Cómo la IA está cambiando la naturaleza de la analítica

La esencia de la inteligencia artificial es que es una herramienta de análisis. El valor de la inteligencia artificial reside en su capacidad para analizar grandes cantidades de datos sin la ayuda de los humanos, para identificar patrones y anomalías, y para explotarlos.

Pero la analítica impulsada por el ser humano existía mucho antes de la era de la informática moderna. ¿Y cómo pueden las empresas ver el valor de esta tecnología una vez desplegada en un entorno de producción?

El contexto es importante.

Un elemento clave que la IA aporta a la analítica es el contexto, según escribieron recientemente Joey Fitts, de Oracle, y Tom Davenport, investigador del MIT, en la Harvard Business Review. En la analítica tradicional, los analistas rara vez son expertos en los sistemas o procesos que analizan. Puede que sean expertos en análisis, pero no en marketing, ventas o redes de datos. Sus recomendaciones finales a menudo carecían del contexto de sus amplios conocimientos y experiencia.

Sin embargo, los marcos potenciados por la IA permiten a los algoritmos aprender y “entender” lo que están analizando, de modo que pueden ingerir más datos a un ritmo más rápido y ofrecer resultados altamente contextualizados. Al poner estas potentes herramientas de análisis a disposición de quienes las necesitan, los analistas pueden, en última instancia, dedicar su tiempo a lo que mejor saben hacer: construir los modelos necesarios para que el análisis de la IA sea más rápido y preciso.

La mejor manera de ilustrar esta necesidad de contexto es aplicarla a funciones empresariales comunes como el marketing. Al ser una de las áreas de la empresa moderna que más datos maneja, el marketing suele tener diferentes interpretaciones de la verdad según el contexto en el que se presenten los datos.

Según Mike Kaput, director de contenidos del Marketing AI Institute, el poder de la IA reside en el análisis predictivo, que es la capacidad de identificar las tendencias futuras basándose en datos pasados y actuales. Naturalmente, esta capacidad es como el oro para los equipos de marketing. Al mismo tiempo, la IA ofrece análisis prescriptivos, la capacidad de hacer recomendaciones basadas en análisis predictivos. En ambos casos, las máquinas de IA actuales son capaces de cribar grandes cantidades de datos para garantizar que esos resultados se presenten en el contexto completo de toda la información disponible, y también tienen la capacidad de utilizar sus propios análisis históricos para perfeccionar sus algoritmos y mejorar ellos mismos.

Aprender el proceso

Esta capacidad de aprendizaje es una de las diferencias clave entre la IA y la automatización pura. Según la empresa de análisis Avora, incluso un sistema automatizado puede analizar una gran cantidad de datos si está correctamente estructurado y adaptado a las necesidades específicas para las que se diseñó el sistema. Por ejemplo, una simple herramienta de informes puede actualizarse con nueva información a lo largo del tiempo, pero no proporcionará nuevas perspectivas sobre los datos cambiantes a menos que alguien cree un cuadro de mando que se lo permita.

Del mismo modo, la simple automatización no puede responder a preguntas generales sobre el bajo rendimiento u otros factores. Esto requiere que los analistas de datos pasen horas recogiendo datos, pero incluso así sólo pueden recoger una cantidad limitada de datos. Por otro lado, un motor de IA adecuadamente entrenado puede proporcionar resultados para múltiples preguntas en cuestión de minutos.

La mejor manera de pensar en la contribución de la IA a la analítica es utilizar uno de los métodos analíticos más antiguos: el modelo de coste-beneficio. En términos de coste, la construcción de la infraestructura subyacente desde el principio requiere una inversión inicial significativa. Sin embargo, este coste se amortiza con el tiempo a medida que crece la escala del servicio. Por otro lado, la IA puede analizar cantidades masivas de datos y extraer datos de diversas fuentes para identificar problemas y oportunidades que de otro modo permanecerían ocultos.

En última instancia, esto pone el poder analítico en manos de los trabajadores del conocimiento, que pueden beneficiarse mejor de los conocimientos adaptados a sus desafíos específicos, aumentando la eficiencia y la productividad en toda la empresa.

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator

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