Todos nadamos en un océano de datos. Cada clic, cada transacción, cada lectura de sensor se suma a un banco de datos digital que promete infinidad de información. Sin embargo, para muchas organizaciones, esta promesa sigue sin cumplirse.
Si bien las empresas actuales recopilan más datos que nunca, hasta un 73 % de ellos no se aprovechan para el análisis. Los silos de datos, así como el gran volumen, la velocidad y la variedad de los datos, han saturado muchos procesos analíticos tradicionales, dejando información valiosa bloqueada.
¿La clave para desbloquearlo? La inteligencia artificial.
La IA está demostrando ser el factor más transformador de la eficiencia en todo el flujo de trabajo de análisis de datos. Desde la ingesta y la preparación hasta el análisis, la visualización y la predicción, la IA no es solo una herramienta más. Se está convirtiendo en el arquitecto de todo el conjunto de herramientas.
Empresas de todos los sectores ya están experimentando avances significativos. La IA está haciendo que los análisis sean más rápidos, inteligentes y accesibles. Sin embargo, aún estamos en las primeras etapas de este cambio. Para los líderes y las organizaciones con visión de futuro, ahora es el momento de actuar.
Ampliación de las capacidades de recopilación de datos
La capacidad de la IA para aumentar la eficiencia del análisis de datos comienza desde el principio, con la recopilación de datos. Las herramientas de IA pueden ayudar a integrar datos de diversas fuentes, incluyendo datos en tiempo real recopilados por una empresa, así como fuentes de datos no estructurados como vídeos, publicaciones en redes sociales o clips de audio. Los agentes de IA pueden automatizar la extracción de datos de las propias fuentes de datos de una empresa, así como de información relevante de recursos de terceros disponibles públicamente para proporcionar datos más relevantes.
Si se utilizan correctamente, las herramientas de IA pueden ayudar a eliminar los silos de datos dentro de una organización, incorporando información de cada departamento para crear una visión más integral del estado del negocio. Con canales de recopilación de datos inteligentes, las herramientas de análisis de IA pueden ajustar sus prácticas de recopilación y transformación de datos en función de las indicaciones de los analistas, el uso de los datos y otros factores.
Por ejemplo, PepsiCo utiliza IA para optimizar la ingesta en toda su cadena de suministro global, recopilando automáticamente datos de sensores y transaccionales de almacenes y centros de distribución. ¿El resultado? Visibilidad casi en tiempo real y una reducción significativa de las tareas manuales de extracción, transferencia y carga (ETL).
Mejorar la limpieza y preparación de datos
Si bien mejorar la recopilación de datos es un primer paso importante, depurar y preparar esos datos para el análisis es crucial. Tareas como eliminar duplicados y errores, categorizar y organizar los puntos de datos, identificar valores atípicos y estandarizar los formatos de los informes son esenciales para obtener resultados analíticos útiles.
Como escribe Omri Kohl, director ejecutivo y cofundador de Pyramid Analytics, en un artículo para Solutions Review: «La IA acelera todo el proceso mediante el uso de PLN (procesamiento del lenguaje natural) y el reconocimiento de patrones para automatizar las tareas repetitivas de limpieza, fusión, validación e incluso ampliación de datos. Puede automatizar la correspondencia de esquemas y la alineación de datos, sugerir formatos de estandarización y completar las señales de información faltantes. Las herramientas basadas en IA pueden reconocer tipos de datos, comprender las relaciones entre conjuntos de datos, asignar metadatos y agrupar activos similares para mejorar la clasificación y la recuperación de datos».
Las herramientas de aprendizaje automático con procesamiento del lenguaje natural son especialmente eficaces para preparar datos no estructurados y detectar patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos durante la preparación manual de datos. Esto aplica incluso al extraer información de diversas fuentes, como archivos PDF o publicaciones en redes sociales.
Proporcionando información y análisis
Tras preparar los datos, la IA es especialmente hábil para entregar y visualizar información de forma comprensible para el usuario final. Con unas sencillas instrucciones, la IA puede presentar los hallazgos de los datos en un panel, una narrativa o un informe fáciles de entender. Los hallazgos pueden adaptarse a diferentes públicos en función de las métricas más importantes para sus KPI o del tipo de presentación más fácil de entender.
