En la actual era digital, los profesionales están obligados a mantener un conocimiento, mínimamente actualizado, en cuanto a herramientas basadas en la inteligencia artificial (IA), dado que cada vez aparecen más aplicaciones en distintas áreas y nuevas tareas.
“Estar actualizado en la era digital es esencial para aprovechar las ventajas de la tecnología, mantenerse competitivo, mejorar la productividad y estar preparado para los desafíos y oportunidades que presenta la sociedad actual”, indica Jaqueline Zoleto Camacho, docente de la carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.
En este contexto, surge el business intelligence o inteligencia de negocios, cuya aplicación está marcando tendencia en el mundo de los negocios, y que consiste en el uso de la tecnología para generar ventaja competitiva y mejorar así su posicionamiento en el mercado, gracias al análisis de datos.
“Básicamente, es la gestión estratégica de los datos de una empresa u organización”, dice Zoleto, para quien la Inteligencia de Negocios involucra el uso de tecnología para recopilar y analizar datos como una función estratégica en la empresa, puesto que proporciona la información clave para la toma de decisiones.
Con resultados bastante exitosos, el business intelligence ya es aplicado como potente herramienta de trabajo por diversas corporaciones transnacionales. Sin ir más lejos, Netflix, una de las empresas más importantes del mundo en la actualidad, es un ejemplo claro de la tendencia del business intelligence.
“Netflix tiene la capacidad para realizar análisis de millones de datos, lo que le permite conocer los gustos y preferencias de cada usuario al detalle, en función del uso que haga de la plataforma, gracias al análisis de datos. De esta forma, puede recomendar series y películas del modo más eficaz, siendo ésta su principal ventaja competitiva”, según SES (Software Enterprise Services).
En la misma línea, Zoleto sostiene que “las herramientas de Business Intelligence convierten ingentes cantidades de datos con mucho ruido, en datos depurados, agrupados y sobre todo se convierten en datos útiles y relevantes listos para su análisis en forma de métricas o (KPI’s) y posterior toma de decisiones por parte de los ejecutivos”.
Al apoyarse en tecnologías que se desarrollan rápidamente, el BI brinda a los ejecutivos de las empresas, soluciones basadas en la creación de informes predefinidos o a medida, junto a su distribución de forma automatizada (reporting o corporative reporting), tales como la previsión de resultados (forecasting), las herramientas de consultas para usuarios avanzados (query), cuadros de mando (dashboards o scorecards) o almacenaje de datos especiales (datawarehouse o datamarts).
Business intelligence en la gestión de proyectos
Una herramienta de business intelligence permite trabajar con datos en tiempo real y generar informes estandarizados, de forma que, si se está trabajando en varios proyectos a la vez o en diversas fases, facilitará el análisis y la comparabilidad de diferentes situaciones.
Además, el empresario o analista podrá hacer seguimiento a los principales KPI’s del proyecto, tales como riesgos, hitos, cantidad de tareas o porcentaje de tareas finalizadas, entre otros, puntualiza la ingeniera comercial.
Para los gestores de proyectos, además, es más fácil trabajar con soluciones de BI porque pueden trabajar con plantillas que les ayuden a agilizar la gestión de proyectos y, más tarde, evaluar los resultados.
Relación entre BI, IA y Big Data
Frecuentemente se suele confundir el BI con el Big Data porque en la mayoría de los casos ambos términos son complementarios, pero no exactamente iguales ya que no funcionan de la misma forma ni analizan el mismo tipo de datos.
Una de las grandes diferencias entre BI y Big Data es el almacenamiento de datos. En el Big Data se analizan grandes volúmenes de datos, pero éstos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, mientras que en el business intelligence necesitan de datos estructurados que previamente hayan sido alojados en un servidor.
También es muy diferente la forma en la que procesan los datos ya que el business intelligence necesita datos, como hemos visto, clasificados y organizados y alojados en un solo servidor; en tanto que el big data permite analizar datos de diversa procedencia y al no necesitar alojar y estructurar previamente los datos resulta más rápido y en tiempo real.
Respecto a la relación entre BI e IA, según la académica, la misma es bastante obvia, puesto que, hasta el momento, “la IA potencia los resultados de muchas herramientas al contar con modelos de aprendizaje automático, por lo tanto, podemos entender mejor su integración con algunos ejemplos de cómo la IA ayuda a las herramientas de BI”:
· Análisis predictivo (planificación estratégica): la IA permite a las herramientas de BI realizar análisis predictivos para predecir resultados futuros en función de datos históricos.
· Automatización de informes (generación de reportes): la IA puede generar informes automáticamente a partir de datos recopilados, lo que ahorra tiempo y reduce la intervención humana.
· Análisis de sentimiento (insights del consumidor): la IA puede analizar el sentimiento en datos no estructurados, como opiniones de clientes o redes sociales. Esto ayuda a las empresas a comprender la percepción pública de sus productos o servicios.
· Segmentación de clientes (estrategias de marketing personalizadas): la IA puede ayudar a las herramientas de BI a segmentar a los clientes en grupos específicos en función de datos demográficos y comportamientos anteriores.
· Interacción conversacional (atención al cliente): los asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA pueden facilitar la interacción de los usuarios con las herramientas de BI, permitiendo consultas y análisis a través de conversaciones naturales.
“La integración de la inteligencia artificial con herramientas de business intelligence permite mejorar la capacidad de análisis de datos, automatizar procesos y proporcionar información más relevante y precisa para la toma de decisiones empresariales y como resultado tenemos organizaciones eficientes y competitivas en un entorno empresarial cada vez más actualizado y en constante evolución”, asegura la académica.