El inversor y analista de datos Manel Noguerón ha anunciado importantes mejoras en su modelo de predicción, resultado de un proceso de optimización que refuerza tanto la precisión como la aplicabilidad de esta herramienta en distintos entornos
El nuevo modelo incorpora ajustes metodológicos y técnicos que permiten un análisis más fiable y adaptable a escenarios de alta complejidad. Según Noguerón, el objetivo ha sido avanzar hacia un sistema que no solo ofrezca predicciones más exactas, sino que también pueda adaptarse a las necesidades específicas de cada sector.
Más precisión, más utilidad
Las mejoras introducidas permiten reducir márgenes de error y ampliar el rango de variables consideradas en el proceso de cálculo. Esto se traduce en una capacidad predictiva más robusta, aplicable en áreas tan diversas como la economía, la gestión empresarial, la investigación social o la planificación estratégica.
Noguerón subraya que los avances alcanzados responden a la combinación de nuevas técnicas estadísticas, herramientas de aprendizaje automático y un enfoque multidisciplinar. «La predicción no es un ejercicio aislado de matemáticas o informática, sino un espacio de encuentro entre datos, contexto y toma de decisiones», señala.
Aplicaciones prácticas
El modelo actualizado abre la puerta a usos más concretos en distintos ámbitos. En el terreno económico, permite proyectar con mayor exactitud escenarios de riesgo o tendencias de consumo. En el sector empresarial, facilita la planificación de recursos y la toma de decisiones estratégicas. Y en investigación social, ofrece herramientas más afinadas para comprender la evolución de fenómenos colectivos.
Innovación como motor
Para Manel Noguerón, el desarrollo de este modelo es una muestra de cómo la innovación en ciencia de datos puede generar impactos tangibles. La mejora continua, sostiene, es clave para mantener modelos predictivos que respondan a un mundo en constante cambio.
Con este avance, Noguerón refuerza su posición como referente en la creación de soluciones basadas en datos, subrayando la importancia de combinar rigor técnico con visión aplicada.
