En el panorama empresarial actual, la Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial están revolucionando la forma en la que las organizaciones operan y toman decisiones. Se trata de que, además de mejorar la eficiencia y la precisión, estas tecnologías nos permiten anticipar tendencias, automatizar procesos y generar información más relevante y procesable. Y este es un aspecto fundamental para las empresas.
En este artículo vamos a analizar en profundidad el impacto de la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial en el panorama empresarial.
| Te puede interesar: Santalucía Impulsa Podcast #25 – Especial Inteligencia Artificial II: alcanzando la excelencia en la Analítica Avanzada con IA
Del ‘big data’ a la Analítica Avanzada de datos
El ‘big data’ es un concepto que ha acaparado multitud de conversaciones en los últimos años. De hecho, ha cobrado una gran importancia dentro del entorno empresarial. Y no es de extrañar, porque cada vez se generan más datos (desde cifras sobre la venta de un producto hasta información sobre una transacción bancaria) que, gracias a esta tecnología, las empresas pueden aprovechar en su toma de decisiones estratégicas.
No obstante, para poder sacarle el máximo provecho es importante aplicar una herramienta fundamental: la Analítica Avanzada de datos. Si el ‘big data’ permite almacenar y procesar datos, la analítica avanzada permite extraer conocimientos a partir de esos datos.
Gracias a la Analítica Avanzada, las empresas pueden encontrar patrones y correlaciones en los datos con el fin de extraer conclusiones válidas a la hora de definir sus estrategias o identificar nuevas oportunidades de negocio. Además, les permite conocer mejor a los usuarios, lo cual es fundamental para ofrecer productos y servicios personalizados y fidelizar así a sus clientes.
Es decir, conocer cómo la Analítica Avanzada de datos puede sacar valor a la tecnología ‘big data’ y cómo la IA ha llevado el análisis de datos a un nuevo nivel para imitar el funcionamiento de la mente humana, será clave para mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en el marco empresarial
En el panorama tecnológico, la Analítica Avanzada de datos y la IA están totalmente relacionadas. Ambas están poniendo a disposición de las empresas nuevos retos de negocio con nuevos casos de uso, y lo más sorprendente es que cada vez lo hacen de manera más sencilla.
Pero ¿cómo pueden impulsar el crecimiento del negocio la Analítica Avanzada y la IA?
La combinación de estas tecnologías tiene el poder de transformar los procesos de negocio, ya que permite automatizar tareas repetitivas o proporcionar insights valiosos en tiempo real.
En esta línea, la Analítica Avanzada y la IA también tienen el potencial de optimizar las operaciones empresariales. Al proporcionar análisis de grandes conjuntos de datos en tiempo real, las organizaciones pueden identificar ineficiencias y áreas de mejora en los procesos. La consecuente implementación de estos cambios conducirá a una mayor eficiencia y rentabilidad.
Los procesos de toma de decisiones también se benefician de esta alianza, ya que los algoritmos analizan ingentes cantidades de datos que permiten extraer conocimiento relevante para apoyar esas decisiones estratégicas.
Además, la Analítica Avanzada e IA permiten el análisis predictivo, que ayuda a las compañías a anticipar tendencias y eventos futuros, manteniendo el posicionamiento en innovación. Predecir todos estos cambios y empezar a tomar medidas proactivas para adaptarse a ellos supone una importante ventaja competitiva frente a la competencia.
Y, por supuesto, las empresas que obtienen información valiosa de grandes volúmenes de datos acceden más fácilmente a la identificación de oportunidades de mercado y a la comprensión de las necesidades del cliente. Por tanto, y con el fin de adaptarse rápidamente al cambio y a la demanda de los usuarios, las empresas pueden utilizar esta tecnología en su favor para desarrollar productos y servicios innovadores que provoquen su crecimiento y expansión.
Factores que están contribuyendo al éxito de la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial
Tal y como afirma David González Gallardo, Insurance Client Executive en Microsoft, en el episodio 25 de Santalucía Impulsa Podcast, existen 5 pilares básicos en la adopción de la Analítica Avanzada unida a la IA:
- Estrategia de negocio: el primer paso es tener claro el caso de uso que se quiere resolver, el cual debe ser gestionado por el máximo nivel de la empresa, ya que se trata de un proceso de transformación.
- Organización y cultura: una vez definido el punto anterior, hay que establecer los modelos operativos y la gestión del cambio, para que la organización se adapte a las nuevas tecnologías.
- Estrategia tecnológica: es fundamental tener una arquitectura de datos definida, una estrategia de interconectar sistemas, etc. Todo aquello que va a permitir que se puedan implementar estas tecnologías.
- Estrategia específica de la IA: el siguiente paso es la creación de un rol, un líder en inteligencia artificial, Chief IA Officer, para liderar las estrategias específicas de la Inteligencia Artificial.
- Gobernanza: por último, debe haber un Gobierno que establezca procesos, control, estructura, para que una y lidere. El objetivo es que los diferentes pilares en este ámbito avancen de manera adecuada.
Los retos que la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial presentan para las empresas
Hoy en día, la tecnología ofrecida por los diferentes proveedores existentes nos permite hacer cosas que antes eran impensables, o inabordables por los costes que podían suponer.
Por ejemplo, uno de los avances más significativos es el hecho de haber entrado en una etapa en la que el lenguaje natural realmente funciona, las máquinas entienden al ser humano y pueden interactuar con él y responderle favorablemente.
Sin embargo, la tecnología avanza cada día a pasos agigantados, y estar al día de todas las novedades o aplicaciones que surgen tiene cierto grado de complicación, implica estar en constante cambio y actualización.
Por este motivo, es imprescindible revisar cada cierto tiempo las prioridades de la empresa, los objetivos de negocio y las tecnologías que se pueden aplicar para alcanzarlos. De lo contrario, si una organización intenta abarcar todas las novedades, aunque para la consecución de sus metas no sean realmente funcionales, perderá de vista sus objetivos y terminará por ser ineficiente.
Otro de los retos para las compañías es el aspecto legal, las regulaciones y las normas que están en fase de desarrollo y que van a impactar a los negocios. Esta es la razón por la cual hay que medir muy bien dónde implantar cada tecnología desde el principio y tener control sobre todo el proceso.
¿Hacia dónde avanza la convergencia de la Analítica Avanzada y la IA?
Hace unos años, la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial estaban más diferenciadas, pero cada vez están convergiendo más.
Hoy en día ya se está viendo cómo los modelos multimodales están creando un nuevo paradigma. Estos permiten que la interacción con la IA sea posible mediante la combinación de diferentes formatos en preguntas y respuestas con lenguaje natural.
Además, la intersección de la Analítica Avanzada y la IA con otras tecnologías, por ejemplo, con el Internet de las Cosas (IoT), está abriendo nuevas posibilidades en el mundo empresarial. La combinación de dichas tecnologías permite plantear a las organizaciones el recopilar datos, analizarlos en cuestión de segundos y tomar decisiones basadas en datos y en tiempo real.
Todos estos avances en los datos y los algoritmos, a nivel de empresa, permitirán entender mejor al cliente para poder facilitarle servicios de una manera rápida y personalizada. Y será esa capacidad de adaptación e innovación la que otorgará a las compañías mejores resultados y tasas de eficiencia más elevadas.