“Los cuadros de mando con Inteligencia Artificial (IA) integrada son herramientas combinan la visualización de datos con tecnologías de IA para mejorar la toma de decisiones en las empresas. Estos cuadros de mando no solo muestran qué ha pasado, sino que también predicen qué pasará, identifican patrones ocultos, detectan anomalías y ofrecen explicaciones automáticas en lenguaje natural con el objetivo de transformar los datos en información accionable sin necesidad de que los usuarios cuenten con conocimientos técnicos avanzados”.
Qué son los cuadros de mando con IA
En los últimos años, los cuadros de mando se han convertido en una herramienta esencial para que los usuarios empresariales supervisen el rendimiento y obtengan información valiosa. Sin embargo, la mayoría se limitan a facilitar análisis descriptivo, proporcionando una imagen retrospectiva de los datos históricos y de los acontecimientos pasados. Esto no ha cambiado prácticamente en décadas, aunque el presente ya nos permite intuir que en poco tiempo será cosa del pasado.
Con los rápidos avances en Inteligencia Artificial, los usuarios finales, también los clientes, ahora exigen más. Hace un par de años, un artículo de Harvard Business Review titulado GenAI Is Making Companies More Data Oriented (“La GenAI está haciendo que las empresas se orienten más hacia los datos”) mostraba los resultados de una encuesta en la que el porcentaje de personas que afirmaban que sus organizaciones habían «establecido una cultura de datos y análisis» habían crecido del 21 % al 43 % con respecto al año anterior; McKinsey, por otra parte, señalaba que las empresas que aumentan sus inversiones e interés en la IA y todo lo relacionado con la ciencia de datos, impulsadas por el auge de la GenAI, informaron que el 40 % de los encuestados sostenían que sus organizaciones aumentarían su inversión en IA.
En consecuencia, todo parece indicar que los usuarios finales son más conscientes que nunca de lo que es posible y ahora esperan algo más que los antiguos análisis descriptivos integrados en las aplicaciones que utilizan. Los avances en ciencia de datos han allanado el camino para un nuevo tipo de panel de control: el cuadro de mando de IA.
En síntesis, un cuadro de mando de IA va más allá del análisis descriptivo e incorpora análisis predictivo, análisis prescriptivo y experiencias de copiloto de lenguaje natural. El análisis descriptivo se centra en resumir datos históricos y proporcionar información sobre eventos pasados. Para los gestores de productos, el objetivo es empoderar a los usuarios con la facilidad de uso y consumo a la que están acostumbrados en una experiencia de cuadro de mando convencional, al tiempo que se permite a los usuarios finales tomar decisiones más poderosas mediante la incorporación de la ciencia de datos. De hecho, una reciente encuesta de Gartner sobre prácticas de datos y analíticas, reveló que «el análisis de autoservicio es fundamental para ampliar los beneficios de la toma de decisiones basada en datos».
En este post, analizaremos la propuesta de Sisense y algunos casos de uso valiosos para diseñar paneles de control con IA: ventas y marketing, finanzas y contabilidad, y comercio minorista. También compartiremos algunas consideraciones fundamentales para el diseño y el desarrollo de paneles de control de IA, que podrían aplicarse a múltiples industrias.
¿En qué se diferencian los paneles de control de IA actuales de los antiguos?
Si tu organización o tus usuarios de negocio utilizan actualmente un panel de control, lo más probable es que sea anterior a la expansión de la IA. La mayoría de los actuales cuadros de mando que observamos en nuestros procesos de venta son casi totalmente descriptivos. Por ejemplo, un panel de control orientado al análisis descriptivo puede mostrar visualizaciones y métricas que incluyen cambios de precios interanuales, crecimiento de las ventas mensuales o la evolución de los ingresos por cliente en los últimos periodos.
Los cuadros de mando creados para ofrecer análisis descriptivos existen desde hace décadas, pero siguen siendo una forma eficaz para que los usuarios comparen el rendimiento y las tendencias dentro de una empresa, identifiquen patrones y tendencias, y obtengan información clave.
Pero ahora, la ciencia de datos ha salido de la trastienda y está pasando a la primera línea de la toma de decisiones.
