Cinco maneras en que la IA revolucionará el análisis de datos

Predicciones precisas, mayor facilidad para acceder a los informes y un mejor aprovechamiento de los datos disponibles son apenas algunos de los beneficios de integrar inteligencia artificial en el mundo de la analítica. 

El éxito empresarial depende, en buena medida, de la analítica de datos. La consultora de mercado Gartner afirma que es la clave para “impulsar los procesos de negocios y mejorar los resultados comerciales a través de una toma de decisiones más efectiva y una mejor experiencia de los clientes”.

Es apenas una de tantas definiciones, pero todas se orientan en la misma dirección: la capacidad de las organizaciones de gestionar sus datos, asegurarse de que sean de la máxima calidad, explorarlos, modelarlos, y convertirlos posteriormente en conocimiento accionable es una fuente inagotable de beneficios.

En efecto, las compañías de todo el mundo estarán invirtiendo unos US$384.000 millones en herramientas de este estilo durante 2024, según estimaciones de Fortune Business Insights.

Pero ahora aparece un nuevo desafío: sumar el poder de la inteligencia artificial (IA) para potenciar esas ventajas. 

En principio, la IA proporciona una visualización más accesible y contextualizada de la información, permite automatizar procesos y acelerar de manera significativa la creación de informes y tableros de control. 

Como consecuencia de todo lo anterior, habilita a los líderes empresariales para que puedan tomar decisiones estratégicas relevantes y en tiempo real. 

Viejas revoluciones, nuevas revoluciones

En una era en la que todo es muy vertiginoso, esto permite responder rápidamente a cambios en el mercado o en la demanda, generar nuevas experiencias que se ajusten a las exigencias de los consumidores y producir una mayor resiliencia.

La IA ya revolucionó el análisis de datos al menos en estos aspectos. Permitió mejorar la precisión de los pronósticos y las predicciones, sumar el dark data (es decir, datos que la empresa ya tenía pero que no utilizaba para nada) al análisis, ayudar en la identificación de errores e inconsistencias en las bases de datos para “limpiarlas”, generar datos sintéticos para mejorar el desempeño de algoritmos de machine learning o, a partir de la IA generativa, simplificar el acceso a los datos, que se pueden consultar con una simple instrucción en lenguaje natural.

Y esto es sólo el principio. En el futuro inmediato se esperan nuevas mejoras, entre ellas:

1. El tiempo real será la norma. Hay industrias que no pueden esperar para tomar decisiones, como las de la salud o la seguridad pública. La IA impulsa el análisis en tiempo real, independientemente del volumen de datos.

2. La automatización irá de extremo a extremo. Esto liberará a los analistas de todas las tareas rutinarias para que pongan su esfuerzo exclusivamente en lo estratégico y en aquello que puede aportar verdadero valor al negocio. 

3. El análisis predictivo será (más) avanzado. El deep learning gana terreno para llevar la precisión de los pronósticos a niveles inéditos, incluso cercanos a la certeza.

4. Interpretar los datos será más fácil que nunca. Ya estamos viendo avances notables en este sentido y la tendencia será irrefrenable. La capacidad de la IA de traducir conjuntos de datos complejos en visualizaciones fáciles de entender ganará potencia y los tomadores de decisiones podrán entender qué es lo mejor para su negocio de un vistazo.

5. Nada quedará oculto. Al escalar a nivel organizacional, la analítica de datos podrá identificar cualquier insight oculto, patrón complejo, conexión no evidente o análisis que antes hubiera podido pasar desapercibido. Esto permitirá identificar, como nunca antes, oportunidades y riesgos.

Conclusión

Dicen que los datos son el activo más importante de la organización. La analítica de datos permite convertir esa información en valor para el negocio. La IA, por su parte, es la aliada para que esa capacidad de obtener el máximo valor de los datos mejore continuamente de cara al futuro.

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