciales abundantes o necesidad de procesar texto y señales complejas, las aproximaciones de aprendizaje profundo están ganando terreno.
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