Revolucionando el análisis: el papel de la IA en la inteligencia empresarial

Publicado: 2023-12-07

La inteligencia artificial (IA) y la inteligencia empresarial (BI) son dos esferas tecnológicas que, cuando se combinan, ofrecen un poderoso conjunto de herramientas para transformar datos sin procesar en conocimientos procesables y hacer que los datos sean accesibles para todos. Esta sinergia permite a las empresas navegar por vastos paisajes de datos de manera eficiente y tomar decisiones informadas con rapidez.

Esta guía cubre todo, desde el papel y los beneficios de la IA en la inteligencia empresarial hasta los primeros pasos que puede seguir para integrar la IA en sus procesos de BI.

El papel de la IA en la inteligencia empresarial

La IA en inteligencia empresarial se refiere a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos para interpretar datos complejos. A diferencia de la BI tradicional, que depende en gran medida del análisis manual, la IA para inteligencia empresarial automatiza el procesamiento de datos, revelando tendencias y patrones que de otro modo podrían permanecer ocultos bajo montones de datos.

Las ventajas de la IA en BI para las empresas

La integración de la IA y la inteligencia empresarial (BI) está revolucionando la forma en que operan las empresas, ofreciendo una multitud de ventajas que las impulsan hacia prácticas comerciales más eficientes, informadas y ágiles. Estos son algunos de los beneficios clave que la IA aporta.

Datos accesibles a usuarios no técnicos.

Es, con diferencia, el mayor cambio que ha supuesto la introducción de la IA en el BI.

Tradicionalmente, los especialistas en marketing y otros especialistas sin experiencia técnica tenían que depender en gran medida de los analistas de datos para la investigación y el análisis, ya que navegar por conjuntos de datos y herramientas complejos estaba fuera de su alcance. Sin embargo, la IA está cambiando esta dinámica, democratizando el acceso y el análisis de datos.

La IA, más específicamente las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PNL), introduce la capacidad de realizar consultas en inglés sencillo. Esto significa que un gerente de marketing, un líder de ventas o cualquier otro usuario empresarial ahora puede simplemente escribir una pregunta como lo haría con un colega y recibir información relevante.

Este enfoque personalizado reduce significativamente la dependencia de equipos de datos especializados y permite una toma de decisiones más rápida y autónoma en todos los ámbitos. En esencia, la IA está haciendo que los datos se centren menos en números y más en historias reveladoras que cada miembro del equipo pueda leer y comprender, mejorando así la eficiencia general y la capacidad estratégica de la organización.

Precisión de pronóstico mejorada

Los algoritmos de IA destacan en el reconocimiento de patrones, examinando datos históricos para identificar tendencias que los humanos podrían pasar por alto. Esta capacidad conduce a predicciones más precisas sobre los movimientos del mercado, el comportamiento del cliente y los requisitos de inventario. Por ejemplo, la IA puede analizar patrones de compra estacionales para pronosticar la demanda de productos, lo que permite a las empresas optimizar sus niveles de inventario y reducir el desperdicio.

Respuesta rápida a los cambios del mercado.

La velocidad a la que los sistemas de IA pueden procesar y analizar datos significa que las empresas pueden responder a los cambios del mercado mucho más rápido que antes. Las herramientas de BI impulsadas por IA pueden monitorear flujos de datos en tiempo real de diversas fuentes, alertando a los tomadores de decisiones sobre eventos importantes que podrían afectar su negocio, permitiendo ajustes estratégicos rápidos.

Coherencia en la toma de decisiones

La IA ayuda a mantener la coherencia en los procesos de toma de decisiones. A diferencia de los humanos, que pueden verse influenciados por sesgos o niveles fluctuantes de rendimiento, los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar análisis y recomendaciones constantes y confiables basados ​​en los datos que reciben.

Este punto también resalta la importancia de la calidad del conjunto de datos. Los datos limpios, completos y bien estructurados son clave para la precisión del análisis de IA. Simplifique este proceso adoptando Improvado. La plataforma se conecta a todas sus fuentes de marketing y ventas para extraer los datos, los normaliza y realiza controles de calidad para prepararlos para análisis posteriores, ya sea a través de BI o AI.

Además, los paneles pueden mostrar datos de una manera que sea susceptible de interpretación, lo que podría dar lugar a diversas interpretaciones y decisiones entre diferentes departamentos. Sin embargo, la IA procesa los datos para ofrecer una respuesta clara, garantizando resultados consistentes sin importar quién consulte los datos o cuántas veces.