La oportunidad consiste en proporcionar un panel de control con información basada en IA, es decir, un panel de control con la IA integrada. Un objetivo clave del diseño de un panel de control de IA es simplificar lo complejo. Al fin y al cabo, es probable que los usuarios finales no sean científicos de datos ni expertos en IA, por lo que se trata de facilitar una mejor toma de decisiones basada en análisis avanzados impulsados por IA que sean fáciles de usar y, en términos de consumo, ofrecer una experiencia familiar (pero mejorada en términos de información accionable).
Qué significan los cuadros de mando basados en IA para los usuarios finales
Los paneles de control basados en IA permiten a los usuarios finales tomar decisiones más informadas, ahorrar tiempo y esfuerzo a la hora de determinar cómo y dónde actuar, y les permiten tomar decisiones acertadas basadas en datos con mayor rapidez. Además, al integrar cuadros de mando basados en IA en las aplicaciones, puedes ofrecer estas ventajas como parte de la experiencia diaria de los usuarios finales, lo que supone un cambio revolucionario para la toma de decisiones y para la aplicación.
Los paneles de control con IA suelen añadir los siguientes elementos, lo que proporciona una experiencia más reveladora y atractiva para los usuarios finales:
Mayor proactividad utilizando análisis predictivos
Añadir a tus aplicaciones cuadros de mando basados en IA que incorpora modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar tendencias y resultados futuros, como previsiones de demanda o proyecciones de tendencias de ventas, lo que puede ayudar a los usuarios y clientes de tu aplicación a anticipar posibles riesgos y oportunidades, y permitirles tomar decisiones de forma más proactiva.
Información en tiempo real sobre oportunidades y riesgos
Los algoritmos de IA integrados en los paneles de control de tus aplicaciones pueden utilizarse para identificar de forma inmediata y automática patrones, tendencias, excepciones y anomalías en los datos. Esto puede facilitar la identificación inmediata de las áreas clave en las que los usuarios deben actuar, sin tener que buscar los datos o dejar pasar el momento.
Fácil interacción con el análisis conversacional
Los cuadros de mando de IA pueden aprovechar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural para permitir a los usuarios finales interactuar con los datos mediante consultas conversacionales. Esto puede simplificar el proceso de exploración y análisis de datos, lo que permite ampliar la adopción de la aplicación y la experiencia de análisis que ofrece, al hacerla accesible a un mayor número de usuarios. Por ejemplo, tus usuarios finales o clientes pueden utilizar el análisis conversacional basado en IA generativa para formular preguntas de negocio utilizando lenguaje natural e incluso obtener información en base a narrativas sobre los datos.
Mayor confianza desplegando el análisis prescriptivo
Por último, la incorporación de paneles de control de IA en tus aplicaciones también puede incluir análisis prescriptivo, que utiliza datos y algoritmos computacionales para recomendar acciones destinadas a optimizar o realizar mejoras. Esto puede permitir a los usuarios finales y clientes comprender lo que ha sucedido en el pasado, hacer predicciones sobre lo que sucederá en el futuro y recomendar el mejor curso de acción, como lanzar una nueva campaña de marketing debido a las ventajas de la estacionalidad.
Tres ejemplos de su aplicación en casos de uso reales
Ahora que ya conoces los componentes de un panel de control de IA, ilustremos a continuación tres ejemplos de cómo se utilizarían si estuviéramos creando un panel de control que incluyera algunos o todos los elementos de IA aplicando a casos de uso que te pueden resultar familiares.
Un panel de control de IA para Ventas y Marketing
Supongamos que eres miembro de un equipo que desarrolla una aplicación en la que los equipos de marketing gestionan sus campañas en Redes Sociales. Tu panel de control de IA podría aprovechar los algoritmos de IA y ML para analizar los datos de Redes Sociales como Facebook, Twitter, Instagram y LinkedIn. El cuadro de mando ofrecería información descriptiva tradicional sobre el rendimiento de las campañas en Redes Sociales, incluyendo métricas como el compromiso, el alcance y las tasas de conversión.
Sin embargo, también podría proporcionar análisis predictivos para identificar tendencias y patrones en el comportamiento de la audiencia y permitir a los especialistas en marketing comprender qué contenido tiene más repercusión entre su público objetivo. O bien, podría ofrecer previsiones sobre las tendencias futuras del rendimiento de las campañas en Redes Sociales, lo que permitiría a los especialistas en marketing anticiparse y aprovechar las oportunidades que se presenten.
Para ayudar a los profesionales del marketing a comprender la percepción de los clientes y ajustar sus estrategias en consecuencia, podrías utilizar el aprendizaje automático en los datos subyacentes. El resultado sería un análisis avanzado que evalúa el sentimiento de las conversaciones en las redes sociales relacionadas con la marca o con campañas de marketing específicas.
