¿Cómo utilizar la IA para tomar decisiones comerciales más precisas? 4 tipos de análisis de datos | IA en los negocios #14

¿Cómo puedes aprovechar el poder de la inteligencia artificial para tomar tus decisiones comerciales basadas en datos detallados y aún más relevantes? Analizaremos los tipos de análisis de datos y cómo pueden ser respaldados por la IA, así como las herramientas que revolucionarán la forma de ver los datos.

4 tipos de análisis de datos apoyados por IA

Los tipos de análisis de datos más importantes que puede soportar la inteligencia artificial son:

• El análisis descriptivo , también conocido como análisis descriptivo, es la forma más simple de análisis. Se trata de recopilar y organizar datos históricos, es decir, de lo que ya ha sucedido en la empresa. Por lo general, no es necesario utilizar inteligencia artificial. La IA sólo se utiliza cuando se analizan grandes cantidades de datos o cuando los analistas esperan que la inteligencia artificial descubra nuevos patrones que no se han estudiado antes.
• Análisis aumentado : es una herramienta que apoya a los analistas en tareas como recopilar datos para análisis o visualizar resultados a través de varios gráficos, tablas y presentaciones. Con base en los datos preparados por la IA, un analista puede concluir más fácilmente el material recopilado sin la ayuda de un equipo para ingresar y clasificar la información. Se puede ayudar aquí con la herramienta gratuita ChatGPT o utilizar opciones freemium como Visme o Datawrapper.


Ejemplo de visualización de datos.

Fuente: academy.datawrapper.de

• Análisis predictivo : se centra en encontrar patrones en los datos existentes para poder tomar decisiones más precisas en función de ellos y poder identificar riesgos potenciales. La inteligencia artificial utiliza modelos estadísticos, aprendizaje automático (ML, Machine Learning) y técnicas de minería de datos para predecir eventos futuros.
• Análisis prescriptivo : también conocido como análisis prescriptivo, como todo lo anterior recopila datos sobre situaciones pasadas. Sin embargo, su finalidad es la más compleja y su funcionamiento el que más depende de la inteligencia artificial. Esto se debe a que se trata de indicar el mejor comportamiento en una situación empresarial determinada.

Toma de decisiones: humanos versus IA

La base para tomar decisiones precisas de cualquier tipo es el conocimiento de la relación entre eventos y procesos. Tanto los humanos como la inteligencia artificial que intentan predecir el futuro tienen algunas posibilidades de éxito si recopilan y analizan datos del pasado.

Estadísticamente, las posibilidades de tomar una decisión más acertada están dadas por un sistema más cerrado, es decir, una situación que no está sujeta a influencias externas. Las posibilidades de éxito también aumentan con un conjunto de datos más extenso que describe de diversas maneras relaciones pasadas similares.

La inteligencia artificial tiene una ventaja sobre los humanos porque puede analizar cantidades mucho mayores de datos y ver patrones en ellos que son invisibles para el ojo humano. La IA puede, por ejemplo:

• ver cambios cíclicos en la demanda de los servicios de la empresa dependiendo de la ubicación,
• analizar con mayor precisión la información del mercado que consta de una variedad de datos,
• Busque la combinación óptima de habilidades del candidato para la empresa a partir de un currículum visualmente poco atractivo.

Sin embargo, un humano tiene la ventaja sobre la inteligencia artificial de que a la hora de tomar decisiones puede tener en cuenta factores externos cuyo impacto en la situación de la empresa puede no ser evidente o indirecto. Un humano que interpreta datos puede:

• considerar los aspectos éticos, sociales y legales de sus elecciones,
• cuestionar y evaluar críticamente sus suposiciones y conclusiones,
• tener en cuenta las relaciones existentes con clientes y socios comerciales.

Métodos de toma de decisiones

Para hacer frente a los riesgos, incertidumbres y responsabilidades asociadas con la toma de decisiones comerciales, las empresas están adoptando métodos para hacer el proceso más fácil y ordenado. Éstas incluyen:

• La Matriz de Eisenhower es una técnica sencilla de priorización de tareas basada en ejes de urgencia e importancia. Le permite dividir las tareas en 4 categorías:
• Urgente e importante: requiere implementación inmediata.
• Importante pero no urgente: debe planificar una fecha límite para su implementación.
• Urgente pero sin importancia: puede delegarse en otra persona o omitirse por completo.
• Ni urgente ni importante: innecesario y que consume mucho tiempo.

La IA puede ayudar a los analistas de negocios que emplean la matriz de Eisenhower a categorizar automáticamente las tareas analíticas por urgencia e importancia, facilitando la priorización y la planificación.

