El análisis basado en IA aplica técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) a las tareas de análisis empresarial para aumentar, acelerar y mejorar la precisión de la toma de decisiones empresariales basada en datos.
¿Por qué es importante la analítica basada en IA?
Las tecnologías de IA y ML permiten el análisis de datos para descubrir ideas utilizando grandes volúmenes de datos de forma más rápida y eficiente que los métodos tradicionales por sí solos pueden lograr. La incorporación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) a la IA generativa puede ayudar a automatizar la explicación de los conocimientos en conjuntos de datos complejos.
La IA y el aprendizaje automático amplían las capacidades del análisis de datos en múltiples dimensiones. Entre ellas se incluyen el manejo de mayores volúmenes de datos para analizar, el aumento de la precisión de las predicciones y la facilitación del tratamiento de datos más complejos que contienen relaciones más matizadas.
Herramientas que permiten el análisis basado en IA
TensorFlow proporciona modelos de redes neuronales para imágenes y traitement du language naturel. Accord.net también es útil para el análisis de datos de imagen y audio. Apache Spark MLlib incluye algoritmos de regresión, agrupación en clústeres, filtros y árboles de decisión.
IBM Watson proporciona herramientas de clase empresarial para gestionar el déploiement de modelos de IA y facilita el análisis permitiendo a los analistas impulsar la analítica basada en IA y deducir la intención de los usuarios utilizando un enfoque conversacional.
Aplicaciones del análisis basado en IA
Decisiones empresariales basadas en el análisis de IA
La prise de décision empresariales tiene más probabilidades de dar un resultado positivo si se basa en datos sólidos y se complementa con modelos predictivos precisos. La mejor manera de mejorar las decisiones basadas en datos es analizar puntos de datos más grandes utilizando conjuntos de datos de origen de mayor calidad. La aplicación de modelos de IA y aprendizaje automático agiliza la prise de décision y aumenta su seguridad.
Hostelería impulsada por la IA
Los chatbots son útiles porque responden mejor que hacer cola para una interacción humana. Marriott International ha añadido capacidades de IA para analizar y atender las peticiones de los huéspedes. Esta gestión de solicitudes traitement du language naturel natural satisface las peticiones de los huéspedes con mayor rapidez y permite analizarlas para aprender y afinar futuras interacciones.
Recomendaciones basadas en IA
Servicios como Spotify y Netflix utilizan motores de recomendación basados en IA para descubrir las preferencias musicales y televisivas de los usuarios y hacer recomendaciones personalizadas. Este enfoque aumenta los niveles de satisfacción y compromiso con la aplicación.
Análisis basados en IA para profundizar en la información al consumidor
Coca-Cola aplica lo aprendido a partir del análisis basado en IA de grandes volúmenes de publicaciones en redes sociales para mejorar su comprensión de los datos demográficos y las preferencias de los consumidores. La información obtenida se utiliza para comercializar de forma proactiva los productos más adecuados en función de las opiniones y los gustos de los consumidores. Este enfoque hace un mejor uso de los presupuestos de marketing, aumenta la eficiencia de la distribución de productos y mejora la percepción de la marca.
Análisis de interacción de aplicaciones basado en IA
El análisis de los registros de interacción web es una excelente forma de comprender cómo interactúan los clientes con los servicios. Las herramientas de IA y ML permiten a las empresas analizar muestras más grandes para encontrar y solucionar problemas de interfaz de usuario más rápidamente y ajustar los diálogos para que menos usuarios se queden atascados debido a un mal diseño de la interfaz de usuario. La PNL puede interpretar los registros de chat para comprender los problemas y explicárselos a los jefes de producto y desarrolladores.
Análisis de la siguiente mejor acción
La automatización del marketing puede utilizar técnicas de IA y aprendizaje automático para analizar la actividad de los clientes potenciales, recomendar qué ofertas considerar a continuación y segmentar a los visitantes de la web según la siguiente acción de nutrición adecuada. Los anuncios pueden segmentarse mejor o ajustarse en función del análisis de interacciones anteriores.
Ventajas de utilizar análisis basados en IA
Los análisis basados en IA y aprendizaje automático están ganando popularidad rápidamente debido a sus numerosas ventajas, entre las que se incluyen:
- Mayor eficiencia empresarial: La IA, el ML y el NLP hacen que las empresas sean más eficientes al reducir el riesgo de decisiones mal informadas, mejorar las interacciones con los clientes y reducir los tiempos de desarrollo de nuevas aplicaciones.
- Reducción del riesgo: la capacidad de entrenar modelos de ML con mayores volúmenes de datos ha dado lugar a mejores predicciones, lo que permite tomar mejores decisiones con menor riesgo.
- Mejor detección del fraude: El uso de la IA para analizar las transacciones en busca de señales de alarma ocultas y correlaciones sutiles hace que las transacciones fraudulentas sean más fáciles de detectar y prevenir.
- Reducción de la ciberdelincuencia La IA puede analizar el tráfico de red en tiempo real para detener más rápidamente los ataques maliciosos.
- Reducción de la pérdida de clientes: Los chatbots con IA generativa han hecho que el servicio de atención al cliente sea más receptivo gracias a interacciones más naturales. Los análisis basados en interacciones anteriores mejoran la personalización y facilitan la interacción con los chatbots. El beneficio es clientes más felices y leales.
Actian y los análisis basados en IA
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
Los análisis basados en IA utilizan el aprendizaje automático, algoritmos avanzados y la automatización para analizar datos, identificar patrones y generar información con una intervención manual mínima. Mejora la toma de decisiones al descubrir tendencias que los análisis tradicionales pueden pasar por alto.
La IA mejora el análisis automatizando la preparación de datos, detectando anomalías, prediciendo resultados, generando recomendaciones y procesando grandes y complejos conjuntos de datos en tiempo real. Esto reduce el tiempo necesario para obtener información y mejora la precisión de los flujos de trabajo empresariales.
Los casos de uso incluyen el mantenimiento predictivo, la segmentación de clientes, la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro, la supervisión en tiempo real, la previsión de la demanda, los motores de personalización y la generación automatizada de informes.
Las tecnologías de apoyo incluyen modelos de aprendizaje automático, redes neuronales, PNL, canalizaciones de datos, bases de datos vectoriales, plataformas de análisis en la nube, marcos de automatización y motores de streaming en tiempo real.
Entre las ventajas se incluyen una visión más rápida, mayor precisión, reducción del procesamiento manual de datos, detección más temprana de riesgos, optimización operativa, mejor personalización y mayor escalabilidad para entornos de datos en rápido crecimiento.
Entre los retos se incluyen los problemas de calidad de los datos, el sesgo del modelo, la falta de explicabilidad, la limitación de los datos de formación, la complejidad de la integración, los requisitos de gobernanza y la necesidad de una supervisión coherente para mantener el rendimiento del modelo.
