La boda de Business intelligence con Inteligencia Artificial

noviembre 4, 2019

Una frase que se escucha en todos los casamientos es: “lo mejor está por venir”. En lo que respecta al business intelligence (BI) y a la inteligencia artificial (IA), dos tecnologías que recientemente se han unido, esta declaración realmente aplica. BI junto con IA ya están ayudando a las empresas a tomar decisiones basadas en datos para competir en el mundo digital actual. En unos pocos años, la IA superará las limitaciones típicas de BI, moviendo esta herramienta de ser una herramienta que emite reportes a una que logra una visibilidad real del negocio.

La próxima ola de la Innovación de BI

El entusiasmo sobre esta trayectoria resultó palpable en los eventos globales recientes de Gartner Data & Analytics Summits. Los eventos tuvieron lugar en Sydney, Dallas y Londres, donde se vieron claras señales de que el sector de BI y analytics está atravesando una etapa de disrupción, centralizada en IA y Machine learning (ML). En el estudio del 2017, “Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics”, Gartner denomina a esta categoría analytics aumentada y la define como “una estrategia que automatiza la visibilidad utilizando ML y generación natural del idioma”.

En los Gartner Summits, muchas empresas, tanto ya establecidas como las nuevas, demuestran que las funcionalidades de IA con analítica aumentada como el proceso de idioma natural (NLP) logaron visibilidad recomendada y narrativas automatizadas.

NLP permite a los usuarios de las herramientas de BI y de analytics crear reportes sin un mouse, ni usando drag-and-drop. Sino que los usuarios pueden ahora tipear o decir, “facturación, por trimestre, por categoría de producto”. El reconocimiento natural del idioma permite que estas instrucciones sean declarativas o interrogativas como: ”¿Cuáles fueron las ventas del último año por trimestre? ¿Por categoría de producto?”.

La visibilidad recomendada va más allá de la pregunta pre determinada del usuario, como la que mencionamos, para brindar visualización adicional de los datos, todo relacionado con el primer ítem que fue solicitado. La inteligencia dentro de la herramienta encuentra información estadística relacionada y significativa, sin la necesidad de que el usuario haga la pregunta específica.

Las narrativas automatizadas utilizan la generación del idioma natural para agregar comentarios descriptivos y predictivos a las respuestas basadas en datos. Por ejemplo, a la pregunta que mencionamos, el sistema de BI puede agregar un texto descriptivo como: “Este trimestre la facturación fue X, un aumento del Y comparada con el trimestre anterior. Es decir, que la facturación del próximo trimestre probablemente sea Z”. Algunas empresas utilizan “queries” basadas en búsquedas con palabras claves que automáticamente crean un cuadro que se corresponde con las palabras que el usuario tipeó o dijo y que logran la narrativa correspondiente.

Logrando el Salto desde los Reportes a la Visibilidad

Las funcionalidades mencionadas impresionan en las demostraciones, pero no logran que el BI avance mucho de su función tradicional dentro de la empresa, como creadora de reportes. Allí yace el problema, los analistas de datos cuentan con la paciencia para desarrollar reportes. Los usuarios de negocios y los ejecutivos no. Ellos quieren saber, solo hablando con sus smartphones las respuestas a preguntas como; ¿Cuántas unidades debo ordenar?, ¿Cuántas enfermeras debo contratar?, ¿Cuánto será la facturación este trimestre?, ¿por linea de producto?

Estas preguntas son indicativas de como la IA puede lograr un cambio transformativo en el mundo de BI y analytics. Al hacerlo, la tecnología de IA será realmente más inteligente, pero ¿cómo?

Cuan inteligente es el BI Inteligente

En un reporte reciente de Forrester Research llamado: “AI Unlocks The Business Intelligence In BI: Close The Insights Gap With AI-Enabled BI”, describe el recorrido para el uso de la IA para optimizar el BI. Boris Evelson, VP y analista principal de Forrester, menciona seis formas en que las empresas pueden utilizar las técnicas y herramientas de IA para extender aún más el valor del BI, optimizar el BI para contar con más datos más allá del almacén de datos, automatizar tareas de preparación de datos, interactuar con computadores en una forma más natural, cognitiva, democratizar el uso de analíticas avanzadas, usar el ML para guiar el descubrimiento de mayor visibilidad, y optimizar todos los datos, no solo los datos estructurados para mayor visibilidad.

Las soluciones de BI y analytics que ofrecen este listado ambicioso de funcionalidades están mejor posicionadas para cumplir con las altas expectativas de los usuarios de negocios, moviendo definitivamente al BI de su pasado como creador de reportes a un futuro predictivo y prescriptivo. En lugar de brindar herramientas analíticas para la creación de reportes, las plataformas del futuro de BI aumentada con IA brindará a los usuarios y ejecutivos la capacidad de realizar preguntas en el idioma diario y recibir acciones recomendadas en devolución

Porque BI necesita IA

Asimismo, Evelson resume muy claramente en el reporte la necesidad de un BI más orientado a los ejecutivos de negocios, mencionando que “en la mayoría de las empresas, el acceso a los datos es un hecho asumido, el 72 por ciento de los tomadores de decisiones de datos globales dicen que pueden acceder a los datos que necesitan para lograr información en el momento oportuno”, conforme al documento de investigación Global Business Technographics Data And Analytics Survey, 2017.

Sin embargo, aun las herramientas más modernas de BI que logran que los datos sean más accesibles, requieren contar con experiencia para encontrar los datos adecuados, hacer la pregunta correcta e interpretar los resultados correctamente para lograr resultados tangibles en el negocio. La encuesta Global Business Technographics Data And Analytics afirma que la mayoría de los tomadores de decisiones de datos y analytics, 52 por ciento del sector de negocios y 63 por ciento del sector tecnológico, dicen que piensan reclutar personas con conocimiento avanzado del manejo de datos para apoyar las iniciativas de datos de las empresas. Pero aun contando con dichos expertos, consideran que navegar e interpretar datos es un desafío”

Conforme a lo que señala Forrester, el acceso a los datos no es suficiente. Se necesitan conocimientos expertos para seleccionar los datos adecuados y realizar las preguntas correctas. La IA puede jugar un rol importante en identificar los datos adecuados y brindar información relevante a los ejecutivos. Esta estrategia disminuye la barra para el ingreso al BI, permitiendo que los analistas experimentados la usen para apoyar a los usuarios en general, Analytics inteligente aumentada con IA, que conecta a los datos permite contar con información que puede ser usada rápidamente por todos los usuarios, y es la próxima ola de disrupción en sector de business intelligence. Para los usuarios empresariales, esta trayectoria de innovación, es una prueba que realmente lo mejor está por venir.

Archivado bajo
  • Technology
  • Trends
Producto
  • BI
  • Birst
  • Coleman Artificial Intelligence
Región
  • LATAM

Contáctenos



Pronto nos pondremos en contacto con usted.

Or connect via: Linkedin