Los análisis de datos de IA utilizan algoritmos dinámicos avanzados para analizar datos a escala, lo que impulsa una variedad de casos de uso que no son posibles mediante los métodos tradicionales.
La inteligencia artificial (IA), y en especial su subcategoría avanzada, el aprendizaje automático (AA), ha tenido un gran impacto en el mundo tecnológico durante más de una década. Al mismo tiempo, el mundo empresarial se ha centrado más que nunca en el papel de la analítica para fomentar una mayor comprensión de las métricas clave de rendimiento y elaborar estrategias prácticas y basadas en la evidencia. Era inevitable que la IA y el análisis de datos se combinaran para utilizarse conjuntamente como análisis de datos de IA. De hecho, el análisis de IA se ha convertido en una de las tendencias de análisis de datos más prometedoras de los últimos años.
En este artículo, analizaremos en profundidad las definiciones, complejidades, casos de uso y estrategias de implementación para esta fusión única de ciencia de datos y la tecnología más avanzada.
¿Qué es el análisis de datos de IA?
El análisis de datos con IA implica el uso de técnicas de IA o ML para acelerar los proyectos de ciencia y análisis de datos y descubrir información valiosa de forma más eficiente. Para comprenderlo mejor, conviene definir sus elementos clave uno por uno.
Inteligencia artificial : este término general describe las tecnologías y procesos que permiten realizar análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica para respaldar y automatizar diversas decisiones y acciones, o para interpretar eventos.
Aprendizaje automático : El aprendizaje automático se basa en la IA. Utiliza algoritmos más sofisticados que permiten que un sistema automatizado «aprenda» y mejore sus procesos basándose en los datos que retiene continuamente.
Algunos sistemas de aprendizaje automático (ML) imitan los procesos de entrada/salida del cerebro humano y se conocen como redes neuronales. Una red neuronal con más de tres capas se considera un sistema de aprendizaje profundo.
Analítica : Análisis de datos que agrupa, segmenta, puntúa y predice los escenarios más probables (p. ej., analítica predictiva). El análisis de datos de segmentos específicos de la empresa, como ventas o marketing, o de dominios específicos, como sitios web y aplicaciones, también se considera analítica.
Al combinar la IA con el análisis estadístico avanzado para crear análisis de IA, los usuarios empresariales pueden aprovechar los datos como nunca antes. El análisis de datos basado en IA y aprendizaje automático permite a las organizaciones analizar, clasificar y procesar diversos tipos de datos de una amplia gama de fuentes, a cualquier escala que requiera el caso de uso.
Análisis de datos impulsado por IA frente a análisis tradicionales
El análisis de datos computarizado no es nuevo: las organizaciones han estado alimentando tablas de información en mainframes que ocupaban salas enteras desde finales de la década de 1940. Pero la analítica avanzada basada en IA o aprendizaje automático representa un universo completamente nuevo, en cuanto a la amplitud y profundidad de posibilidades que pueden ayudar a las empresas a alcanzar. No se trata de decir que la analítica de datos más tradicional carece de valor, porque no es cierto. Simplemente, su capacidad de análisis es limitada.
El modelo de auge analítico de Gartner resulta útil para examinar la brecha entre el análisis de datos tradicional y el basado en IA. Este modelo, frecuentemente referenciado, muestra el valor creciente de los cuatro tipos básicos de análisis en relación con la creciente dificultad de implementar cada uno.
Análisis descriptivo y diagnóstico vs. análisis predictivo y prescriptivo
Los datos básicos de un evento, como una venta, o los datos brutos de indicadores clave de rendimiento (KPI), como la tasa trimestral de ventas adicionales de un representante, constituyen análisis descriptivos. Son fáciles de obtener, pero solo ofrecen una perspectiva retrospectiva, lo que limita su valor. En el siguiente nivel, se encuentran los análisis de diagnóstico, que ofrecen cierta información sobre el porqué de ciertos eventos, pero no mucha en términos de viabilidad.
Si existe una limitación principal de las herramientas de análisis tradicionales que los modelos de análisis basados en IA no tienen, es la incapacidad de generar información procesable de forma fiable y eficiente. La cantidad de datos necesaria para el análisis predictivo o prescriptivo no puede medirse de forma fiable mediante métodos tradicionales de procesamiento y análisis de datos, y mucho menos mediante inteligencia humana rigurosa.
La IA y el aprendizaje automático automatizan el procesamiento, el análisis y la generación de informes de datos, y pueden descubrir tendencias y patrones de datos en segundos o minutos, lo que permite obtener información en tiempo real sobre operaciones críticas. Estas tecnologías no solo pueden predecir posibles resultados de eventos futuros, sino también recomendar acciones basadas en dichos hallazgos, por ejemplo, modificar procesos para evitar el riesgo de fallos o mantener prácticas exitosas. Esto puede ayudar a las empresas a adoptar la cada vez más valiosa disciplina de la inteligencia de decisiones .
Los modelos de análisis de ML también permiten el procesamiento del lenguaje natural, por lo que el uso de las herramientas no se limita a quienes tienen como profesión «científico de datos» o «analista». Además, la sofisticación de los algoritmos de ML implica que cualquier solución de análisis que los emplee es dinámica y está en constante mejora. En comparación, los informes de inteligencia empresarial (BI) tradicionales basados en reglas son estáticos e inherentemente limitados .