Reducir el error humano

La IA puede reducir significativamente el error humano. Incluso los profesionales más diligentes y experimentados pueden cometer errores, pero los sistemas de IA, cuando se diseñan e implementan adecuadamente, funcionan con un alto grado de precisión.

Las empresas en general necesitan apoyo

La IA puede respaldar una amplia gama de necesidades comerciales, desde la automatización de procesos comerciales y el análisis de datos para obtener información hasta involucrar a clientes y empleados de manera más efectiva.

Mejorar la ventaja competitiva

El uso de IA en BI proporciona a las empresas una ventaja competitiva. Los conocimientos obtenidos de los análisis de IA permiten a las empresas realizar inversiones más inteligentes, mejorar sus operaciones y ofrecer mejores experiencias a los clientes que sus competidores.

IA versus inteligencia empresarial tradicional

La inteligencia empresarial ha sido tradicionalmente un enfoque analítico retrospectivo, mientras que la inteligencia artificial introduce una dimensión predictiva y prescriptiva al análisis de datos. Esta comparación explora las diferencias matizadas entre los dos, destacando cómo cada uno tiene propósitos únicos en el entorno empresarial.

Análisis descriptivo: la base del análisis descriptivo de BI en BI

El análisis descriptivo es un tipo de análisis de datos que se centra en resumir e interpretar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Básicamente responde a la pregunta:¿Qué ha sucedido?en un escenario dado.

  • Enfoque: análisis de datos históricos
  • Función: informar sobre el desempeño pasado
  • Herramientas: informes estándar, paneles y cuadros de mando
  • Resultado: conocimiento de actividades comerciales pasadas

Análisis predictivo: la ventaja de la IA

El análisis predictivo utiliza datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros.

  • Enfoque: resultados y tendencias futuros
  • Función: Previsión y detección de tendencias.
  • Herramientas: modelos de aprendizaje automático, minería de datos.
  • Resultado: Predicciones sobre eventos futuros.

Análisis prescriptivo: el enfoque proactivo de la IA

El análisis prescriptivo es una forma avanzada de análisis de datos que no sólo anticipa qué sucederá y cuándo sucederá, sino que también sugiere opciones de decisión para aprovechar las predicciones.

  • Enfoque: Asesorar sobre posibles resultados
  • Función: Recomendar acciones basadas en predicciones.
  • Herramientas: Algoritmos de simulación, modelos de optimización.
  • Resultado: Recomendaciones viables para la toma de decisiones
Característica Inteligencia de Negocios Tradicional Inteligencia empresarial mejorada por IA
Manejo de datos Datos estructurados de fuentes internas Datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.
Tipo de análisis Descriptivo (¿Qué pasó?) Predictivo (¿Qué pasará?) y Prescriptivo (¿Qué debemos hacer?)
Toma de decisiones Reactivo basado en datos pasados Proactivo con predicciones futuras.
Informes Informes y paneles periódicos Información y pronósticos en tiempo real
La interacción del usuario Consultas estáticas e informes predefinidos. Interacción dinámica con procesamiento del lenguaje natural.
Complejidad de los datos Complejidad limitada, a menudo interpretación manual. Conjuntos de datos complejos analizados automáticamente
Velocidad de percepción Depende de los ciclos de presentación de informes Procesamiento analítico casi instantáneo
Alcance del conocimiento Enfoque limitado en KPI específicos Enfoque amplio que abarca una variedad de resultados potenciales.
Innovación Mejoras incrementales basadas en tendencias pasadas Aprendizaje continuo y adaptación a nuevos patrones.

La naturaleza complementaria de BI e IA

Si bien la BI tradicional proporciona la base para comprender el desempeño histórico del negocio, la IA en BI lo complementa ofreciendo previsión y orientación estratégica. La integración de la IA en las prácticas de BI no reemplaza la necesidad de métodos tradicionales, sino que los mejora, proporcionando una visión más completa tanto del desempeño pasado como del potencial futuro.

Implementación estratégica de la IA en Business Intelligence

La integración de la IA en la inteligencia empresarial requiere un plan bien elaborado, la selección de herramientas adecuadas y un compromiso con la integridad de los datos. Los siguientes pasos describen cómo garantizar que la implementación de la IA no solo se integre perfectamente con los sistemas existentes sino que también impulse el negocio.

