Qué pueden aportar los analistas de datos de IA a los equipos empresariales

La mayoría de los equipos de datos no tienen un problema con los datos. Tienen un problema de tiempo.

Empiezas la semana con un plan. Quizá por fin vayas a poner en orden una maqueta desordenada o a arreglar algo que te lleva meses molestando. Tienes la sensación, al menos por un momento, de que podrías avanzar.

Entonces empiezan a llegar las solicitudes.

Una cifra rápida para una reunión. Un desglose que alguien necesita antes de una llamada. Un seguimiento de algo que ha aparecido en un panel de control. Ninguna de estas cosas es descabellada, pero, en conjunto, convierten tu trabajo en un flujo constante de interrupciones.

¿Y para la empresa? Es igual de frustrante. Necesitan respuestas, pero tardan demasiado en obtenerlas.

Esa brecha entre disponer de datos y poder utilizarlos realmente en el momento oportuno es precisamente donde la IA aplicada a la inteligencia empresarial está empezando a cambiar la forma de trabajar de los equipos.

¿Qué es la IA aplicada a la inteligencia empresarial?

La IA aplicada a la inteligencia empresarial utiliza el lenguaje natural y la automatización para ayudar a los equipos a formular preguntas, analizar datos y obtener respuestas sin necesidad de navegar por los paneles de control ni recurrir al lenguaje SQL.

En lugar de utilizar herramientas diseñadas para analistas, los usuarios empresariales pueden interactuar con los datos tal y como conciben el negocio. Pueden plantear una pregunta, obtener una respuesta y dar seguimiento de inmediato.

Por qué la inteligencia empresarial tradicional falla en el ámbito empresarial

Los paneles de control se crearon para dar respuesta a preguntas conocidas. Pero la mayor parte del trabajo real no funciona así.

Abres un panel de control, ves una cifra y enseguida quieres profundizar:

• ¿Por qué se produjo este cambio?
• ¿A qué se debe?
• ¿Esto está ocurriendo en todas partes o solo en un segmento?

Responder a esas preguntas de seguimiento es lo que ralentiza el proceso. Normalmente implica abrir otro informe, redactar una nueva consulta o preguntar a alguien del equipo de datos. Para cuando se aclara la cuestión, la conversación ya ha avanzado.

Por parte del equipo de datos, se repite siempre el mismo patrón:

• Las solicitudes puntuales no dejan de acumularse.
• Los paneles de control siguen creciendo.
• El trabajo atrasado nunca se acaba del todo.

Los analistas de datos de IA no sustituyen a la inteligencia empresarial (BI). Cubren el vacío que existe entre los paneles de control y la toma de decisiones real.

Qué aportan realmente los analistas de datos de IA a los equipos empresariales

Uno de los cambios más importantes es algo que se nota casi de inmediato: dejas de ser el intermediario en cada consulta.

Si trabajas en el ámbito del análisis de datos, es probable que te hayas convertido en la fuente de referencia para obtener respuestas. Sabes dónde se almacenan los datos, cómo se definen las métricas y en qué cifras se puede confiar realmente. Eso te convierte en una pieza clave, pero también en un cuello de botella. Con un analista de datos basado en IA, esa dinámica empieza a cambiar. Los usuarios de la empresa pueden formular preguntas directamente y obtener respuestas sin tener que esperar, y pueden seguir profundizando sin tener que reiniciar el proceso cada vez.

Igualmente importante es que la forma en que los equipos interactúan con los datos se vuelve más natural.

En lugar de verse limitado por los paneles de control, el análisis empieza a parecerse más a una conversación. Una pregunta da lugar a una respuesta, que a su vez conduce a otra pregunta y, a continuación, a otro nivel de detalle. Los equipos pueden explorar en lugar de limitarse a observar. Ese cambio es sutil, pero modifica la rapidez con la que los equipos pasan de la información a la acción.

Otro cambio clave es la accesibilidad. La mayoría de los usuarios empresariales no piensan en términos de SQL o modelos de datos. Piensan en términos de ingresos, clientes, oportunidades de venta y rendimiento. Las herramientas tradicionales les obligan a traducir esas ideas en algo técnico. La IA aplicada a la inteligencia empresarial elimina esa barrera. Las personas pueden plantear preguntas tal y como piensan, sin necesidad de comprender cómo se estructuran los datos entre bastidores.

Ámbitos en los que los analistas de datos de IA tienen mayor impacto

Si se analizan los distintos equipos, el impacto suele manifestarse de varias formas recurrentes:

• Respuestas más rápidas sin tener que esperar a la analítica empresarial: Los usuarios empresariales pueden obtener lo que necesitan de forma inmediata, en lugar de enviar solicitudes y esperar en una cola
• Exploración real, no informes estáticos: Los equipos pueden formular preguntas de seguimiento y profundizar en el análisis sin necesidad de cambiar de herramienta ni volver a crear consultas
• Métricas uniformes en toda la organización: Las definiciones compartidas reducen las cifras contradictorias y los debates sobre «qué versión es la correcta».
• Más tiempo para que los equipos de datos se centren en tareas de alto valor: Dedicar menos tiempo a las solicitudes repetitivas significa disponer de más tiempo para mejorar la calidad de los datos y los sistemas
• Las decisiones se toman más cerca del momento: En lugar de esperar a que se aprueben, los equipos pueden actuar en cuanto surge la cuestión

Por qué la confianza es el factor decisivo

A pesar de todo el potencial que ofrece la inteligencia artificial en el ámbito del análisis de datos, hay una razón por la que muchos equipos dudan a la hora de adoptarla plenamente. Todo se reduce a una cuestión de confianza.

