“La verdadera revolución de la inteligencia empresarial comienza cuando la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica trabajan juntas. En este caso, las organizaciones tienen la capacidad de transformar las promesas tecnológicas de estas tecnologías en una ventaja competitiva real. En otras palabras, sin una analítica superior, la IA tiene pocas probabilidades de superar las etapas de experimentación”
IA Integrada, impacto a gran escala
Cuando aparecieron las hojas de cálculo, muchos de nosotros pensábamos que eran herramientas específicamente diseñadas para contables. Pero, una vez que Excel simplificó la creación de modelos financieros, millones de usuarios en todo el mundo —que nunca habían abierto un libro de contabilidad— empezaron de repente a elaborar previsiones y gestionar presupuestos con total facilidad. En cierta medida, Excel convirtió a todo el mundo en un contable.
Ahora, la Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de hacer lo mismo con el análisis y la inteligencia empresarial.
Ciertamente, las empresas están invirtiendo miles de millones de dólares en IA, pero una reciente investigación del MIT ha desvelado que solo el 5% de los proyectos piloto tienen éxito. La explicación para este demoledor ratio es bastante simple. Según el MIT, no quiere decir literalmente que el 95 % de todas las iniciativas de IA “fracasan rotundamente”, sino que solo el 5 % alcanzó lo que el estudio define como éxito empresarial —impacto económico medible— bajo las condiciones y metodología del informe.
Por otra parte, es evidente que la verdadera oportunidad no es la IA en sí misma, sino la IA como una forma de democratizar el análisis, para provocar el tipo de revolución del conocimiento que Excel trajo en su día al lugar de trabajo. Y en síntesis, esta investigación del MIT demuestra que en muchas organizaciones existe una brecha profunda en el despliegue de la IA generativa: adopción alta, impacto bajo.
En los últimos dos o tres años, la mayoría de las empresas se han sumergido en pruebas y experimentos con todo tipo de herramientas de IA generativa (Gen AI), pero pocas consiguen implementarlas con éxito según el MIT. Por ejemplo, ChatGP, Gemini o Perplexity se usan ampliamente, pero terminan estrellándose contra un muro por la complejidad que aparece al integrarla y ajustarla en los flujos de trabajo. Siete de los nueve sectores analizados por el MIT reflejan pocos cambios estructurales en este tipo de iniciativas. A pesar de la inversión y los proyectos pilotos que se lanzan cada año, solo una pequeña parte de las organizaciones ha logrado una transformación empresarial “real”.
Las causas señaladas por el MIT van más allá de la “tecnología” incluyendo, entre otras, una baja integración en los procesos de negocio, la falta de adaptación al flujo de trabajo y, en cierta medida, prioridades de inversión mal alineadas. En muchos casos, las herramientas de IA mejoran la productividad individual, pero las inversiones no se traducen en impacto significativo en métricas de negocio como ingresos o coste-beneficio.
En base a nuestra experiencia, adoptar IA sin una integración perfecta en los productos, servicios y procesos es casi imposible generar impacto real. Por tanto, no puede llevar las iniciativas hacia el éxito sin una analítica superior.
Por qué el BI (todavía) no funciona
A pesar de décadas de inversión, la adopción de herramientas de inteligencia empresarial (BI) sigue siendo muy baja. En la mayoría de las empresas, solo una pequeña parte de los empleados las utilizan con regularidad.
Y la razón es muy sencilla: el BI suele estar alejado del flujo de trabajo. Veamos algunos ejemplos:
- Un director de ventas, por ejemplo, tiene que iniciar sesión en una plataforma independiente y descifrar un cuadro de mando.
- Un responsable de producto tiene que rellenar un formulario, enviarlo a un departamento de TI y esperar varios días para obtener un informe que se ajuste a sus necesidades.
- Incluso en el deporte, los entrenadores suelen encontrarse encorvados sobre sus ordenadores portátiles a altas horas de la noche, en lugar de obtener información al instante durante los entrenamientos o las competiciones.
En resumen: hasta que el análisis de datos resulte tan natural como abrir una hoja de cálculo, la promesa de una toma de decisiones basada en datos seguirá estando fuera de nuestro alcance.
La IA sin una analítica accesible está llamada a fracasar
La IA actual solo magnifica este problema. Los algoritmos pueden generar gráficos o combinar datos de nuevas formas creativa e innovadoras, pero si los conocimientos permanecen ocultos en los paneles de control, no impulsarán la acción.
Esta es la paradoja a la que se enfrentan muchos ejecutivos: esperan que la IA sea un atajo para tomar decisiones más inteligentes, pero sin análisis accesibles que la respalden, los resultados rara vez cambian el comportamiento y se traduce en impacto real. La IA acaba siempre impresionando a todo el mundo en una demostración, pero termina decepcionando a muchos en las operaciones diarias.
Podemos imaginar una startup con una buena idea, conceptualmente brillante, con proyección. Deben pasar a la acción y convertirla en un producto que alcance un impacto real. La mayoría de los equipos de desarrollo pueden crear un Producto Mínimo Viable (MVP) a partir de los primeros modelos conceptuales, pero muchas de estas startups se resisten a hacer el arduo trabajo de perfeccionarlo para su consolidación. Lo mismo ocurre con la IA. Los líderes pueden financiar una prueba de concepto (PoC) llamativa pero, a menos que se replanteen cómo llegar con los análisis a las personas, la prueba piloto nunca llegará a escalar.
Excel tuvo éxito no porque tuviera las fórmulas más avanzadas, sino porque cualquiera podía abrirlo, introducir números y ver los resultados al instante. La IA solo escalará cuando el análisis resulte igual de naturales: siempre disponibles, integrados en las herramientas que las personas ya utilizan y listos para respaldar la siguiente decisión.