Con el análisis prescriptivo, podrías añadir sugerencias al panel de control para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas basadas en el análisis de las preferencias y el comportamiento de la audiencia. Esto ayudaría a los usuarios finales a adaptar sus estrategias de contenido de forma más eficaz.
Un panel de control con IA para Finanzas y Contabilidad
Supongamos que eres miembro de una compañía de software que desarrolla y mantiene una aplicación financiera en el mercado; uno de los usuarios clave con los que deseas interactuar es el director financiero (CFO). Si pudieras proporcionarle un panel de control potente y práctico, esta dirección se convertiría en un usuario fiele y sería un importante motor de retención de clientes.
En función de los datos disponibles, podríamos ofrecer análisis descriptivos tradicionales sobre métricas financieras fundamentales para el CFO. Las métricas incluirían ingresos, rentabilidad, flujo de caja, ratios de liquidez y gastos operativos. Se los mostraríamos año tras año, periodo tras periodo, mostrando así cómo cambian con el tiempo. Seamos sinceros: aunque es útil, eso es lo mínimo que se puede esperar y aún no es un panel de control con IA.
Pero supongamos que añadimos algunos análisis predictivos. El panel de control con IA podría generar previsiones y predicciones financieras utilizando algoritmos de aprendizaje automático. El CFO y su equipo podrían analizar datos históricos, tendencias del mercado y otros factores relevantes para proporcionar información sobre el rendimiento financiero futuro. Esto ayudaría al director financiero a planificar, presupuestar e identificar posibles riesgos y oportunidades con mayor precisión. Ahora sí que estamos llegando a algo.
Además, podríamos incorporar análisis prescriptivos para facilitar recomendaciones de optimización de costes. Por ejemplo, el panel de control podría analizar las estructuras de costes e identificar áreas en las que es posible mejorar los costes, incluyendo algunos datos de diagnóstico en modo evidencias. Utilizaría el aprendizaje automático para encontrar patrones, tendencias o anomalías en los datos de costes y ofrecería recomendaciones para reducir los gastos sin afectar negativamente a las operaciones comerciales. Esto ayudaría al director financiero a gestionar los costes de forma eficaz y a mejorar la rentabilidad, lo que supondría una gran ventaja.
Dado que es posible que nuestro CFO no sea un usuario avanzado de análisis, también podríamos considerar la posibilidad de añadir un componente de análisis conversacional. De este modo, podría formular preguntas utilizando lenguaje natural en lugar de tener que hacer clic y navegar, o utilizar la IA generativa para obtener explicaciones sobre algunas de las visualizaciones que les mostramos.
Un panel de control con IA para el Comercio minorista
Ahora debes ponerte en el lugar de un gestor de productos, que proporciona un panel de control para clientes minoristas. Probablemente ya estemos proporcionando métricas de rendimiento minorista como ingresos, tendencias de ventas, productos más vendidos y patrones de compra de los clientes. Estos análisis descriptivos clásicos ayudan a los gestores minoristas a identificar oportunidades de crecimiento de los ingresos y a optimizar la oferta de productos. Una forma de mejorar incluso los análisis descriptivos básicos en este caso podría ser ofrecer visualizaciones más sólidas o integrar los conocimientos en la experiencia de usuario básica de nuestra aplicación.
Pero llevemos nuestro panel de control minorista un paso más allá y potenciémoslo con IA.
Podríamos combinar nuestros datos históricos de ventas y las tendencias del mercado con factores externos (clima o estacionalidad) para predecir la demanda futura de productos o servicios. Esto ayudaría a nuestros gerentes minoristas a tomar decisiones basadas en datos sobre la planificación del inventario, la producción y la optimización de la cadena de suministro, lo que haría que el negocio fuera mucho más eficiente en términos de capital.
Para el análisis de opiniones, podríamos incorporar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar los comentarios de los clientes procedentes de diversas fuentes, como encuestas, redes sociales o interacciones con el servicio de atención al cliente. Esto ayudaría al gerente minorista a comprender los niveles de satisfacción de los clientes y a prever tendencias problemáticas en este sentido. Este análisis de comentarios sería una forma muy eficaz para que el gerente minorista mejorara la experiencia del cliente.
