Inteligencia artificial en Business Analytics: desafíos para inversores y desarrolladores

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Beneficios de la IA para Business Analytics

La experiencia actual de introducción de IA y la implementación de ciertos desarrollos conceptuales y soluciones piloto, que recién están siendo aprobadas en el mercado, hablan de los beneficios del uso de IA en el campo de Data Science y Business Analytics. Gartner predice que estas dos áreas convergerán en un futuro próximo.

Según encuestas de los líderes empresariales, los principales beneficios del uso de la IA en el análisis de datos incluyen la eliminación de tareas repetitivas, la automatización de los procesos de trabajo, la optimización de los procesos empresariales, una mejor toma de decisiones y la generación de nuevas direcciones e ideas prometedoras. Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de estos beneficios.

Eliminación de tareas repetitivas.

Este es uno de los principales beneficios de introducir Machine Learning y otras tecnologías de IA en los procesos comerciales, lo que permite a los analistas concentrarse en realizar tareas más creativas. Se refiere a la automatización del trabajo con datos cuando los principales esfuerzos para su búsqueda, formación y presentación son realizados por Machine Intelligence, liberando tiempo adicional a los empleados.

Por ejemplo, en el sector financiero, la IA ayuda a agilizar los procesos contables y a realizar de forma fiable tareas tan predecibles como la entrada de datos, el pago y la facturación, etc., para que se mantengan los registros financieros. lo más preciso posible. La automatización de procesos ayuda a eliminar los errores humanos típicos cuando se trabaja con datos y convierte las tareas técnicas de un empleado en un objeto de seguimiento y control, no en un objeto de producción actual.

Los especialistas en marketing y los analistas comerciales también pueden pasar de realizar tareas repetitivas de recopilación y análisis de información de diversas fuentes a trabajar con algoritmos y modelos de software. Estos algoritmos y modelos realizan estas tareas de manera más rápida y eficiente que las personas. Esto permite a las grandes corporaciones reducir la plantilla de trabajadores técnicos involucrados en transacciones automáticas y recopilando y clasificando información. Los empleados de pequeñas empresas y startups pueden, a su vez, llevar a cabo sus tareas de manera eficiente. Además, como la investigación de Forrester muestra, la productividad de los empleados aumenta significativamente cuando se automatizan las tareas diarias y no rutinarias.

Mejor toma de decisiones

Este es otro beneficio importante de usar IA en Data Science. Eliminar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones con IA es lo que ayuda a los trabajadores intelectuales a ser más creativos y a concentrarse en el trabajo intelectual, según el 84 % de los participantes en un encuesta por Forbes Insights para Microsoft. Obviamente, la toma de decisiones afecta principalmente al área de gestión e influye en la planificación estratégica, que es importante para la alta dirección y los accionistas. Tradicionalmente, los datos necesarios para la toma de decisiones existían en forma de Sistemas de Registro, y trabajar con ellos recaía en analistas y gerentes. Pero hoy, los Sistemas de Inteligencia se lanzan utilizando algoritmos de IA. Ellos “puede ofrecer todas las capacidades de un SOR al mismo tiempo que proporciona los datos y la información necesaria para tomar mejores decisiones en toda la empresa”.

Muchos de estos procesos aún requieren analistas digitales y controladores de datos, que optimizan y verifican modelos y gráficos, para mantenerlos, pero la IA procesa los datos a un nivel mucho más intensivo. Este afecta la gestión de las cadenas de suministro y el personal, la previsión empresarial, la optimización de costes y el trabajo con clientes y organizaciones asociadas. Los circuitos de toma de decisiones mejorados ayudan a mitigar los riesgos de influencia por datos falsos y la toma de decisiones tardía, aumentando la precisión y la velocidad del trabajo con la información.

Generación de ideas prometedoras

Este es otro beneficio clave de implementar tecnologías de IA en Análisis de negocio. Según la encuesta ya mencionada de Forbes Insights, alrededor del 41 % de los encuestados cree que la capacidad de la IA para detectar ideas "invisibles" y anticipar el contexto necesario para procesar correctamente los datos es significativa, y el 45 % de los encuestados la considera de vital importancia.

