Una nueva era en BI: superar la baja adopción para que las decisiones inteligentes sean accesibles para todos

Las organizaciones actuales se sienten tanto empoderadas como abrumadas por los datos. Esta paradoja se encuentra en el corazón de la estrategia empresarial moderna: aunque existe una cantidad de datos disponible sin precedentes, para desbloquear conocimientos ejecutables se requiere algo más que el acceso a los números.

El impulso para mejorar la productividad, utilizar los recursos de forma inteligente e impulsar la sostenibilidad mediante la toma de decisiones basada en datos es más fuerte que nunca. Sin embargo, las bajas tasas de adopción de las herramientas de inteligenci aempresarial (BI) presentan un obstáculo importante.

Según Gartner, aunque el número de empleados que utilizan análisis e inteligencia empresarial (ABI) ha aumentado en el 87 % de las organizaciones encuestadas, la ABI sigue siendo utilizada por solo el 29 % de los empleados de media. A pesar de los claros beneficios de la BI, el porcentaje de empleados que utilizan activamente herramientas de ABI ha experimentado un crecimiento mínimo en los últimos 7 años. Entonces, ¿por qué no hay más personas que utilicen herramientas de BI?

La baja tasa de adopción de las herramientas tradicionales de BI, especialmente los paneles de control, es un problema multifacético que radica tanto en las limitaciones inherentes a estas herramientas como en las necesidades cambiantes de las empresas modernas. A continuación, analizamos con más detenimiento por qué pueden persistir estos retos y qué significa esto para los usuarios de toda una organización:

1. Complejidad y falta de accesibilidad

Si bien son excelentes para mostrar vistas de datos consolidadas, los paneles de control suelen presentar una curva de aprendizaje pronunciada. Esta complejidad las hace menos accesibles para los usuarios no técnicos, que pueden encontrar estas herramientas intimidantes o demasiado complejas para sus necesidades. Además, la naturaleza estática de los paneles de control tradicionales significa que no están diseñados para adaptarse rápidamente a los cambios en los datos o las condiciones empresariales sin actualizaciones o rediseños manuales.

2. Alcance limitado para conocimientos ejecutables

Los paneles de control suelen proporcionar resúmenes o instantáneas de datos a alto nivel, útiles para comprobaciones rápidas de estado pero a menudo insuficientes para tomar decisiones empresariales. Suelen ofrecer una orientación limitada sobre las medidas que deben adoptarse a continuación, ya que carecen del contexto necesario para obtener conocimientos útiles y decisivos. Esto puede hacer que los responsables de la toma de decisiones se sientan desamparados, ya que necesitan algo más que datos: necesitan conocimientos que les permitan actuar de forma inmediata.

3. Las “incógnitas desconocidas”

Un obstáculo importante para la adopción de la BI es el desafío de no saber qué preguntas hacer o qué datos pueden ser relevantes. Los paneles de control son estáticos y requieren que los usuarios acudan con consultas o métricas específicas en mente. Sin saber qué buscar, los analistas de negocio pueden perder conocimientos críticos, lo que hace que los paneles de control sean menos efectivos para el análisis exploratorio de datos y la toma de decisiones en tiempo real.

Aunque los paneles de control tradicionales nos han servido bien, ya no son suficientes por sí solos. El mundo de la BI está evolucionando hacia herramientas integradas y personalizadas que comprenden las necesidades de cada usuario. No se trata solo de que sean fáciles de usar, sino de convertirlas en elementos esenciales de los procesos diarios de toma de decisiones de todos los usuarios, no solo de los que tienen conocimientos técnicos.

Las tecnologías emergentes, como la IA generativa están mejorando las herramientas de BI con capacidades que antes solo estaban disponibles para los profesionales de datos. Estas nuevas herramientas son más adaptables y proporcionan experiencias de BI personalizadas que ofrecen conocimientos contextualmente relevantes en los que los usuarios pueden confiar y en los que pueden actuar de inmediato.

