“La Inteligencia Artificial (IA) es la (nueva) palanca de cambio para alcanzar la ansiada democratización de la analítica, ya que permite que la información y el análisis de los datos sean mucho más accesibles para un mayor número de usuarios. Con Sisense, esta promesa se hace realidad en pocas semanas”.
Democratizar la IA para todos
Mediante el uso de la IA —como componente integrado en los flujos de trabajo analíticos cotidianos— los usuarios, desde los altos directivos hasta los usuarios de negocio, que tienen una amplia y diversa gama de conocimientos, pueden acceder, analizar e interpretar los datos más fácilmente. Mejor aún, ahora pueden obtener información contextual y relevante que derriba las habituales barreras que, en el pasado, se interponían entre los datos y la acción.
Pero veamos algunos datos. Según un estudio publicado por Nvidia en 2023, el 81% de los ejecutivos esperaban que la IA generara un aumento de la eficiencia del 25% en 2025, mientras que un tercio confiaba que el aumento de la eficiencia podría superar el 50%. ¡Ahí es nada!
A estas alturas ya debería haberse alcanzado este objetivo. ¿Que sucede? Lo cierto es que la analítica y la inteligencia empresarial prometían (y es una promesa real) poner los datos en manos de personas con todo tipo de funciones y habilidades, para que todos pudieran tomar decisiones más inteligentes basadas en datos. Sin embargo, según las investigaciones publicadas por varios analistas al inicio de 2024, entre el 80% y el 90% de los trabajadores del conocimiento (“Knowledge Workers“) carecían de las habilidades técnicas, la alfabetización de datos o el acceso (democrático) que necesitan para utilizar eficazmente las herramientas analíticas actuales, supuestamente más sencillas e intuitivas.
Aplicaciones y flujos de trabajo más inteligentes
Lamentablemente, el hecho es que las herramientas analíticas no están integradas en los contextos de uso diario de los usuarios, es decir, sus herramientas colaborativas o sus aplicaciones corporativa. En consecuencia, la experiencia de uso resulta “poco natural” para los usuarios.
Impulsar la participación del usuario proporcionándole más inteligencia
La buena noticia es que si estás proporcionando análisis a tus usuarios —o tal vez estés considerando añadir e integrar análisis a tus aplicaciones o en tus productos— este gap representa una gran oportunidad para impulsar el éxito. La IA ofrece, entre otras, dos formas increíblemente potentes para impulsar la participación y generar más inteligencia: el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la IA para obtener información predictiva y prescriptiva.
Analicemos ambas posibilidades con mayor detenimiento.
Procesamiento en lenguaje natural: para una comprensión más intuitiva de los datos
NLP es una tecnología de aprendizaje automático que confiere a los ordenadores la capacidad de interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano. Para las personas sin formación técnica, el uso del lenguaje natural hace que formular preguntas a los datos y obtener respuestas útiles sea una experiencia más intuitiva.
Al fin y al cabo, casi todo el mundo ajeno a la especialidad analítica desconoce el lenguaje SQL (Structured Query Language), que es un lenguaje específico utilizado para gestionar datos, sobre todo en un sistema de gestión de bases de datos relacionales. La mayoría de la gente tampoco está familiarizada con los entresijos de las dimensiones, los campos o la interacción con capas semánticas.
La tecnología NLP permite a los usuarios interactuar con herramientas de análisis de datos mediante consultas en lenguaje natural (NLQ). En lugar de necesitar conocimientos técnicos para consultar bases de datos o escribir códigos complejos, los usuarios pueden simplemente escribir o pronunciar sus preguntas y obtener información e informes relevantes.
Suena atractivo, ¿verdad? Pero aquí está la magia: para ofrecer NLP de una forma que resulte natural, tienes que integrarlo en la experiencia de tu aplicación, utilizando técnicas como el desarrollo componible. De este modo, se integra en la aplicación como parte “natural” de la experiencia del usuario.
Información predictiva y prescriptiva con Inteligencia Artificial
La segunda forma en que la IA puede favorecer la interacción y la inteligencia es proporcionando información predictiva y prescriptiva directamente en las aplicaciones que los usuarios utilizan a diario. ¿Por qué? Porque la visualización tradicional basada en datos históricos (análisis descriptivo) con el que todos estamos tan familiarizados, a menudo no es información procesable, práctica, para que la mayoría de los usuarios tomen decisiones. La gente quiere información instantánea, contextualizada en las aplicaciones que están utilizando, para que puedan poner esa información a trabajar de inmediato.
