¿Qué ocurre cuando cada empleado cuenta con un analista de IA?

Imagínate esto: todos los empleados de tu organización tienen acceso en tiempo real y sin obstáculos a los análisis. No nos referimos al acceso a paneles de control o informes, sino al acceso directo a los análisis. Cuando eso ocurre, los análisis se convierten en un recurso abundante.

Durante décadas, las organizaciones han invertido en recopilar, almacenar y facilitar el acceso a los datos. Lo que muchas de ellas han descubierto es que el acceso a los datos no implica automáticamente el acceso al análisis.

La mayoría de los empleados, y especialmente los responsables de la toma de decisiones, pueden consultar paneles de control, generar informes o realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI). Por lo general, solo unos pocos son capaces de analizar tendencias, identificar las causas fundamentales o responder por sí mismos a cuestiones empresariales complejas. Esa brecha limita el aprovechamiento que tu organización puede hacer de los datos. La inteligencia artificial está cambiando esa situación.

Una nueva generación de herramientas de análisis conversacional está facilitando el acceso al análisis, lo que permite a los empleados formular preguntas en lenguaje natural, explorar tendencias, generar informes y obtener información relevante sin tener que esperar a recibir ayuda del equipo de BI o de análisis. Esto puede cambiar radicalmente la forma en que tu empresa toma decisiones, al tiempo que aumenta aún más la productividad de los equipos de analistas. 

El modelo de análisis tradicional necesita un cambio de rumbo

La mayoría de las organizaciones funcionan con un modelo de análisis en forma de embudo. En la parte superior del embudo se encuentran cientos o incluso miles de empleados con preguntas sobre los clientes, los productos, las operaciones, los resultados financieros o la estrategia empresarial.

Más abajo hay un grupo más reducido de personas que pueden acceder a los datos y trabajar con ellos. En la parte inferior se encuentra un grupo aún más reducido de analistas, profesionales de la inteligencia empresarial y especialistas en datos que pueden realizar análisis detallados y generar respuestas fiables.

Cuando los usuarios empresariales necesitan más información de la que puede ofrecer un panel de control, suelen enviar solicitudes a los equipos de análisis. Plantean preguntas como:

• ¿Por qué disminuyeron los ingresos en una región concreta?
• ¿Qué factores están provocando el aumento de los costes operativos?
• ¿A qué se debe el repentino aumento de las solicitudes de asistencia?
• ¿Cómo influyó una campaña en el comportamiento de los clientes?

Cada solicitud requiere tiempo, contexto, validación e investigación para poder atenderse. Aunque muchas organizaciones llevan años utilizando este enfoque, este genera un cuello de botella natural. A medida que crece la demanda de información, los equipos de análisis se convierten en los guardianes de las respuestas, lo que puede hacer que los usuarios de la empresa tengan que esperar días o incluso semanas, lo que dificulta la ampliación de las capacidades analíticas.

¿A qué se debe la creciente demanda de análisis de datos?

El obstáculo para el acceso es que la demanda de análisis está creciendo más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden satisfacer. Cada cuadro de mando genera nuevas preguntas. Cada fuente de datos abre nuevas oportunidades de exploración. Cada iniciativa empresarial genera nuevas necesidades de medición, visibilidad y rendición de cuentas.

A medida que las organizaciones se basan cada vez más en el análisis de datos, los líderes esperan respuestas más rápidas, los equipos desean una visión más detallada de las métricas y los ejecutivos necesitan información en tiempo real para tomar decisiones. Como consecuencia, los equipos de análisis se ven obligados a compaginar los proyectos prioritarios con una lista de solicitudes pendientes cada vez mayor.

Este reto es una de las principales razones por las que las organizaciones se están planteando el uso de la analítica basada en la inteligencia artificial. Necesitan una forma de ampliar el alcance de los conocimientos sin tener que aumentar los recursos de analítica al mismo ritmo. 

¿Qué cambia cuando el análisis se vuelve más accesible?

Cuando los empleados obtienen acceso de autoservicio a los análisis, y no solo a los datos, su experiencia con la analítica cambia radicalmente. En lugar de abrir un panel de control y mirar gráficos, pueden investigar directamente las cuestiones que les interesan.

Esta capacidad les permite:

• Descubre las tendencias a medida que van surgiendo.
• Haz preguntas de seguimiento.
• Analizar nuevos conjuntos de datos.
• Generar informes y resúmenes.
• Realiza un seguimiento de los resultados de la empresa a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, imaginemos a un director comercial que observa un descenso en las renovaciones. Tradicionalmente, enviaría una solicitud al equipo de BI y esperaría a que se realizara el análisis. Con el análisis conversacional, puede obtener respuestas inmediatas a preguntas como:

• ¿Qué segmentos de clientes registraron el mayor descenso?
• ¿Han variado las tasas de renovación en alguna región concreta?
• ¿Qué productos se vieron afectados?
• ¿Cómo se compara esto con los trimestres anteriores?
• ¿Qué factores contribuyeron a ese descenso?

