¿Qué es el análisis de IA?

Con el análisis de IA, todos son más productivos: los analistas pueden obtener ayuda con sus análisis avanzados, y quienes no son expertos cuentan con un asistente de exploración de datos que los guía. El análisis de IA proporciona análisis de datos combinado con algoritmos, modelos de lenguaje grandes (LLM), procesamiento del lenguaje natural (NLP) e IA generativa para ayudar a las personas a explorar y encontrar información valiosa, descubrir tendencias y medir el rendimiento.

Los datos de su empresa son una mina de oro de información esperando ser descifrada, pero muchas organizaciones carecen de los conocimientos necesarios para utilizarlos. Al democratizar los datos, el análisis de IA proporciona información que puede ayudarlo a tomar decisiones basadas en los datos, independientemente de su puesto en la organización. Ya sea que su función consista en crear nuevos productos, comercializarlos o predecir resultados, el análisis de IA le brinda acceso a un valioso conjunto de información basada en datos en tiempo real escalables.

En esta guía, se presentan los conceptos básicos del análisis de IA y se exploran sus aplicaciones y técnicas, así como sus limitaciones. También aprenderá cómo su empresa puede generar una ventaja competitiva con el análisis de IA. ¡Comencemos!

Índice

1. Explicación del análisis de IA
2. Aplicaciones del análisis de datos de IA
3. Cinco pilares principales del análisis de IA
4. Análisis de datos tradicional frente a análisis de datos de IA
5. Técnicas de análisis de datos de IA
6. Desafíos y limitaciones del análisis de datos de IA
7. Ventaja competitiva con el análisis de datos basado en IA

¿Qué es el análisis de datos de IA y cómo puede transformar su negocio?

¿Qué es el análisis de datos de IA?

En su nivel más básico, el análisis de IA permite usar algoritmos avanzados, LLM e IA generativa para analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones empresariales basadas en los datos.

Beneficios del análisis de datos de IA

La IA proporciona ventajas clave para su organización, como poner información a disposición de las personas que dependen de los datos todos los días y ayudar a su empresa a lograr resultados más rápido.

Democratización de datos

Con la IA, su empresa puede democratizar el uso de los datos para que sean accesibles para todos y no estén bajo el control exclusivo de los profesionales del análisis de datos. De hecho, la mayoría de los usuarios finales del análisis son usuarios corporativos y líderes cuya función principal no es el análisis de datos.

Ahorro de tiempo y dinero

El análisis de IA genera y adapta la arquitectura de datos con modelos y análisis reutilizables. Como resultado, no necesita configurar servidores, administrar actualizaciones de software ni aumentar la capacidad de su hardware para satisfacer un mayor volumen y uso de datos. Esto le permite ahorrar tiempo y dinero.

El análisis de IA se aplica a diversos sectores y puede ayudar a las empresas a lograr una ventaja competitiva, ya sea en ventas, marketing, comercio, etc. Estos son solo algunos casos de uso específicos de cada sector:

Ventas y atención al cliente: correos electrónicos personalizados

Los representantes de ventas pueden generar automáticamente correos electrónicos personalizados adaptados a las necesidades de sus clientes. Por su parte, los equipos de atención al cliente pueden generar automáticamente respuestas de chat personalizadas y resúmenes de casos en función de los datos de ventas.

Marketing: contenido personalizado

Los profesionales de marketing pueden generar automáticamente contenido personalizado, como gráficos y visualizaciones de datos, para interactuar con clientes y clientes potenciales a través del correo electrónico, dispositivos móviles, la web y la publicidad.

Comercio: información y recomendaciones automáticas

El sector del comercio puede generar automáticamente información y recomendaciones para ayudar a personalizar y ofrecer productos innovadores a los consumidores. Mediante la IA, los equipos pueden generar automáticamente descripciones de productos, recomendar opciones relevantes y ofrecer experiencias de compra fluidas.

Información empresarial general

Además, es posible utilizar el análisis de IA para tomar decisiones comerciales específicas, ya sea que necesite crear nuevos activos para diferentes etapas del recorrido del cliente, predecir las ventas y la rentabilidad, o generar información para comprender mejor las tendencias.

El análisis de IA se basa en cinco pilares fundamentales que permiten a esta tecnología transformadora procesar rápidamente diversos conjuntos de datos, analizar datos de diferentes fuentes, predecir resultados y proporcionar información.

1. Procesamiento del lenguaje natural

El primer pilar, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), procesa e interpreta datos en formato de texto no estructurados (como tuits, publicaciones en redes sociales, etc.) para su revisión y análisis. El NLP permite la escucha social significativa y el análisis de opiniones, además de resumir grandes cantidades de texto.

2. Aprendizaje automático

El segundo pilar, el aprendizaje automático (ML), permite analizar datos y predecir acciones futuras mediante algoritmos y modelos estadísticos. Al entrenar estos algoritmos de ML con grandes cantidades de datos, se pone la información a disposición de los profesionales del negocio.

3. Modelos de lenguaje grandes

El tercer pilar, los modelos de lenguaje grandes (LLM), es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático (ML) en el que la IA se entrena utilizando cantidades masivas de datos en formato de texto. Los LLM pueden reconocer y generar texto que parece creado por un humano. Se utilizan con frecuencia para la clasificación y el reconocimiento de patrones.

4. Redes neuronales

El cuarto pilar, las redes neuronales, es un tipo de algoritmo de ML que se basa en el funcionamiento del cerebro humano. Modelado a partir de los procesos cerebrales y de cómo el cerebro humano analiza los datos, el análisis de datos de IA utiliza redes neuronales para reconocer patrones complejos.

