El papel de la inteligencia artificial en los procesos de toma de decisiones. 4 tipos de análisis de datos | IA en los negocios #14

4 tipos de análisis de datos apoyados por la IA

Los tipos más importantes de análisis de datos que la inteligencia artificial puede apoyar son:

• Análisis descriptivo – también conocido como análisis descriptivo, es la forma más simple de análisis. Implica la recopilación y organización de datos históricos, es decir, sobre lo que ya ha sucedido en la empresa. Generalmente no necesita utilizar inteligencia artificial. La IA se utiliza solo cuando se analizan cantidades muy grandes de datos, o cuando los analistas esperan que la inteligencia artificial descubra nuevos patrones que no se han estudiado antes.
• Análisis aumentado – es una herramienta que apoya a los analistas en tareas como compilar datos para análisis o visualizar resultados a través de varios gráficos, tablas y presentaciones. Basado en los datos preparados por la IA, un analista puede concluir más fácilmente el material recopilado sin la ayuda de un equipo para ingresar y clasificar información. Aquí se puede ayudar con la herramienta gratuita ChatGPT, o usar opciones freemium como Visme o Datawrapper.


Ejemplo de visualización de datos.

Fuente: academy.datawrapper.de

• Análisis predictivo – se centra en encontrar patrones en los datos existentes para que se puedan tomar decisiones más precisas basadas en ellos y se puedan identificar riesgos potenciales. La inteligencia artificial utiliza modelado estadístico, aprendizaje automático (ML, Machine Learning) y técnicas de minería de datos para predecir eventos futuros.
• Análisis prescriptivo – también conocido como análisis prescriptivo, al igual que todos los anteriores, recopila datos sobre situaciones pasadas. Sin embargo, su propósito es el más complejo, y su funcionamiento es el más dependiente de la inteligencia artificial. Esto se debe a que se trata de indicar el mejor comportamiento en una situación empresarial dada.

Toma de decisiones – humano vs. IA

La base para tomar decisiones precisas de cualquier tipo es el conocimiento de la relación entre eventos y procesos. Tanto los humanos como la inteligencia artificial que intentan predecir el futuro tienen alguna posibilidad de éxito al recopilar y analizar datos sobre el pasado.

Estadísticamente, las posibilidades de tomar una decisión más precisa se dan en un sistema más cerrado, es decir, una situación que no está sujeta a influencias externas. Las posibilidades de éxito también se incrementan con un conjunto de datos más extenso que describe de diversas maneras relaciones pasadas similares.

La inteligencia artificial tiene una ventaja sobre los humanos porque puede analizar cantidades de datos mucho más grandes y ver patrones en ellos que son invisibles al ojo humano. La IA puede, por ejemplo:

• ver cambios cíclicos en la demanda de los servicios de la empresa dependiendo de la ubicación,
• analizar más precisamente la información del mercado que consiste en una variedad de datos,
• extraer la combinación óptima de habilidades del candidato para la empresa de un currículum visualmente poco atractivo.

Sin embargo, un humano tiene la ventaja sobre la inteligencia artificial de que al tomar decisiones puede tener en cuenta factores externos cuyo impacto en la situación de la empresa puede no ser obvio o indirecto. Un humano interpretando datos puede:

• considerar los aspectos éticos, sociales y legales de sus elecciones,
• cuestionar y evaluar críticamente sus suposiciones y conclusiones,
• tener en cuenta las relaciones existentes con clientes y socios comerciales.

Métodos de toma de decisiones

Para hacer frente a los riesgos, incertidumbres y responsabilidades asociadas con la toma de decisiones empresariales, las empresas están adoptando métodos para facilitar y ordenar el proceso. Estos incluyen:

• La Matriz de Eisenhower – es una técnica simple de priorización de tareas basada en ejes de urgencia e importancia. Permite dividir las tareas en 4 categorías:
• Urgente e importante – requieren implementación inmediata.
• Importante pero no urgente – se debe planificar una fecha límite para su implementación.
• Urgente pero no importante – se pueden delegar a otra persona o saltarse por completo.
• Ni urgente ni importante – innecesario, que consume tiempo.

La IA puede ayudar a los analistas de negocios que emplean la matriz de Eisenhower a categorizar automáticamente las tareas analíticas por urgencia e importancia, facilitando la priorización y planificación.