Por último, pero no menos importante, una solución de análisis basada en IA o ML es capaz de integrar de forma rápida y eficiente datos de distintas fuentes, proporcionando así una única fuente de información veraz. A menor escala, también puede unificar la visión de fuentes de datos específicas, desde el historial de compras de los clientes hasta el inventario de unidades en múltiples instalaciones.
Cuatro casos de uso principales del análisis de datos de IA
Las siguientes son algunas de las aplicaciones más comunes (y efectivas) de análisis aumentado impulsado por IA o ML:
1. Análisis de sentimientos
Analizar las opiniones de los clientes, proporcionadas a través de las secciones de comentarios de sitios web, redes sociales, encuestas, llamadas a los departamentos de atención al cliente, etc., proporciona una perspectiva valiosa para las empresas. Las herramientas de análisis basadas en aprendizaje automático utilizan el procesamiento del lenguaje natural no solo para determinar si los comentarios son positivos, negativos o intermedios a gran escala, sino también para determinar la urgencia en ciertas situaciones, como las solicitudes de soporte técnico.
2. Motores de recomendación
En este caso práctico, se analizan los hábitos de compra y navegación de los usuarios y suscriptores en lugar de sus opiniones. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático (ML) que impulsan sus análisis, las empresas pueden examinar datos que van desde la duración promedio de la sesión hasta las preferencias de contenido y crear recomendaciones personalizadas. Amazon y Netflix son quizás los ejemplos más claros de esto.
3. Chatbots
Si bien las consultas o inquietudes complejas de los consumidores aún requieren un sistema de tickets y un grado de contacto sustancial, los chatbots impulsados por ML facilitan mucho las cosas al personal de servicio al cliente al automatizar las respuestas a problemas simples.
4. Detección de fraude
Los casos de fraude en el sector financiero que podrían pasar desapercibidos durante días o incluso más tiempo pueden descubrirse y prevenirse en tiempo real con el análisis de datos de IA, mediante el análisis avanzado de datos transaccionales y biométricos y los diversos patrones que estos forman. Esto ha cobrado suma importancia a medida que las organizaciones criminales y los saboteadores estatales recurren cada vez más al fraude como una de sus principales verticales.
Según las proyecciones de Gartner , el 74 % de las organizaciones no solo habrán adoptado la IA, sino que la habrán «operacionalizado» para fines comerciales concretos para 2024. Es casi seguro que el análisis de datos será una parte importante de esto, lo que generará una mayor diversidad de casos de uso del análisis de IA. Por ejemplo, las agencias federales están estudiando el potencial del análisis basado en IA y aprendizaje automático para modelar la progresión del cambio climático.
Cómo implementar análisis de IA
Implementar análisis de IA empresarial no tiene por qué ser difícil. Los siguientes cuatro pasos le ayudarán a agilizar el proceso y a preparar su estrategia y ecosistema analíticos para el éxito.
Empieza con el final en mente
El primer paso para implementar herramientas de análisis basadas en IA dentro de su organización es simple: debe comprender exactamente cuáles son las necesidades de su negocio y qué resultados espera lograr al utilizar herramientas de análisis de IA.
Por ejemplo, si el responsable del equipo de atención al cliente cree que los agentes malinterpretan el tono de voz de los clientes y responden de una forma que solo los frustra aún más, su objetivo debería ser realizar un análisis de sentimiento. Por otro lado, si las técnicas de marketing parecen ser eficaces para guiar a los clientes potenciales a través del embudo de conversión, pero las conversiones finales están disminuyendo, necesitará análisis de datos de IA para realizar un análisis de causa raíz sofisticado.
Obtener la aceptación de las partes interesadas
A continuación, será conveniente fomentar la aceptación en toda la organización de la implementación del análisis de datos con IA. Ahora más que nunca, se comprende el valor tanto de la IA como del análisis, pero sigue siendo importante que el equipo de datos y todas las partes interesadas relevantes del negocio se alineen. Los analistas y científicos de datos deben guiar al personal no informático en el uso óptimo del análisis de IA con una formación clara y comprensible, y el personal debe estar abierto al aprendizaje.
Evalúe sus necesidades de recursos
También es recomendable evaluar sus recursos técnicos. Si bien las empresas varían tanto que se necesitan soluciones de IA personalizadas, desarrollar estas herramientas internamente no siempre es una propuesta realista para muchas organizaciones. En su lugar, es mejor utilizar herramientas de IA de terceros, fácilmente disponibles de numerosos proveedores.
Elija la plataforma adecuada para sus necesidades
La pieza final del rompecabezas consiste en encontrar la plataforma de análisis de datos adecuada, que utilice aprendizaje automático avanzado, sea implementable en entornos multinube e híbridos, y que logre un equilibrio eficaz entre rendimiento y coste. Eso es precisamente lo que Teradata Vantage ofrece.
Vantage puede potenciar sus capacidades analíticas escalando el aprendizaje automático vertical y horizontalmente, entrenando sus modelos algorítmicos con millones de observaciones diarias y programando modelos predictivos para casos de uso de hipersegmentación. Gracias a su compatibilidad con los principales proveedores de nube, la optimización dinámica de la carga de trabajo y la configuración de pago por uso, Vantage ofrece la potencia, la integración de datos y la flexibilidad que las empresas necesitan para aprovechar al máximo sus datos y mejorar significativamente el rendimiento empresarial.
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Aria PSW partner de Teradata, creamos soluciones digitales a la medida.
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