Machine Learning en Fabric: Predicciones sin código

El problema

El Machine Learning tradicional requiere:

Data Scientists especializados (difíciles de encontrar y caros)
Infraestructura compleja (notebooks, MLOps, servidores GPU)
Meses de desarrollo y pruebas
Mantenimiento continuo de modelos

Resultado: Solo las grandes empresas pueden permitírselo.

La solución: ML democratizado en Fabric

Microsoft Fabric integra capacidades de ML que permiten a analistas de negocio crear modelos predictivos:

📊 Tus datos en Lakehouse
        ↓
   [Copilot sugiere]
   "Estos datos son buenos para
   predecir X con un modelo de Y"
        ↓
   [AutoML entrena]
   - Prueba múltiples algoritmos
   - Optimiza hiperparámetros
   - Valida automáticamente
        ↓
   [Modelo listo]
   - Desplegado en Fabric
   - Predicciones en batch o real-time
   - Integrado en Power BI

Capacidades de ML en Fabric (2025)

1. Copilot para Data Science

Sugerencias de qué predecir basadas en tus datos
Generación automática de código Python/Spark
Explicación de resultados en lenguaje natural

2. AutoML integrado

Clasificación (¿este cliente hará churn?)
Regresión (¿cuánto venderemos?)
Forecasting (¿cuál será la demanda?)
Detección de anomalías

3. MLflow nativo

Tracking automático de experimentos
Versionado de modelos
Despliegue con un clic

4. Integración con Power BI

Predicciones como columnas calculadas
Visualización de resultados
Explicabilidad (¿por qué predijo esto?)

Casos de uso inmediatos

Caso	Input	Output
Predicción de ventas	Histórico de ventas	Forecast próximos 3 meses
Churn de clientes	Datos de uso y perfil	Probabilidad de abandono
Scoring de leads	Datos de contacto	Probabilidad de conversión
Demanda de stock	Ventas + estacionalidad	Unidades a reponer
Detección de fraude	Transacciones	Alertas de anomalías

Ejemplo real: Predicción de demanda

# En un notebook de Fabric con Copilot
import mlflow
from flaml import AutoML

# Copilot sugiere: "Basándome en tus columnas,
# puedes predecir 'unidades_vendidas' usando
# 'producto', 'mes', 'promocion', 'precio'"

automl = AutoML()
automl.fit(X_train, y_train, task="regression", time_budget=300)

# Modelo entrenado en 5 minutos
# R² = 0.91 (91% de precisión)

# Registrar en MLflow
mlflow.sklearn.log_model(automl.model, "demand_forecast")

Resultado

Antes	Después
Predicciones “a ojo”	Modelos con +85% precisión
Requiere data scientist	Analista de negocio lo hace
Meses de desarrollo	1 semana hasta producción
Infraestructura compleja	Todo en Fabric
Modelos que envejecen	Re-entrenamiento automático

Requisitos

Microsoft Fabric (capacidad F64+)
Datos históricos de lo que quieres predecir
Lakehouse con datos limpios y estructurados

Por qué ahora

Fabric ha madurado en 2024-2025 con:

Copilot para notebooks que guía todo el proceso
AutoML mejorado con más algoritmos y mejor optimización
Semantic Link para conectar modelos semánticos de Power BI
Real-time predictions sin salir de Fabric