Por ejemplo, si los usuarios son líderes de ventas, ver las tendencias de ingresos en un panel de control es útil. Sin embargo, es más práctico y valioso comprender cómo evolucionará el trimestre si se mantienen las tendencias actuales, teniendo en cuenta la estacionalidad o las posibles anomalías que puedan producirse. Para mayor relevancia, es mucho más útil recibir una alerta que destaque las tendencias con las que “hay que actuar ya”. De este modo, podrán distinguir más fácilmente la señales que muestran que debemos prestar atención a algo.
¿Y si pudiera ir un paso más allá y ofrecer recomendaciones prescriptivas, en la misma aplicación, sobre qué deberíamos hacer a continuación? Por ejemplo, podría ofrecer una recomendación sobre el lanzamiento de un incentivo para una región específica con el fin de aumentar los ingresos.
Este es, entre otros, un ejemplo del potencial de uso de la IA para impulsar el compromiso y la relevancia, permitiendo a los usuarios finales confiar en los resultados que ofrece para mejorar el rendimiento. Por fin la tecnología ha avanzado para ofrecer estas capacidades.
Ahora la IA trabaja contigo, sin necesidad de que dispongas de conocimientos avanzados o equipos especializados en ciencia de datos.
IA en el punto de decisión
Sí, es literalmente así. Se trata de que la IA acompañe al usuario y trabaje para él, sin que disponga de conocimientos avanzados o equipos especializados en ciencia de datos. ¡Y todas estas capacidades “out-of-the-box”.
Utilizar la IA para ofrecer análisis justo en el punto de decisión
Imagina una aerolínea en la que todos los empleados utilizan información para tomar mejores decisiones a lo largo del día. Los empleados de primera línea, como los equipos que trabajan en las puertas de embarque, reciben alertas sobre indicadores relevantes y altamente contextuales, independientemente de dónde se encuentren. Los responsables de seguridad pueden predecir de forma proactiva qué piezas del avión necesitan atención y actuar en consecuencia. ¿No crees que sea posible?
Esta aerolínea existe hoy en día. Es Air Canadá, uno de los clientes de Sisense que mejor han avanzado en el uso de la IA para tomar decisiones críticas justo en el punto de decisión.
En lugar de seguir centralizando la información a través de cuadros de mando tradicionales, herramientas de análisis y especialistas en datos, Air Canada adoptó otro enfoque: integrar la analítica en las experiencias de sus equipos y enriquecer esos conocimientos con IA.
En Air Canadá, los análisis basados en IA se integraron en varios ámbitos de sus operaciones. Aprovecharon los dispositivos móviles que los empleados ya estaban utilizando facilitándoles información relevante y, como resultado, favorecieron una toma de decisiones más rápida y contextualizada.
Los empleados ya no tenían que interrumpir su trabajo para buscar un ordenador, iniciar sesión en un portal y buscar datos en cuadros de mando, correos electrónicos y archivos PDF. En su lugar, Air Canadá les enviaba directamente información, personalizando los datos y el método de entrega en función del proceso, la ubicación y el rol del empleado.
El éxito de Air Canadá se basó en dos elementos esenciales:
La plataforma de análisis integrados
En primer lugar, el uso de una plataforma de análisis capaz de convertir los datos brutos en información práctica y enriquecerla con IA.
APIs de desarrollo componible
En segundo lugar, se necesitaban APIs de desarrollo componibles para introducir esa información en el contexto de sus desarrollos con el fin de proporcionar los análisis desde el lado de los datos a sus aplicaciones nativas.
Con Sisense, Air Canadá ha ido mucho más allá de la analítica tradicional para llevar la información directamente a la primera línea, tal y como asegura Shaul Shalev, Director de Análisis de Seguridad e Innovación de Air Canadá.
“No habríamos podido desarrollar la innovación analítica revolucionaria que tenemos hoy en día sin contar con esta plataforma en la que basarnos para alcanzar nuestros objetivos. Por otra parte, ahora todos nuestros profesionales en cualquier parte del mundo toman decisiones más inteligentes a lo largo del día sin tener que abandonar sus flujos de trabajo ni aprender nuevas habilidades. Estén donde estén, pueden utilizar la información para desempeñar mejor su función y superar a la competencia”.
En esto consiste la democratización de la analítica pero impulsada por IA en acción.
¡Adios al rígido status quo!
Evidentemente, para hacer cosas nuevas es necesario partir de enfoques nuevos: para este desafío es clave cambiar el enfoque en la forma de abordar el despliegue de las analíticas basadas en IA. Muchas organizaciones levantan barreras por partir del rígido status quo que, en ocasiones, tratamos de mantener a toda costa.