5. Aprendizaje profundo

Por último, el quinto pilar, el aprendizaje profundo, es un subconjunto de las redes neuronales que implica el entrenamiento de modelos de IA utilizando grandes cantidades de datos. El aprendizaje profundo imita los patrones de aprendizaje humanos mediante IA y ML para superponer algoritmos y encontrar patrones en los datos más complejos y abstractos.

Análisis de datos tradicional

Con el análisis de datos tradicional, las empresas dependen de científicos y analistas de datos cualificados para extraer datos y crear algoritmos sofisticados que revelen tendencias. Se trata de un trabajo laborioso, costoso y que requiere tiempo. Y, para cuando se descubren hallazgos relacionados con las tendencias y los patrones empresariales, el tiempo ha transcurrido y los datos pueden quedar obsoletos.

Análisis de datos de IA

Mediante la IA, las empresas pueden analizar rápidamente enormes cantidades de datos en lugar de utilizar un proceso manual, lo que reduce el tiempo necesario con el análisis tradicional de meses o semanas a minutos o incluso segundos. Además, la democratización de la información significa que los métodos tradicionales de análisis, que antes requerían conocimientos especializados en análisis de datos, están al alcance de toda la organización.

Al presentar información basada en datos en tiempo real de forma intuitiva, todos los miembros de la empresa pueden tomar decisiones empresariales más informadas de forma rápida, precisa y escalable.

¿Reemplazará la IA a los analistas de datos?

Con todo este enfoque en el análisis de IA, podría parecer que ya no hay lugar para los analistas de datos. De hecho, los analistas de datos capacitados en IA desempeñarán un papel importante en el futuro. Al liberarse de proyectos que consumen mucho tiempo, su enfoque puede centrarse en trabajos que aporten valor, como la revisión de algoritmos y la validación de la información generada por la IA.

Cómo determinar qué técnica de análisis de datos de IA utilizar

Decidir cuál es la técnica de análisis de datos de IA adecuada para sus necesidades generalmente depende del tipo de detalles que busca, su sector, el público objetivo y cómo se integra la solución en su infraestructura de TI existente. Estas son algunas preguntas que debe plantearse:

• ¿Busca información inteligente, personalizada y contextualizada a partir de métricas en tiempo real para el uso diario?
• ¿Trabaja en una organización de ventas que desea generar modelos predictivos para determinar las oportunidades de ventas adicionales o cruzadas más rentables?
• ¿Trabaja en una organización de servicios financieros que necesita mejorar la experiencia del cliente y gestionar el riesgo?
• ¿Necesita generar contenido personalizado para los clientes que pueda compartirse por correo electrónico, web, redes sociales y publicidad?

Tipos de técnicas de análisis de IA

Existen varias técnicas de IA que podría considerar utilizar para respaldar el análisis de datos de IA.

Visualización de datos

La tecnología de visualización de datos ayuda a compartir información con personas sin conocimientos técnicos de forma accesible. Permite presentar información y datos mediante una representación gráfica y comunicar información clave de forma fácil de entender para el público general.

Análisis predictivo

El análisis predictivo puede ayudar a determinar la probabilidad de resultados futuros. Basándose en técnicas como la minería de datos, la estadística, el modelado de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el análisis predictivo utiliza los datos históricos de su empresa para realizar predicciones sobre el futuro e identificar riesgos y oportunidades.

Inteligencia artificial generativa

Anteriormente, los analistas de datos extraían, seleccionaban y probaban los datos de su negocio y luego creaban dashboards para compartir estos hallazgos e información. Sin embargo, la IA generativa le permite buscar respuestas a las preguntas más relevantes mediante la ingesta de datos en tiempo real y la generación de información similar a la de un analista de datos.

Tableau Pulse es un tipo de tecnología de IA generativa que proporciona tendencias, patrones, pronósticos y más utilizando los datos propios de su empresa. Además, genera de forma proactiva indicaciones o nuevas preguntas para ayudarlo a profundizar.

• La tecnología de asistente de IA o copiloto es un tipo de IA generativa impulsada por LLM. Un asistente de IA conversacional, como un chatbot, le permite plantear preguntas libremente y responderá como si usted se estuviera comunicando con otra persona. Por ejemplo, Einstein Copilot para Tableau utiliza esta tecnología para ayudarlo a explorar los datos de la forma deseada, generar ideas y crear visualizaciones basadas en información confiable.

Mucha gente es consciente de las limitaciones y los posibles riesgos de la IA. La aparición de “alucinaciones”, donde la IA inventa “hechos”, es una señal de alerta que ha llamado la atención del público. Sin embargo, existen otras dos áreas de preocupación: el sesgo y la privacidad de los datos.

• Sesgo: ya sea por género, nacionalidad, habilidades u otras diferencias, el sesgo puede reflejarse de forma intencional o no en cómo se entrena la IA.
• Privacidad de los datos: además, es importante considerar cómo la IA utiliza la información de identificación personal (PII), ya sea interna o de los clientes.

Si bien ninguna herramienta de IA es infalible, se pueden mitigar los riesgos de sesgo de entrenamiento, privacidad de datos y alucinaciones al emplear únicamente herramientas de IA confiables. Busque asociarse únicamente con empresas de IA comprometidas con una IA responsable. (No es por presumir, pero Tableau solo crea herramientas basadas en IA confiable).

Por último, la supervisión humana es fundamental, incluso al utilizar análisis de IA. Colabore con los miembros del equipo de análisis de IA para garantizar la mitigación de sesgos. También es fundamental garantizar la transparencia en el proceso y educar a los usuarios finales para promover la confianza en las herramientas de IA.