• SPADE (Análisis de progresión de árbol de expansión de eventos normalizados por densidad) : un marco multifacético que enfatiza la responsabilidad de una sola persona por las decisiones basadas en compartir la experiencia de todo el equipo. Es una herramienta utilizada en los negocios, pero también en el diagnóstico médico. La IA puede apoyar la búsqueda mediante el análisis de datos, simulando opciones y modelando algorítmicamente las consecuencias de cada decisión.
• Agile Inception : crea un marco para la primera fase conceptual y de toma de decisiones del trabajo del equipo ágil. Sus principales momentos son:
• Definir la visión del producto y los objetivos de negocio.
• Análisis de opciones y riesgos, prototipado de soluciones.
• Seleccionar las mejores ideas y determinar el MVP.

La IA puede modelar riesgos, simular opciones y recomendar los mejores prototipos basándose en los datos.

• Pensamiento Integrado : que es un método que se centra en la exploración de posibilidades y la creación rápida de prototipos de soluciones, donde herramientas como ChatGPT o Google Bard funcionarán bien.

4 áreas de toma de decisiones apoyadas en IA

La inteligencia artificial se utiliza tanto para decisiones de análisis de datos simples pero que requieren mucha mano de obra como para aquellas que requieren el manejo de grandes conjuntos de datos. Éstas incluyen:

• Ingresar documentos en bases de datos : incluso en situaciones en las que se entregan a la empresa en papel o contienen datos incompletos o mal estructurados, la IA puede organizar con precisión la información y decidir a qué colección pertenece el documento.
• Responder preguntas formuladas en lenguaje natural : la toma de decisiones hace que la inteligencia artificial sea capaz de responder con precisión a las preguntas formuladas y tomar la iniciativa haciendo preguntas de seguimiento.
• Gestión de procesos de negocio : en el caso de datos incompletos, la IA puede decidir pasar a uno de los grupos de próximos pasos alternativos incluidos en el mapa de procesos.
• Automatización de procesos : la acción de la inteligencia artificial permite la automatización de los flujos de trabajo entre los distintos programas que sirven a la empresa.

Las mejores herramientas de IA para el análisis de datos empresariales

A continuación se muestra la última generación de herramientas que pueden ayudar con el análisis de datos más difícil: el análisis prescriptivo, respondiendo a la pregunta de qué se debe hacer para mejorar los resultados basados ​​en los datos. Ninguno de ellos decidirá por sí solo, pero sus capacidades facilitan significativamente un enfoque objetivo y multifacético de los datos.

1. ChatGPT Code Interpreter : una herramienta disponible para los suscriptores de ChatGPT Plus que presenta análisis, visualización e interpretación de datos de hasta 170 MB. Su mayor ventaja es que se adapta con precisión a las órdenes del interrogador, mientras que la desventaja es la necesidad de preparar los datos para su análisis en otro programa. Sin embargo, un intérprete de código puede lidiar con líneas repetidas, datos inexactos e imprecisiones de unidades, detectar valores atípicos, verificar errores, limpiar, preprocesar, inspeccionar y visualizar datos. La IA maneja datos estructurados excepcionalmente bien. Puede cargar hojas de cálculo de Excel, archivos CSV, etc., y hacer que el intérprete de código describa, procese, evalúe, visualice e interprete los datos.
2. Tableau : ofrece una función de "Preguntar datos" que ingresa una consulta en lenguaje natural y luego genera automáticamente las visualizaciones de datos apropiadas. Emplea IA para comprender la consulta del usuario y proporcionar una respuesta basada en datos. Tableau también ofrece otras funciones basadas en IA, como "Explicar datos", que interpreta automáticamente los datos y proporciona información sobre su significado.
3. Improvado : una herramienta de análisis para consolidar datos de marketing y ventas de varias fuentes en un solo lugar. Una de las principales ventajas de Improvado es que permite la integración con Google Ads, Facebook Ads o Salesforce. Además de crear informes y paneles personalizados que te permitan analizar datos de forma rápida y sencilla.

Resumen

El análisis de datos apoyado en inteligencia artificial está abriendo una nueva dimensión de posibilidades para la toma de decisiones empresariales. Si bien la IA tiene el potencial de analizar conjuntos de datos mucho más grandes y ver patrones ocultos en ellos, no reemplazará el juicio y la intuición humanos. La colaboración entre humanos y tecnología, a través de las mejores herramientas de IA, es la clave para un futuro en el que las decisiones sean más informadas, precisas y basadas en datos sólidos.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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