¿Reemplazará la IA a los analistas de negocios? | IA en los negocios #14

Las herramientas digitales tradicionales para preparar análisis de negocios son útiles. Trabajan de forma rápida, eficiente y son perfectamente capaces de realizar sus tareas. Solo hay un problema: realizan sus funciones solo cuando están programados por humanos. Es entonces cuando los humanos les proporcionan los datos correctos y eligen el proceso correcto para analizar la información entregada al programa y sacar conclusiones de ella. Para ello, los analistas de negocio suelen dedicar la mayor parte de su tiempo a preparar los datos para su análisis. ¿El uso de la inteligencia artificial ayudará a cambiar esta situación?

¿La inteligencia artificial reemplazará a los analistas de negocios? - Tabla de contenido:

1. ¿Reemplazará la IA a los analistas de negocios? Introducción
2. Tipos de análisis soportados por IA
3. ¿Reemplazará la IA a los analistas de negocios? - Resumen

¿Reemplazará la IA a los analistas de negocios? Introducción

El análisis de datos comerciales respaldado por inteligencia artificial (BDA, Business Data Analysis) es hoy una parte esencial del sistema de inteligencia comercial diseñado para generar y tomar decisiones basadas en el conocimiento. Business Intelligence consiste en tecnologías que permiten a las empresas analizar y administrar datos para tomar medidas que mejoren el rendimiento comercial.

Aún así, ¿es la inteligencia artificial capaz de reemplazar el trabajo de los analistas en la actualidad? Para tratar de responder a esta pregunta, debemos analizar más de cerca cuál es el papel de la IA en el análisis de datos.

Tipos de análisis soportados por IA

Los describiremos uno por uno, indicando cómo la IA mejora el rendimiento de cada uno.

Análisis descriptivo

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, sobre lo que ya pasó en la empresa. Por lo general, no necesita usar inteligencia artificial. La IA se usa solo cuando se analizan grandes volúmenes de datos, o cuando los analistas esperan que la inteligencia artificial descubra nuevos patrones que no se han estudiado antes.

Un ejemplo del uso de análisis descriptivos respaldados por IA podría ser el procesamiento de grandes cantidades de datos de clientes utilizando una plataforma de comercio electrónico para identificar momentos de abandono de compras.

Análisis extendido

El análisis aumentado es una herramienta que apoya a los analistas en tareas como la preparación de datos para el análisis o la visualización de resultados a través de varios gráficos, tablas y presentaciones. Con base en los datos preparados por IA, un analista puede sacar conclusiones más fácilmente del material recopilado sin la ayuda de un equipo para ingresar y clasificar la información.

Un ejemplo interesante de análisis aumentado se refiere a su aplicación en la industria agrícola. La inteligencia artificial puede recopilar y clasificar datos de diversas fuentes y herramientas de medición, como el consumo de agua y fertilizantes, así como la temperatura y el crecimiento de las plantas. Luego los presentará en una forma accesible para los humanos, lo que facilitará sacar conclusiones de sus métodos y tomar decisiones comerciales.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se enfoca en encontrar patrones en los datos existentes para que se puedan tomar decisiones más precisas basadas en ellos y se puedan identificar los riesgos potenciales. La inteligencia artificial presenta técnicas de modelado estadístico, aprendizaje automático (ML, Machine Learning) y minería de datos para predecir eventos futuros de manera efectiva.

Entre otras aplicaciones, se presenta en la planificación de recursos empresariales (ERP). Por ejemplo, permite reducir la necesidad de almacenar materias primas y repuestos. También permite crear un calendario óptimo para los trabajos de mantenimiento. Además, ayuda a determinar las necesidades de personal y la demanda del mercado de productos durante un período de tiempo determinado.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo, también conocido como prescriptivo, como todos los anteriores , recopila datos sobre situaciones pasadas. Sin embargo, su propósito es el más complejo y su operación es la más dependiente de la inteligencia artificial. Esto se debe a que se trata de indicar el mejor comportamiento en una determinada situación empresarial.

Aunque los resultados del análisis prescriptivo son muy valiosos y prometedores, hacerlo bien es muy difícil. En primer lugar, requiere la recopilación de una gran cantidad de datos. Por lo tanto, solo lo realizan empresas más grandes.

Al realizar un análisis prescriptivo, la inteligencia artificial generalmente extrae datos obtenidos a través del análisis descriptivo y predictivo, sobre el cual escribimos anteriormente. Saca conclusiones de la información recopilada utilizando Machine Learning (ML). Esto permite que AI sugiera, por ejemplo, una estrategia para publicar contenido o planificar una campaña publicitaria efectiva.

¿Reemplazará la IA a los analistas de negocios? - Resumen

Los analistas de negocios que trabajan en pequeñas y medianas empresas aún pueden dormir tranquilos. Eso es, por supuesto, si aprenden sobre la marcha a trabajar con herramientas de IA para respaldar su trabajo, aumentando la precisión de su análisis y la efectividad de sus conclusiones.

La inteligencia artificial puede acelerar y facilitar significativamente los procesos de recopilación, clasificación y visualización de datos. Sin embargo, dar sugerencias sobre el futuro basadas en un pequeño conjunto de información todavía está en manos de analistas experimentados.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

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