Consideraciones fundamentales para el diseño y el desarrollo
A estas alturas, ya deberías tener una idea clara de la oportunidad que supone pasar de los paneles tradicionales a los paneles con IA. Si eres un gestor de productos o un desarrollador, esta es una forma muy eficaz de impulsar la búsqueda de ventajas competitivas, atraer a los usuarios y motivar a tu equipo de ventas.
Pero, ¿cuáles son algunas de las consideraciones fundamentales para empezar?
Utilizar una plataforma de análisis robusta como Sisense
La primera consideración: utilizar una plataforma de análisis como Sisense que ofrece una gama completa de capacidades descriptivas, de diagnóstico, predictivas y de lenguaje natural, así como la flexibilidad a nivel de API para vincular las recomendaciones prescriptivas con su aplicación más extendida, pasando de la información a la acción.
Por ejemplo, Sisense cuenta con una suite de servicios de inteligencia como Sisense Forecast, que le permite pronosticar con confianza valores futuros y lograr capacidades de pronóstico avanzadas utilizando funciones de menú y apuntar y hacer clic. De esta manera, los usuarios pueden discernir inmediatamente las tendencias y los patrones en los datos. Con Trends, puedes añadir otra capa a las visualizaciones para resaltar las tendencias de los datos y facilitar su consumo. Puedes trazar fácilmente líneas de tendencia utilizando varios algoritmos estadísticos, incluyendo el suavizado exponencial y las estimaciones locales. Compare las tendencias con periodos anteriores o paralelos.
Mientras tanto, Sisense Explanations identifica automáticamente los factores clave más probables para un cambio determinado en los datos. Abarca cientos de posibles factores contribuyentes y presenta los diez campos (o combinaciones de campos) que contribuyen de manera más significativa al cambio de comportamiento.
Con Sisense Pulse, los usuarios pueden supervisar continuamente los KPI y, cuando se detectan valores atípicos estadísticos, se alerta al usuario automáticamente en su entorno colaborativo (Slack, Team, Office).
Como puedes ver, si aprovechas la potencia de una plataforma de análisis como Sisense, puedes utilizar funciones predefinidas para desplegar más rápidamente estos paneles de control de IA.
Aprovechar la suite para desarrolladores Compose SDK de Sisense
La segunda consideración: utilizar una suite para desplegar estrategias de analítica componible como Compose SDK, creado especialmente para para desarrolladores, integrado en una plataforma que ofrece diversos servicios analíticos tradicionales y basados en IA. Un SDK componible es importante para crear un panel de control de IA, ya que permite a los desarrolladores integrar fácilmente componentes preconstruidos en sus aplicaciones. Al proporcionar un conjunto de bloques de construcción reutilizables y flexibles, un Compose SDK permite a los desarrolladores ensamblar y personalizar rápidamente capacidades de IA, como análisis basados en modelos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visualizaciones de datos dentro de la interfaz de su panel de control.
Además, Compose SDK proporciona un chatbot de análisis, una experiencia de chatbot personalizable e integrable impulsada por LLMs. Este componente se proporciona como un componente React, Angular o Vue y sigue una arquitectura componible. Cada aspecto, como las preguntas de QuickStart, las narrativas y los temas de datos, es un componente discreto, lo que permite a los desarrolladores crear y personalizar fácilmente su chatbot con IA dentro de su panel de control o aplicación. Dado que se puede acceder a la funcionalidad de Sisense a través de una API, los desarrolladores tienen un control total sobre la integración profunda de los análisis basados en GenAI en sus aplicaciones.
Este enfoque componible permite a los desarrolladores incorporar rápidamente capacidades avanzadas de IA en sus paneles de control de IA, al tiempo que mantienen la flexibilidad y el control sobre el proceso de desarrollo.
Presentamos Sisense Assistant
Veamos, a vista de pájaro, cómo acelerar la creación e integración de análisis y la creación de cuadros de mando de IA con facilidad, para dotar a tu estrategia de producto de una ventaja competitiva clara y tangible con Sisense Assistant.
Iniciemos el viaje hacia los cuadros de mando de IA
Es posible que no, pero si acabas de descubrir el poder de los paneles de control de IA que podemos construir con Sisense, con ejemplos que pueden aplicarse a múltiples propósitos, bienvenido a la nueva era de las analíticas avanzadas. Y lo que es aún mejor, el futuro con los paneles de control de IA no tiene por qué estar tan lejos, ya que puedes empezar hoy mismo.
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