Y esta es una de las razones por las que confiamos en Sisense como plataforma analítica que lleva la IA a los flujos de trabajo, integrándose sin esfuerzo y dotando a todos los usuarios —científicos de datos, analistas, desarrolladores de software, gestores de producto y usuarios finales— de las capacidades para hacerlo sin fricción.
El camino hacia un análisis más sencillo
Para que la IA tenga éxito más allá de los prototipos, las organizaciones deben replantearse cómo se lleva a cabo el análisis. Hay tres cambios fundamentales:
Integrar, no aislar
El análisis no debe ser un paso adicional ni un destino separado. Con demasiada frecuencia, los paneles integrados son solo iFrames, ventanas torpes que dan acceso a otra aplicación. Los usuarios pueden ver la desconexión cuando intentan ver su informe crediticio dentro de su aplicación bancaria o consultar su consumo energético desde su proveedor de electricidad. De repente, la sensación cambia, parece que la información ha sido creada por una aplicación diferente. En cambio, el análisis debe utilizar bibliotecas nativas para que la información se integre perfectamente en la aplicación circundante.
Cuando el análisis aparece directamente en herramientas como CRM, ERP o plataformas de RR. HH., la información llega en el momento de la acción. La adopción se produce de forma natural y los empleados ya no tienen que cambiar de sistema para encontrar respuestas.
De los paneles de control a las decisiones
La IA está haciendo que el análisis sea más conversacional. Los empleados ahora esperan poder formular preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas claras sin tener que escribir SQL ni crear nuevos cuadros de mando. Como observó uno de nuestros clientes, un director de marketing pidió recientemente a nuestra plataforma que mostrara los patrones de comportamiento de los clientes en todas las regiones, y obtuvo la respuesta al instante, sin necesidad de consultas ni informes adicionales. ¡Simplemente preguntó Sisense Intelligence!
Ese tipo de accesibilidad es lo que convierte el análisis de datos de un informe pasivo en una toma de decisiones activa. Uno de nuestros clientes, una plataforma para optimizar el rendimiento comercial y las ventas, pudo utilizar el análisis integrado para aumentar los ingresos, reducir drásticamente las escaladas de soporte y ahorrar miles de dólares al año en tiempo de elaboración de informes manuales.
Escalar sin deuda tecnológica
Muchas organizaciones se ven lastradas por sistemas personalizados que no pueden seguir el ritmo de los cambios actuales. Con demasiada frecuencia, las empresas acaban manteniendo lo que han construido en lugar de innovar.
Un modelo API-first, analytics-as-a-service (AnPaaS) cambia eso al gestionar la escalabilidad, la seguridad y las actualizaciones entre bastidores. Esto facilita la extracción de datos de plataformas como Snowflake, Salesforce o SAP y su presentación de forma flexible y moderna. Según una encuesta de S&P Global, algo más del 25% de los encuestados afirmó que «casi todas» las decisiones estratégicas de su organización se basaban en datos.
Un ejemplo es una empresa de servicios mineros que utiliza sensores para ayudar a las empresas energéticas a controlar las emisiones de gases de efecto invernadero. Al adoptar nuestra visión AnPaaS, crearon un mapa en tiempo real de las fugas de metano en las instalaciones de los clientes. Lo que antes llevaba días, ahora se hace en cuestión de minutos, lo que permite soluciones más rápidas, menores costes y una reducción de las emisiones medioambientales.
Lo que deben hacer ahora los líderes empresariales
La IA no tendrá éxito en su organización a menos que el análisis sea más fácil de usar para todos. Veamos tres prioridades en las que hay que focalizarse:
Revisar la Accesibilidad
Debemos hacernos una simple pregunta: ¿Qué tan fácil le resulta a nuestros empleados obtener información contextualizada para tomar decisiones? Si la respuesta es: «¡No resulta muy sencillo!», esa es la primera barrera.
Invertir en la Integración
Dar prioridad e incorporar nuevas plataformas analíticas que integran el análisis directamente en los flujos de trabajo es el camino correcto. Reduzca la fricción y la adopción seguirá.
Planificar la Escalabilidad
Elija soluciones que crezcan con su negocio sin añadir deuda técnica. Busque plataformas cohesionadas que combinen el modelado, la exploración y la visualización en un solo lugar.
Por qué la IA necesita una analítica superior
La IA no funciona sola: necesita una capa de analítica avanzada y contextual para traducir datos y predicciones en decisiones accionables. Una analítica superior implica siempre disponer:
- Datos limpios, completos y gobernados.
- Modelos predictivos y prescriptivos integrados en los procesos.
- Visualizaciones y métricas que conecten la IA con resultados de negocio.
Por ejemplo, un modelo de IA que predice la rotación de clientes es inútil si no se combina con analítica que identifique qué acciones concretas tomar para retenerlos.
Para generar valor real, el objetivo final es conseguir un impacto económico y operativo tangible, no solo la curiosidad tecnológica o mejoras superficiales. Por tanto, se debe traducir en métricas de valor real:
- Incremento de ingresos
- Reducción de costes
- Mejoras en eficiencia operacional
- Toma de decisiones más rápida y confiable
Por tanto, la IA integrada y acompañada de una analítica superior transforma datos en acciones que modifican resultados reales del negocio.
Los líderes que den estos pasos crearán un entorno en el que la IA podrá prosperar y tener un impacto medible, en lugar de otro proyecto piloto estancado. La IA no transformará la toma de decisiones empresariales hasta que el análisis sea tan fácil y universal como Excel. Las empresas que simplifiquen el acceso a la información hoy serán las que vean cómo la IA ofrece resultados reales mañana.