5 razones de la complementariedad entre Business Intelligence e IA

Business Intelligence

Como venimos comentando en artículos anteriores, en la actualidad el manejo de la información a través de herramientas de Business Intelligence es la manera más sencilla de asegurar el uso óptimo de los datos, para dar paso a la información y, posteriormente, al conocimiento.

Nos encontramos en la era de la información, de las tecnologías y de la cuarta revolución industrial, donde poder decir que la Inteligencia Artificial (IA) es el mejor aliado para herramientas de tratamiento de datos como el Business Intelligence.

Esto es, la información es el pilar en el que se fundamentan las decisiones estratégicas de las organizaciones, pero los datos, por sí mismo, solo son datos, por lo que hay que procesarlos para darles un contexto, y que conformen una auténtica ventaja competitiva.

La experiencia que puede aportar el Business Intelligence a una empresa, puede llegar a ser abrumadora, ya que agiliza en un alto porcentaje el proceso de toma de decisiones y la elaboración acertada de estrategias.

El Business Intelligence, puede llegar a ser una auténtica revolución en las organizaciones que lo implementan, debido al avance en cuanto al tratamiento de datos, y más si se combina con herramientas como la Inteligencia Artificial (IA).

Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

Antes de dar a conocer las cinco razones de la complementariedad entre Inteligencia Artificial y el Business Intelligence, es interesante conocer la base para que ese hecho tenga lugar.

A medida que evolucionan las empresas y las tecnologías, también lo hace el volumen de datos generados, así como su complejidad en cuanto a su tratamiento para darle forma de información.

Para evitar errores típicos del pasado en cuanto al procesamiento de datos, las empresas están recurriendo a la Inteligencia Artificial, con objeto de automatizar y mejorar los procesos y la toma de decisiones.

De esta manera, con la ayuda de la Inteligencia Artificial se obtienen nuevas perspectivas, logrando analizar datos de una manera que sobrepasa con mucho la capacidad humana y, además, en tiempos muy reducidos.

En este sentido, el tipo de Inteligencia Artificial que más se está utilizando, es el denominado “máquina reactiva”, vinculado al aprendizaje automático o Machine Learning.

Se trata, en este caso, de un proceso o programa capaz de aprender sin ser necesaria una reprogramación.

Esto es, únicamente requiere de un entrenamiento a través del cual generalizar comportamientos para, posteriormente, producir un resultado basado en experiencias ante diferentes variables de entrada.

Por tanto, su aplicación en las tareas de optimización y toma de decisiones, producirán resultados excelentes.

5 razones que explican por qué el Business Intelligence y la IA son complementarias

Anteriormente, ya se ha mencionado la ventaja competitiva que puede suponer utilizar la Inteligencia Artificial junto a Business Intelligence, en cuanto a la capacidad para explorar perspectivas antes ignoradas y a la precisión de la información generada a partir de los datos.

A continuación, se explican cinco razones por las cuales se complementan.

El Big Data sigue evolucionando

El Big data sigue creciendo y evolucionando para poder estar al alcance de cualquier organización que requiera manejar grandes volúmenes de datos.

Así, la mayoría de empresas inviertes en herramientas de Business Intelligence para realizar el tratamiento de los datos de manera más que eficaz.

Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, es posible transformar los datos que sean más abstractos en información entendible para los involucrados en el proceso, independientemente de sus capacidades analíticas.

Diferentes perspectivas

Hasta ahora, un analista podía interpretar la información de un conjunto de datos que se encontraba en un tablero conocido.

Pero cuando los datos vienen de diferentes fuentes que se combinan en tiempo real, su trabajo se complica.

Es por ello que, la Inteligencia Artificial se convierte en el aliado perfecto para los analistas de Business Intelligence para realizar cálculos matemáticos complejos.

De esta forma, el analista puede centrarse en analizar las implicaciones que esa información tendrá para el negocio y así, generar los siguientes pasos a seguir.

Error mínimo

En este caso, no solo ayuda a los analistas, sino que trabaja sobre los datos, permitiendo limpiarlos de manera automática, eliminando todo aquello que pueda ser despreciable.

Así, puede detectar errores de formato o valores que no sean correctos o incluso que sean nulos, de manera que agiliza y optimiza lo que vienen siendo las tareas diarias de los analistas.

Por consiguiente, los analistas tendrán más tiempo para poder explorar los diferentes escenarios existentes y las alternativas posibles, con objeto de tomar decisiones posteriormente.

Incremento de las líneas de acción

Con ayuda de la Inteligencia Artificial, se pueden hacer análisis prescriptivos en profundidad, generando alternativas para situaciones o contextos de mayor complejidad, imposibles de analizar por un humano.

Es así como se han ido mejorando y enriqueciendo la calidad de los análisis.

Hallar respuesta a cuestiones de mayor complejidad

Definitivamente, una de las razones más importante es la capacidad para dar respuesta a cuestiones de mayor complejidad, gracias a la capacidad para analizar los datos de diferentes datos y en tiempo real.

Algo imposible para la capacidad humana, al menos, a tales volúmenes de datos.

Por tanto, el papel de analista sigue siendo fundamental, en cuanto a la realización de análisis y la capacidad para asignar contexto a la información generada, dando lugar a conocimiento, que será la clave para un proceso de toma de decisiones efectivo.

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