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El futuro de la IA en la empresa

El mundo empresarial está en un punto de inflexión en lo que respecta a la aplicación de la inteligencia artificial (o IA). Durante el último medio siglo, se ha ido desarrollando la tecnología que permite a los ordenadores simular el pensamiento humano (a veces con lentitud). Gracias a la reducción en el coste de implementación, la accesibilidad a la nube informática y los casos de uso prácticos, las empresas se están preparando para el enorme impacto de la IA en los próximos años.

Lectura: IA frente a BI para empresas, ¿qué necesita?

Con los potenciales usos prácticos en la empresa de la IA en el horizonte, el dinero invertido y el impulso que está recibiendo la IA gracias al tipo de cambio favorable, una cosa está clara: más pronto que tarde, tendrá que poner los cimientos si quiere aprovechar las ventajas que van a llegar al mundo empresarial. Pero ¿cómo puede hacerlo?

Introduciendo el software de business intelligence (o BI). Estableciendo ahora los cimientos con este software asequible, accesible y fácilmente disponible, las empresas se preparan para el futuro mientras recogen beneficios en el presente. Tras un par de años de expectativas desorbitadas sobre la IA que aún no se han materializado, en las empresas, empiezan a preguntarse si tiene sentido adoptar soluciones caras que no producirán resultados tangibles hasta dentro de 2 o 3 años (cuando en realidad deberían concentrarse en implementar la BI hoy, obtener resultados inmediatamente y establecer la IA sobre sus datos existentes de BI para tener información nueva y aumentar los beneficios cuando madure la tecnología).

Lectura: La revolución de la IA en la empresa empieza por la BI

Así que, ¿cómo ayudará a su empresa el software de BI a preparar el escenario para la IA, y qué posibles utilidades pueden desprenderse de la intersección entre IA y BI? Echemos un vistazo:

¿Cómo puede ayudarme el software de BI?

Independientemente del punto en que se encuentre con relación a la inteligencia artificial y la business intelligence, una cosa es cierta: ambas se alimentan de datos. Sin datos sobre los que actuar, no hay «inteligencia» en IA ni BI. No hay nada que analizar ni sobre lo que aplicar algoritmos; cuando hablamos de cualquier solución de inteligencia, los datos son los cimientos sobre los que se construye.

Afortunadamente, con la adopción generalizada de la informática en la nube y el internet de las cosas, nunca ha habido tanta disponibilidad de datos para el mundo empresarial como ahora. Pero las vastas remesas de datos generados a diario conllevan un nuevo problema para las empresas: ¿cuáles son los que interesan? ¿Cómo hay que etiquetarlos, ordenarlos, agruparlos y analizarlos? ¿De qué problemas nos hablan las remesas dispares de datos? ¿Y cómo pueden los datos generados en múltiples puntos de contacto, desde instalaciones mayoristas hasta la cadena logística o la fábrica, integrarse con facilidad?

Con el data warehouse (almacenamiento de datos). El Data warehouses es un medio de recoger datos de puntos de contacto dispares (como puntos de venta, CRM, inventario y sistemas de gestión de almacenamiento), estandarizarlos, estructurarlos para extraer la información necesaria y analizarlos. Las empresas no pueden sobrevivir sin un data warehouse sólido. Los silos de datos devoran dinero y recursos con rapidez, y muchas empresas que aún tratan de lidiar con la business intelligence a partir de numerosos informes y datos inconsistentes pierden rápidamente terreno ante aquellas que han integrado los datos y la creación de informes.

Sin embargo, un data warehouse optimizado no consiste simplemente en juntar de cualquier manera varias bases de datos relacionales. Se crea sobre modernas estructuras de almacenamiento de datos, como los cubos OLAP (procesamiento analítico en línea). Los cubos son conjuntos de datos multidimensionales que se optimizan para aplicaciones de procesamiento analítico, como las soluciones de IA o BI. Los cubos son mejores que las tablas, porque pueden vincular y ordenar datos en función de múltiples dimensiones. Eso permite a usuarios sin experiencia técnica escoger los datos específicos que les son útiles y que están íntimamente ligados a su contexto para obtener información nueva y ajustar tácticas y decisiones sobre la marcha. Lo habitual es que un agente comercial no técnico o un responsable de compras tengan dificultades para integrar varias tablas en un informe normal; pero con los cubos de business intelligence, lo único que deben hacer es arrastrar y soltar los parámetros y dimensiones que les interesan a su propio cuadro de mando personalizado.

¿Y cómo se extraen los datos? Mediante el Structured Query Language o SQL, el lenguaje empleado para manipular y extraer los datos almacenados en los cubos. El SQL se desarrolló como lenguaje estándar para comunicarse con bases de datos, independientemente de su tipo concreto, y es, en última instancia, el medio por el cual se extraen, recuperan, borran, actualizan y gestionan los datos de una tabla.

Más allá del data warehouse y los cubos OLAP, que constituyen la base técnica, existe una variedad de componentes adicionales con los que satisfacer las necesidades en cuanto a datos de las empresas.

Modelado de datos: El modelado de datos es un método de analizar las fuentes de datos individuales de una empresa y determinar cómo deben interactuar unas con otras para extraer la información empresarial más valiosa. Es posible realizar el modelado de datos a nivel conceptual (alto nivel, relacionado con los objetivos empresariales), lógico (analizando para cada función de la empresa) y físico (la manera en que las dimensiones, medidas y jerarquías existentes se relacionan dentro del cubo de datos).