1. Evaluación de las necesidades y objetivos empresariales

El primer paso para implementar la IA en BI es realizar una evaluación exhaustiva de las necesidades y objetivos del negocio. Comprender lo que la empresa pretende lograr con la IA guiará la selección de herramientas y el diseño del plan de implementación.

A continuación se presentan preguntas clave para agilizar el proceso de toma de decisiones:

  • ¿Qué problemas comerciales específicos pretendemos resolver con la IA en BI? ¿Mejorar el análisis de datos, mejorar la precisión de los pronósticos o automatizar ciertos procesos de BI?
  • ¿Qué áreas de nuestro negocio pueden beneficiarse más de la integración de la IA? ¿Hay departamentos o funciones particulares, como marketing, ventas u operaciones, que verán mejoras inmediatas?
  • ¿Qué tipo de datos tenemos y cómo puede ayudar la IA a analizarlos? ¿Tratamos con grandes volúmenes de datos no estructurados que requieren capacidades de procesamiento avanzadas?
  • ¿Cuál es nuestra capacidad de BI actual y cómo la complementa o mejora la IA? ¿Buscamos aumentar las herramientas de BI existentes con IA o necesitamos una nueva solución que combine ambas?
  • ¿Cómo se alineará la IA en BI con nuestra estrategia comercial general? ¿La integración respalda objetivos a largo plazo como la expansión del mercado, la mejora de la experiencia del cliente o la reducción de costos?
  • ¿Cuál es el retorno de la inversión esperado al integrar la IA en nuestros procesos de BI? ¿Cómo medimos el éxito y cuáles son los indicadores clave de desempeño?

Seleccionar las herramientas de IA adecuadas

Elegir las herramientas de IA adecuadas es fundamental. El mercado ofrece una amplia gama de soluciones de BI basadas en IA, cada una con su propio conjunto de características y capacidades. Las empresas deben seleccionar herramientas que se ajusten a sus requisitos específicos, como visualización de datos, análisis predictivo o procesamiento de lenguaje natural.

Garantizar la calidad de los datos

Los sistemas de IA son tan buenos como los datos que procesan. Garantizar una alta calidad de los datos es esencial para el éxito de la IA en BI. Esto significa establecer procesos de recopilación, limpieza y gestión de datos para mantener conjuntos de datos precisos y actualizados.

Integración de la IA con los sistemas de BI existentes

La integración es un desafío clave al implementar la IA en BI. Las nuevas herramientas de IA deben funcionar a la perfección con los sistemas de BI y la infraestructura de datos existentes. Esto puede requerir experiencia técnica para garantizar la compatibilidad y una interrupción mínima de las operaciones en curso.

Formación y desarrollo

Los empleados deben estar capacitados para trabajar con sistemas de BI mejorados con IA. Esto implica no solo capacitación técnica sino también desarrollar una comprensión de cómo la IA puede complementar la toma de decisiones humana.

La integración de la IA en los sistemas de BI puede generar varias preocupaciones:

  • A muchos empleados les preocupa que las herramientas de inteligencia artificial sean demasiado complejas para comprenderlas y utilizarlas de manera efectiva. Asegúrese de que las herramientas de IA integradas en el sistema de BI tengan interfaces fáciles de usar. Ofrezca sesiones de capacitación integrales que desmitifiquen la IA para personal no técnico.
  • Existe el temor de que la IA pueda reemplazar la intuición y el juicio humanos, que son cruciales en el marketing. Comunicar claramente que la IA está destinada a complementar, no reemplazar, la toma de decisiones humana. Muestre cómo la IA puede mejorar la intuición humana con conocimientos basados ​​en datos.
  • Para abordar las preocupaciones sobre la inversión financiera necesaria para implementar la IA en los sistemas de BI, resalte los ahorros a largo plazo y las ganancias de eficiencia que superen los costos iniciales.
  • El escepticismo sobre la precisión y confiabilidad de los conocimientos generados por la IA en comparación con los métodos tradicionales es otro desafío común. Utilice programas piloto para demostrar la precisión y el valor agregado de los conocimientos generados por la IA.

Seguimiento y mejora continua

Después de la implementación, es importante monitorear el desempeño de la IA en los sistemas de BI y realizar mejoras continuas. Es posible que sea necesario perfeccionar los modelos de IA y ajustar los procesos para garantizar que la empresa obtenga el máximo valor de su inversión.