Las herramientas de análisis basadas en la inteligencia artificial reducen el tiempo y las dificultades que se producen entre el momento en que se formula una pregunta y el momento en que se obtiene una respuesta. Las soluciones más eficaces también ofrecen transparencia sobre cómo se generan las respuestas, lo que ayuda a los usuarios a confiar en la información que reciben.

Al eliminar las barreras que dificultan el análisis de datos, estas herramientas permiten que un mayor número de empleados trabaje con datos de formas que antes estaban reservadas a analistas con conocimientos especializados.

Los equipos de análisis cobran aún más importancia

Una idea errónea muy extendida es que el acceso generalizado a las herramientas de análisis resta importancia a los analistas. En realidad, a menudo ocurre justo lo contrario.

Muchos equipos de análisis dedican una parte importante de su jornada a responder a preguntas repetitivas, elaborar informes rutinarios, validar métricas y atender solicitudes puntuales. Cuando los empleados pueden encargarse por sí mismos de una mayor parte de esas actividades, los analistas disponen de más tiempo para centrarse en tareas de mayor valor.

Eso incluye tiempo para:

• Investigaciones estratégicas.
• Gobernanza de datos.
• Modelización semántica.
• Análisis avanzados.

En lugar de limitarse a generar informes, los equipos de análisis avanzan en la cadena de valor. Disponen de más tiempo para dedicarse a iniciativas que mejoran la calidad de los datos, refuerzan la gobernanza y generan un mayor valor empresarial.

El papel de la inteligencia artificial en la ampliación de la capacidad analítica

La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la democratización del análisis. Las herramientas basadas en inteligencia artificial facilitan el análisis conversacional, las investigaciones guiadas y la generación automática de informes.

Estas herramientas también permiten supervisar de forma continua el rendimiento de la empresa y detectar problemas, oportunidades y tendencias emergentes. Esto es importante porque el análisis no siempre es una tarea puntual. Es posible que tengas que supervisar continuamente los indicadores clave y comprender los cambios significativos que se producen en la empresa a medida que se van produciendo.

En lugar de exigir a los usuarios que sepan qué preguntas formular, las herramientas de análisis basadas en IA pueden ofrecer información de forma proactiva. Esto transforma el análisis de un proceso reactivo a uno proactivo.

Qué obtienen las organizaciones gracias al análisis basado en la inteligencia artificial

Cuando un mayor número de empleados es capaz de investigar, comprender y comunicar sus conclusiones de forma autónoma, tu organización se beneficia de:

• Toma de decisiones más rápida. Las preguntas pueden responderse de inmediato, en lugar de tener que esperar a que los analistas estén disponibles.
• Reducción de los cuellos de botella en el análisis. Los equipos de análisis dedican menos tiempo a responder a solicitudes rutinarias o puntuales y más tiempo a aportar valor estratégico.
• Un uso más amplio de los datos. Un mayor número de empleados puede utilizar los datos para la toma de decisiones, independientemente de su nivel de conocimientos técnicos.
• Mayor eficiencia operativa. Puedes ampliar la capacidad analítica sin aumentar proporcionalmente la plantilla.
• Mayor agilidad organizativa. Los equipos pueden identificar cambios, aprovechar oportunidades y hacer frente a los riesgos con mayor rapidez cuando pueden interactuar directamente con los datos.

Igualmente importante es que se crea una cultura en la que se anima a los empleados a descubrir, confiar y aprovechar los datos. Esto se debe a que los empleados disponen de las herramientas necesarias para plantear preguntas por sí mismos. 

El futuro pasa por el acceso directo al análisis

Las organizaciones han logrado grandes avances a la hora de facilitar el acceso a los datos. El siguiente paso es facilitar el acceso a los análisis.

No basta con proporcionar a los empleados más paneles de control, informes o visualizaciones. Necesitan poder analizar cuestiones, comprender lo que ocurre en la empresa y extraer conclusiones por sí mismos.

Al ampliar el acceso al análisis, podrás ampliar la toma de decisiones basada en datos, mejorar la agilidad y sacar mayor partido tanto a tus datos como a tus equipos de análisis. Actian AI Analyst te ayuda a ampliar el acceso al análisis, al tiempo que mantiene la coherencia, el control y la confianza en las respuestas que reciben los usuarios.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.