Análisis y creación de informes: Capturar, estructurar y almacenar datos está bien, pero el objetivo final es usarlos para analizar y crear informes. Las soluciones de business intelligence proporcionan funciones de análisis y creación de informes sencillas y accesibles a los usuarios finales, lo que les permite encontrar la información útil que necesitan con poca experiencia técnica (o sin formación en ciencia de datos). Esto también ayuda a las empresas a evitar atascos de datos innecesarios y les facilita acceso inmediato a los datos que necesitan desesperadamente.

Visualización de datos y cuadros de mando: Los análisis e informes son un componente crucial en la business intelligence, pero no será usted la única persona que alguna vez ha pasado horas ante una tabla de valores intentando descifrar exactamente lo que dicen los datos. Con las herramientas de visualización de datos, la información esencial aparece en sofisticadas representaciones gráficas mucho más fáciles de interpretar por el cerebro humano. Según un estudio de Aberdeen Group, las organizaciones que usan herramientas de visualización de datos tienen un 28 % más de probabilidades de encontrar información útil que las que se basan solo en la creación de informes gestionados; en el mismo estudio, se descubrió que el 48 % de los usuarios de business intelligence de empresas con localización visual de datos encuentran la información que necesitan sin ayuda de los informáticos. En los cuadros de mando, se agrupan fácilmente visualizaciones e informes en gráficos que un usuario final o un departamento de la empresa pueden personalizar y que proporcionan información inmediata sobre indicadores clave, lo que mejora el rendimiento de la empresa desde abajo.

Seguridad, simplicidad, velocidad: esas son las tres principales ventajas que aportan las soluciones de business intelligence y las tres medidas principales del éxito empresarial. Mientras la inteligencia artificial sigue centrada en hacer que los ordenadores recojan información por sí mismos, la business intelligence permite a organizaciones enteras obtener acceso a los datos que necesitan para tomar decisiones rápidas y fundamentadas, y no debemos subestimar la importancia que tiene esto en el cambiante panorama empresarial actual. En una encuesta realizada a 2600 usuarios finales de business intelligence, un 91 % respondió que la BI aumentaba la rapidez en la creación de informes, el análisis o la planificación; un 84 % afirmó que le permitía tomar mejores decisiones empresariales, y un 79 % dijo que mejoraba la satisfacción de los empleados.

El futuro ya (casi) ha llegado

En el futuro cercano, los algoritmos de IA podrán aplicarse perfectamente a los almacenes de datos existentes, lo que permitirá a las empresas acceder a más información. Como se destaca en este artículo de 2018, de Harvard Business Review, las aplicaciones de IA que atienden las necesidades de las empresas pertenecen a una de estas tres categorías:

  • Automatización de procesos: Actualmente, la aplicación más común de la IA para las empresas es la automatización de sistemas y procesos. Mientras las encarnaciones previas de la automatización se concentraban en el intercambio de información entre sistemas, la IA mejora esta capacidad interactuando realmente con los datos como un ser humano, ya sea introduciéndolos o consumiéndolos según sea necesario. Hoy día, los «robots» de IA son capaces de analizar contratos legales y extraer cláusulas relevantes, actualizar registros de clientes en sistemas dispares y automatizar el contacto en función de la situación. A medida que estos algoritmos se vayan haciendo más «inteligentes», las empresas podrán automatizar un número aún mayor de procesos.
  • Percepción cognitiva: La percepción cognitiva es la habilidad de aplicar algoritmos de IA a vastos almacenes de datos para extraer significados e identificar patrones. Mientras que el software de BI y los almacenes de datos, sin duda, proporcionarán el «menú» para los algoritmos de percepción cognitiva, a medida que dichos algoritmos vayan «aprendiendo», serán capaces de aplicar esos conocimientos a conjuntos más amplios de datos, reaccionar ante nuevos datos en tiempo real, identificar equivalencias potenciales de datos en múltiples bases de datos o gestionar compras de publicidad programáticas.
  • Activación cognitiva: La activación cognitiva se refiere al elemento de interfaz humana de la IA. Es decir, chatbots automatizados, bases de conocimiento, motores de recomendación de productos, etc. Es posible usar las aplicaciones de activación cognitiva para automatizar interacciones entre personas y sistemas, ya sea externa (para clientes) o internamente (para empleados). La mayoría de las aplicaciones actuales se centran principalmente en la activación interna, ya que las empresas tienen aprensión de las aplicaciones relativamente nuevas. Pero a medida que vaya madurando el desarrollo e implementación de la IA, irán dejando a un lado las objeciones y encontrarán nuevas maneras de usar los datos existentes para establecer interacciones automatizadas significativas con los humanos en todo el mundo.

En los próximos años, veremos por fin a la inteligencia artificial responder a todas las expectativas empresariales que nos han contado, y los ordenadores ayudarán a traer una nueva era de productividad y rentabilidad para las empresas punteras; pero solo si hoy poseen los cimientos, que comienzan por la business intelligence. No vacile, prepare hoy a su empresa para tener éxito mañana.

En Jet Global, sabemos que la business intelligence y la gestión de datos son elementos esenciales de cualquier planificación empresarial de inteligencia artificial. Para sacar verdadero partido de la inteligencia artificial, necesita preparar el escenario con informes y análisis efectivos. ¡Y nosotros podemos ayudarle!

Si quiere saber más sobre cómo la BI alimenta la IA, ¡descargue este documento!

De la IA a la BI: comprensión de la IA en la empresa

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