• SPADE (Análisis de Progresión de Árboles de Eventos Normalizados por Densidad) – un marco multifacético que enfatiza la responsabilidad individual por las decisiones basadas en compartir la experiencia de todo el equipo. Es una herramienta utilizada en negocios, pero también en diagnósticos médicos. La IA puede apoyar la búsqueda mediante análisis de datos, simulando opciones y modelando algorítmicamente las consecuencias de cada decisión.
• Incepción Ágil – crea un marco para la primera fase conceptual y de toma de decisiones del trabajo del equipo ágil. Sus momentos principales son:
• Definir la visión del producto y los objetivos comerciales.
• Análisis de opciones y riesgos, prototipado de soluciones.
• Seleccionar las mejores ideas y determinar el MVP.

La IA puede modelar riesgos, simular opciones y recomendar los mejores prototipos basados en los datos.

• Pensamiento Integrado – que es un método que se centra en la exploración de posibilidades y el prototipado rápido de soluciones, donde herramientas como ChatGPT o Google Bard funcionarán bien.

4 áreas de toma de decisiones apoyadas por la IA

La inteligencia artificial se utiliza tanto para decisiones de análisis de datos simples pero laboriosas como para aquellas que requieren manejar grandes conjuntos de datos. Estas incluyen:

• Ingreso de documentos en bases de datos – incluso en situaciones donde se entregan a la empresa en forma de papel o contienen datos incompletos o mal estructurados, la IA puede organizar la información con precisión y decidir a qué colección pertenece el documento,
• responder preguntas formuladas en lenguaje natural – la toma de decisiones hace que la inteligencia artificial pueda responder con precisión a las preguntas formuladas y tomar la iniciativa haciendo preguntas de seguimiento,
• Gestión de procesos empresariales – en el caso de datos incompletos, la IA puede decidir pasar a uno de los clics de pasos alternativos incluidos en el mapa de procesos
• Automatización de procesos – la acción de la inteligencia artificial permite la automatización de flujos de trabajo entre los diversos programas que sirven a la empresa.

Las mejores herramientas de IA para el análisis de datos empresariales

A continuación se presenta la última generación de herramientas que pueden ayudar con el análisis de datos más difícil: el análisis prescriptivo, respondiendo a la pregunta de qué se debe hacer para mejorar los resultados basados en los datos. Ninguna de ellas decidirá por sí sola, pero sus capacidades facilitan significativamente un enfoque objetivo y multifacético de los datos.

1. ChatGPT Code Interpreter – una herramienta disponible para suscriptores de ChatGPT Plus que cuenta con análisis, visualización e interpretación de datos de hasta 170 MB. Su mayor ventaja es que se adapta con precisión a los comandos del interrogador, mientras que la desventaja es la necesidad de preparar los datos para el análisis en otro programa. Sin embargo, un Code Interpreter puede manejar líneas repetidas, datos inexactos y errores de unidad, detectar valores atípicos, verificar errores, limpiar, preprocesar, inspeccionar y visualizar datos. La IA maneja datos estructurados excepcionalmente bien. Puedes cargar hojas de cálculo de Excel, archivos CSV, etc., y hacer que el Code Interpreter describa, procese, evalúe, visualice e interprete los datos.
2. Tableau – ofrece una función de “Preguntar Datos” que ingresa una consulta en lenguaje natural y luego genera automáticamente las visualizaciones de datos apropiadas. Emplea IA para entender la consulta del usuario y proporcionar una respuesta basada en datos. Tableau también ofrece otras características basadas en IA, como “Explicar Datos”, que interpreta automáticamente los datos y proporciona información sobre su significado.
3. Improvado – una herramienta de análisis para consolidar datos de marketing y ventas de diversas fuentes en un solo lugar. Una de las principales ventajas de Improvado es que permite la integración con Google Ads, Facebook Ads o Salesforce. Además de crear informes y paneles personalizados que permiten analizar datos de manera rápida y sencilla.

Resumen

El análisis de datos apoyado por la inteligencia artificial está abriendo una nueva dimensión de posibilidades para la toma de decisiones empresariales. Si bien la IA tiene el potencial de analizar conjuntos de datos mucho más grandes y ver patrones ocultos en ellos, no reemplazará el juicio y la intuición humanos. La colaboración entre humanos y tecnología, a través de las mejores herramientas de IA, es la clave para un futuro en el que las decisiones sean más informadas, precisas y basadas en datos sólidos.

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