Utilizar los datos y la IA para liberarse del tradicional status quo de las prácticas analíticas
Si proporcionar una analítica contextual, relevante y atractiva, impulsada por la IA, tiene tantos beneficios en empresas como Air Canadá, ¿por qué otras empresas no siguen su ejemplo?
Muchos lo intentan si tenemos en cuenta las altas inversiones que están afrontando las empresas a nivel mundial, pero los datos muestran que la mayoría de las iniciativas de IA terminan fracasando (85% según MacKinsey & Company, 2023) o los intentos por integrar GenAI en nuevas iniciativas acaban durmiendo en el cajón de los proyectos piloto incluso antes de superar la Prueba de Concepto (30% según Gartner, 2024).
La respuesta es simple: se necesita fundamentalmente cambiar el enfoque en la forma de abordar el despliegue de las analíticas.
La mayoría de las empresas esperan que los empleados aprendan a utilizar herramientas basadas en cuados de mando independientes para tomar mejores decisiones, pero estas herramientas suelen presentarse en forma de experiencias de usuario aisladas. Para la mayoría de los usuarios de negocio, esto requiere demasiado tiempo y esfuerzo. Además, el acceso a la información predictiva basada en IA/ML suele requerir conocimientos de ciencia de datos de los que carecen.
En consecuencia, acaban tomando decisiones sin beneficiarse de la inteligencia de los datos, porque los análisis no están integrados en sus flujos de trabajo. ¿Qué podemos hacer?
Aprovechar la oportunidad de la infusión de IA
Al igual que Air Canadá, necesitamos extraer información de los datos e infundirla, integrarla en los flujos de trabajo, aplicaciones y dispositivos que utilizan los empleados a diario.
Imagina un CRM que analiza datos para sugerir, automáticamente, con qué clientes potenciales deberías ponerte en contacto; una plataforma de atención al cliente que identifica de forma proactiva los clientes más propensos a la rotación; o una aplicación de ventas al por menor que detecta cambios en las tendencias de compra y recomienda ajustes en el inventario. Además, considera una integración en Google Sheets y Microsoft Excel que permita a los usuarios acceder a la información de su base de datos Snowflake mediante consultas en lenguaje natural e importar esos datos como una hoja de cálculo siempre actualizada.
Estos ejemplos permiten a los usuarios finales tomar decisiones más inteligentes sin tener que detenerse a navegar en cuadros de mando independientes para obtener información desactualizada y sin ningún tipo de personalización.
Empoderar a los usuarios para que tomen decisiones inteligentes y contextualizadas
Freckle, una empresa de formación, permite a los centros educativos obtener información sobre el progreso de los alumnos a partir de los datos. Al darse cuenta de que los cuadros de mando tradicionales no llegaban eficazmente a los directores aca, Freckle pasó a integrar directamente en el producto información sobre el progreso de los alumnos, en lugar de limitarse a presentar datos agregados.
“Ningún otro proveedor tenía la solución (all-in-one) que buscábamos. Así que una vez que terminamos nuestra evaluación, Sisense fue realmente la única opción que consideramos y ha sido un gran avance, ya que lo pusimos rápidamente en marcha en todo nuestro negocio y a disposición de nuestros clientes”.
Este enfoque permitió a los directores acceder a análisis y recomendaciones en tiempo real dentro de la aplicación con la que ya estaban familiarizados, sin necesidad de adquirir conocimientos técnicos adicionales. Con los datos disponibles, podían colaborar con los profesores e identificar rápidamente los ejercicios más beneficiosos, así como los estudiantes que podrían requerir atención adicional.
Ya no tienes excusas
Sí, así es, se te acaban las excusas, así que ponte en marcha para ver cómo aprovechar los análisis basados en IA, a tu ritmo. Te ofrecemos algunos recursos.
Si está preparado para dar el siguiente paso, nosotros te ayudamos. Podrás consultar nuestra guía sobre IA y aprendizaje automático: Unlocking end-to-end AI for analytics: De ML a GenAI, que profundiza en la tecnología, desde la preparación de datos de IA hasta la incorporación de chatbots de lenguaje natural en tus aplicaciones.
También, puedes explorar lo más novedoso en desarrollos componible con Sisense Compose SDK. Esta herramienta te permitirá integrar, sin problemas, análisis en tus aplicaciones respetando tus patrones de visualización, aspecto y utilidad para la mejor experiencia de usuario.
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