Hay muchas herramientas que pueden generar respuestas rápidamente. Pero si esas respuestas son incoherentes, difíciles de explicar o no se ajustan a cómo define realmente la empresa sus métricas, acaban creando más problemas de los que resuelven.

Sin una base regulada:

• Las definiciones métricas varían con el tiempo.
• Los cálculos varían según el usuario.
• Los equipos de datos vuelven a verse obligados a dedicarse a tareas de validación.

En ese momento, vuelves al punto de partida.

El papel de Actian AI Analyst

Aquí es donde Actian AI Analyst adopta un enfoque diferente. En lugar de dar prioridad únicamente a la velocidad, está diseñado para ofrecer respuestas precisas, coherentes y acordes con la forma en que tu empresa define realmente sus datos.

Actian AI Analyst actúa como analista de datos basado en IA a partir de datos empresariales regulados, lo que permite a los usuarios de la empresa formular preguntas en lenguaje natural, al tiempo que garantiza que todas las respuestas se ajusten a las definiciones y la lógica compartidas.

Cómo se traduce esto en la práctica:

• Lógica definida desde el principio, no estimada en tiempo de ejecución: Las métricas, las relaciones y las definiciones de negocio se mantienen en la capa semántica, por lo que las respuestas siguen la lógica de negocio establecida en lugar de depender de la interpretación en tiempo de ejecución.
• Transparencia en cada respuesta: Los usuarios pueden ver cómo se han calculado los resultados, incluidas las uniones, los filtros y la lógica.
• Coherencia entre equipos y a lo largo del tiempo: Las respuestas se rigen por las mismas definiciones y la misma lógica empresarial, independientemente de quién formule la pregunta.
• Integrado en flujos de trabajo reales: La información se puede enviar directamente a herramientas como Slack o Teams, de modo que los equipos no tengan que interrumpir su flujo de trabajo para obtener respuestas.

La diferencia no radica solo en la facilidad de uso. Se trata de la confianza. Si los equipos no confían en el resultado, no utilizarán la herramienta. Y si no utilizan la herramienta, nada cambia.

El gran cambio: del acceso a la acción

Durante años, la inteligencia empresarial se ha centrado en el acceso: acceso a paneles de control, acceso a informes y acceso a datos. Pero el acceso por sí solo no genera resultados. Lo que hace avanzar al negocio es la rapidez con la que un equipo puede pasar de una pregunta a una respuesta clara, y de esa respuesta a una decisión. Ese es el cambio que propician los analistas de datos con IA. Acortan la distancia entre el conocimiento y la acción, haciendo que el análisis sea algo que surja de forma natural en el flujo de trabajo, en lugar de algo que los equipos tengan que buscar aparte.

Qué significa esto para tu equipo

Si estás evaluando la IA para la inteligencia empresarial, no se trata realmente de añadir otra herramienta a tu conjunto de herramientas. Se trata de cambiar la forma de trabajar de tu equipo. En la actualidad, la mayoría de las organizaciones siguen funcionando según un modelo en el que las preguntas deben ser canalizadas, traducidas y validadas antes de que se pueda avanzar en nada. Eso ralentiza la toma de decisiones, crea una dependencia innecesaria de los equipos de datos y convierte incluso las preguntas más sencillas en procesos de varios pasos.

Los analistas de datos de IA introducen una forma diferente de trabajar, en la que los equipos de negocio pueden explorar los datos por sí mismos, las respuestas se obtienen con la rapidez suficiente como para poder utilizarlas de verdad y los equipos de datos no se ven obligados a responder a las mismas preguntas una y otra vez. Cuando se produce ese cambio, se nota. Las conversaciones fluyen con mayor rapidez, las decisiones se toman con más confianza y los datos empiezan a percibirse como algo que la empresa puede utilizar de verdad, en lugar de algo a lo que tiene que estar a la espera.

En definitiva, para eso están diseñadas soluciones como Actian AI Analyst: no solo para ofrecer respuestas más rápidas, sino respuestas en las que los equipos puedan confiar y sobre las que puedan actuar de inmediato. El verdadero valor del análisis no está en el panel de control, sino en lo que tu equipo es capaz de hacer a continuación.

¿Estás listo para verlo en acción?

Prueba Actian AI Analyst en tu propio entorno y comprueba lo rápido que tu equipo puede pasar de las preguntas a respuestas fiables. Plantea preguntas de negocio en lenguaje sencillo, explora cómo se aplican las métricas reguladas entre bastidores y valida cada resultado con una visibilidad total de las uniones, los filtros y los cálculos.

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Acerca del autor

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.