¿Cómo puedes empezar?

Improvado presenta AI Assistant, una nueva forma de analizar el desempeño del marketing. Es una plataforma similar a un chat donde puedes hacer cualquier pregunta relacionada con análisis en un inglés sencillo y recibir información inmediata. El asistente traduce sus preguntas a SQL y consulta su conjunto de datos para brindarle una respuesta o informe.

Improvado AI Assistant es una potente herramienta de análisis de datos de marketing y BI impulsada por IA.

Puedes preguntarle al Asistente cualquier cosa como:

  • Muestre cómo estamos avanzando con la inversión publicitaria en nuestras geografías objetivo.
  • Muéstreme las 5 campañas principales que generaron el mayor retorno de la inversión en el trimestre actual.
  • ¿Qué campañas de Google y Bing tuvieron el CPA más alto durante los últimos 90 días?
  • Compare las tasas de conversión en Google Ads entre octubre y septiembre de 2023.

Todas estas son preguntas que los usuarios reales hacen a AI Assistant.

Una vez que tenga su respuesta, puede continuar su conversación con el asistente y pedirle que interprete los resultados, proporcione datos más granulares o consejos de campaña.

AI Assistant funciona con un modelo de lenguaje grande (LLM) personalizado similar a ChatGPT y tecnología de texto a SQL que permite al asistente interpretar inglés para consultar sus datos y brindar información.

Este enfoque para el análisis de datos de marketing reduce significativamente la necesidad de consultas y codificación complejas, lo que hace que los datos sean más accesibles para los usuarios no técnicos.

En última instancia, AI Assistant facilita un descubrimiento de información más rápido. Los especialistas en marketing ya no necesitan depender únicamente de los analistas para obtener respuestas. No es necesario esperar a otra reunión ni enviar y recibir correos electrónicos para obtener acceso a los datos de los departamentos de ventas o de éxito del cliente. Los analistas de marketing, a su vez, pueden responder cualquier pregunta ad hoc sin crear nuevos paneles ni alterar tablas de datos.

Chatea con tus datos de marketing en inglés sencillo con AI Assistant.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre IA y BI tradicional?

La IA y la BI tradicional difieren en su enfoque del análisis de datos y la toma de decisiones. La IA emplea algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas para procesar datos estructurados y no estructurados, predecir tendencias futuras y ofrecer información procesable. Automatiza procesos complejos, se adapta a patrones de datos cambiantes y respalda la toma de decisiones proactiva con conocimientos predictivos y prescriptivos. El BI tradicional se centra más en el análisis descriptivo utilizando datos estructurados. Genera informes y paneles para explicar el desempeño empresarial pasado y actual, ayudando principalmente en la toma de decisiones reactiva basada en datos históricos. Por tanto, la IA mejora las capacidades de la BI tradicional al aportar un mayor grado de automatización, adaptabilidad y análisis avanzado.

¿Cómo mejora la IA la precisión de las previsiones en las empresas?

Los algoritmos de IA son expertos en identificar patrones en datos históricos, lo que permite predicciones más precisas sobre las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y las necesidades de inventario.

¿Puede la IA en BI generar mejores experiencias para los clientes?

Sí, la IA en BI puede generar mejores experiencias para los clientes. Al analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y precisa, la IA puede descubrir conocimientos más profundos sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Esto permite a las empresas personalizar sus servicios y productos de manera más efectiva, predecir las necesidades de los clientes y responder rápidamente a las tendencias del mercado. Como resultado, los clientes reciben experiencias más relevantes, oportunas y personalizadas, lo que puede mejorar significativamente la satisfacción y la lealtad.

¿Cuáles son los beneficios de la IA para los analistas de negocios?

La IA automatiza las tareas rutinarias de procesamiento de datos, ahorrando tiempo y reduciendo la probabilidad de errores. La IA también proporciona capacidades analíticas avanzadas, como modelos predictivos y análisis de tendencias, lo que permite a los analistas descubrir conocimientos más profundos y hacer predicciones más informadas. Además, la IA ayuda a interpretar grandes volúmenes de datos complejos, lo que ayuda a los analistas a tomar decisiones estratégicas de manera más eficiente y efectiva.

¿Cómo afecta la IA a la toma de decisiones en las empresas?

La IA proporciona recomendaciones consistentes basadas en datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones proactivas rápidamente en respuesta a los cambios del mercado.