En otras palabras, la IA permite organizar la información de forma alternativa. Dichas tecnologías van más allá de la percepción humana y ven patrones y anomalías en lugares a los que las personas pueden no prestar atención. El desarrollo de ideas prometedoras se logra mediante el uso de ambos esquemas heurísticos de análisis de datos y la interacción multifuncional de IA con una variedad de almacenamientos y bases de datos, lo que permite detectar patrones no evidentes.

Este optimización de modelos predictivos permite prever cambios en la demanda y la necesidad de nuevos productos o servicios, así como abrir y desarrollar mercados fundamentalmente nuevos, como fue el caso de las tiendas de aplicaciones y AirBnB.

Una peculiaridad importante del uso de IA para análisis es Acceso 24/7 a sus resultados. Esto permite a los líderes empresariales determinar indicadores importantes de rendimiento comercial, realizar los ajustes necesarios a medida que aparecen, negociar ventas, tomar decisiones de contratación y recaudación de fondos y concluir acuerdos de asociación, todo esto de forma rápida y en tiempo real.

Para que tales soluciones sean posibles, las nuevas herramientas de IA deben cambiar completamente a la creación de cadenas de transferencia de datos prometedoras y no fragmentadas (cadenas de suministro de datos antifrágiles y preparadas para el futuro). Como señaló por Irfan Khan, fundador y CEO de CLOUDSUFI:

“El enfoque correcto para la valoración y monetización de datos puede descubrir posibilidades ilimitadas, que incluyen centrarse en el cliente, eficiencia operativa, ventaja competitiva, asociaciones estratégicas, operaciones eficientes, rentabilidad mejorada y nuevas fuentes de ingresos”.

El uso de datos de modernos dispositivos multimedia puede ser especialmente efectivo, cuyo procesamiento de información da una idea de muchos procesos de producción y comportamiento del cliente.

Otros beneficios de las tecnologías de IA

De acuerdo a una encuesta por RELX, sistemas optimizados y costes reducidos son otros beneficios comerciales clave de los sistemas de IA. La eficiencia de los procesos se incrementa con un alto nivel de automatización, menos errores y un mejor uso de los recursos. Estos algoritmos avanzados para trabajar con datos hacen posible construir esquemas de producción óptimos, cadenas de suministro y modelos efectivos de gestión de personal.

Según McKinsey, estas soluciones son especialmente eficaces para reducir costes y aumentar la rentabilidad de las empresas de los sectores de marketing, ventas y fabricación. En general, el aumento se está produciendo en todas las áreas significativas.

Finalmente, las ventajas importantes de usar AI for Business Analytics incluyen un enfoque centrado en el cliente, esquemas mejorados de retención de clientes mediante mecanismos de estudio de sus demandas personales, y ofreciendo soluciones adecuadas a nivel de algoritmos inteligentes de tratamiento de datos.

Estos servicios ya se han implementado parcialmente como parte de algoritmos de publicidad contextual, consultores de bots y recomendaciones personales en sitios web y correos. Trabajar con los datos personales de los clientes ayuda a crear modelos de su demanda directa y suprimida y a construir relaciones personales entre la empresa y los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Por supuesto, las tecnologías de IA no resuelven todos los problemas de los clientes. Según encuestas de Accenture, la mayoría de los compradores aún prefieren interactuar con el personal humano para recibir consejos o recomendaciones. Pero hay que tener en cuenta que si el servicio de atención al cliente está mal asentado, por ejemplo, por falta de especialistas, más de la mitad de los compradores preferirán buscar nuevos proveedores.

Conclusión

Así, entre los principales beneficios de utilizar IA para Data Science y Business Analytics se encuentran los siguientes:

• eliminación de tareas repetitivas y automatización de tareas no rutinarias,
• mejores procesos de toma de decisiones y riesgos minimizados,
• generación de ideas prometedoras y optimización de modelos predictivos, incursionando en nuevos mercados;
• optimización de sistemas y reducción de costos;
• esquemas mejorados de retención de clientes.

En teoría, estas ventajas contribuyen significativamente a la promoción de las tecnologías de IA en los mercados de servicios comerciales, análisis y servicios de externalización de TI. De todos modos, la tendencia actual también está determinada por los éxitos y fracasos de casos específicos de la introducción de este tipo de tecnologías, que discutiremos en la tercera parte de este artículo.