La interfaz principal para el análisis de datos se convertirá en lenguaje natural. En lugar de usar una herramienta de inteligencia empresarial (BI), simplemente haga preguntas como lo haría con un experto: «¿Cuál fue el impacto de nuestra última campaña de marketing en la generación de leads entre las pymes y cómo se compara con la campaña anterior?». La IA generativa, impulsada por LLM como GPT, analizará la solicitud, realizará el análisis y ofrecerá una respuesta completa, con gráficos y una descripción detallada.
Con este enfoque, el análisis de datos se vuelve más accesible para todos en la organización. Esto permite a los expertos en análisis de datos centrarse en tareas más complejas, a la vez que facilita la exploración de los datos para que otros puedan tomar decisiones mejor informadas.
Verizon utiliza la IA de Google para ayudar a los representantes de atención al cliente a analizar la información y resolver mejor las preguntas de los clientes. Como resultado, las ventas aumentaron casi un 40 % .
Proporcionando análisis predictivos
Una de las aplicaciones más interesantes de la IA en el análisis de datos es su capacidad para generar información predictiva, combinando datos históricos y en tiempo real con algoritmos avanzados para ayudar a las organizaciones a pronosticar tendencias y riesgos. Los modelos estadísticos incluso pueden utilizarse para predecir los resultados de diferentes decisiones empresariales.
Los análisis predictivos, extraídos de un conjunto de datos amplio y de alta calidad, permiten a las organizaciones ser más proactivas y ágiles en su forma de responder a los eventos de la industria o planificar sus propias iniciativas.
UPS utiliza modelos de optimización de rutas basados en IA que ahorran millones de galones de combustible al año y mejoran los tiempos de entrega. Su plataforma ORION utiliza más de 200 puntos de datos por ruta (imposibles de modelar manualmente) para generar la ruta más eficiente.
La IA actual es fantástica para encontrar correlaciones, pero a menudo le cuesta distinguir entre correlación y causalidad. La próxima frontera es la IA causal , que nos ayudará a comprender por qué suceden las cosas. Esto permitirá a las empresas pasar de la toma de decisiones reactiva a estrategias verdaderamente proactivas, prediciendo con seguridad el resultado de sus intervenciones.
Los sistemas del futuro no esperarán a que hagas una pregunta. Monitorearán constantemente sus flujos de datos, identificarán eventos críticos o anomalías (como una caída repentina en la interacción con el cliente o una interrupción en la cadena de suministro) y avisarán proactivamente con un diagnóstico y una recomendación de acción.
Plan de acción para un futuro impulsado por la IA
¿Cómo puedes capturar estos beneficios?
Para particulares: Cultiva la alfabetización de datos. No es necesario convertirse en científico de datos, pero sí es fundamental aprender a formular las preguntas correctas y a evaluar críticamente las respuestas que ofrece la IA. Familiarízate con las funciones de IA integradas en las herramientas que ya utilizas, como Excel, Hojas de Cálculo de Google y la plataforma de inteligencia empresarial de tu empresa.
Para equipos: Empieza con poco, piensa en grande. Identifica un problema empresarial único y de alto valor y lanza un proyecto piloto con análisis basados en IA. El éxito generará el impulso y la justificación comercial necesarios para una adopción más amplia. Fomenta una cultura de experimentación que fomente hipótesis basadas en datos.
Para las organizaciones: Desarrolla una estrategia unificada de datos e IA. Más que una iniciativa de TI, debe ser un imperativo empresarial fundamental. Invierte en una infraestructura de datos moderna que permita el acceso y la fiabilidad de los datos. Impulsa una cultura centrada en los datos desde la cúspide y establece una gobernanza sólida y directrices éticas desde el principio.
La IA está pasando de ser una función dentro del análisis a convertirse en el motor de toda la cadena de valor. Las organizaciones que la consideran una capacidad esencial, en lugar de un complemento, avanzarán con mayor rapidez, prestarán un mejor servicio e innovarán a la vanguardia.
La eficiencia en el análisis de datos no se limita a la velocidad, sino también a permitir decisiones más inteligentes a gran escala. Con la IA, apenas estamos empezando a comprender cuán lejos y rápido podemos llegar.