Estamos dejando atrás los enfoques universales de los paneles de control para pasar a experiencias analíticas más dinámicas y personalizadas. Estas herramientas están diseñadas para guiar a los usuarios sin esfuerzo desde el descubrimiento de datos hasta la toma de decisiones accionables, mejorando su capacidad para actuar con confianza a partir de los conocimientos adquiridos.

De cara al futuro, la facilidad de uso y la personalización están destinadas a redefinir la trayectoria de la BI.

1. Destacar la facilidad de uso

La nueva generación de herramientas de BI rompe las barreras que antes hacían que los análisis de datos potentes solo fueran accesibles para los científicos de datos. Gracias a sus interfaces más sencillas, que incluyen interfaces conversacionales, estas herramientas hacen que interactuar con los datos sea tan fácil como mantener una conversación.

Esta integración en los flujos de trabajo diarios significa que el análisis avanzado de datos puede ser tan sencillo como revisar tu correo electrónico. Este cambio democratiza el acceso a los datos y permite a todos los miembros del equipo derivar conocimiento de los datos, independientemente de sus habilidades técnicas.

Por ejemplo, imagine a un responsable de ventas que quiere comprobar rápidamente las últimas cifras de rendimiento antes de una reunión. En lugar de navegar por un software complejo, preguntan a la herramienta de BI: "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el mes pasado?", o: "¿Cuál es nuestro rendimiento en comparación con el mismo período del año pasado?"

El sistema entiende las preguntas y ofrece respuestas precisas en segundos, igual que en una conversación. Esta facilidad de uso ayuda a garantizar que todos los miembros del equipo, no solo los expertos en datos, puedan interactuar con los datos de forma eficaz y tomar decisiones informadas con rapidez.

2. Personalización de la conducción

La personalización está transformando la forma en que las plataformas de BI presentan e interactúan con los datos. Esto significa que el sistema aprende cómo trabajan los usuarios con él, se adapta a las preferencias individuales y satisface las necesidades específicas de su negocio.

Por ejemplo, un panel de control podría mostrar las métricas más importantes para un director de marketing de forma diferente que para un supervisor de producción. No se trata solo del rol del usuario; también se trata de lo que ocurre en el mercado y de lo que muestran los datos históricos.

Las alertas en estos sistemas también son más inteligentes. En lugar de notificar a los usuarios todos los cambios, los sistemas se centran en los más críticos en función de su importancia pasada. Estas alertas pueden incluso adaptarse cuando cambian las condiciones empresariales, lo que ayuda a garantizar que los usuarios obtengan la información más relevante sin tener que buscarla ellos mismos.

Al combinar un profundo conocimiento del usuario y de su entorno empresarial, las herramientas de BI pueden proporcionar conocimientos relevantes en el momento adecuado. Esto hace que estas herramientas sean increíblemente eficaces para tomar decisiones informadas de forma rápida y segura.

Si bien las ventajas de integrar tecnologías avanzadas de BI son claras, las organizaciones a menudo se enfrentan a desafíos importantes que pueden dificultar su adopción. Comprender estos desafíos es crucial para las empresas que buscan aprovechar todo el potencial de estas herramientas innovadoras.

1. Resistencia cultural al cambio

Uno de los mayores obstáculos es superar los hábitos arraigados y la resistencia dentro de la organización. Los empleados acostumbrados a los métodos tradicionales de análisis de datos pueden mostrarse escépticos ante la idea de pasar a nuevos sistemas por temor a la curva de aprendizaje o a posibles interrupciones en sus flujos de trabajo habituales. Promover una cultura que valore el aprendizaje continuo y la adaptabilidad tecnológica es clave para superar esta resistencia.

2. Complejidad de la integración

Integrar nuevas tecnologías de BI con la infraestructura de TI existente puede ser complejo y costoso. Las organizaciones deben ayudar a garantizar que las nuevas herramientas sean compatibles con sus sistemas actuales, lo que a menudo implica un tiempo y unos conocimientos técnicos considerables. La complejidad aumenta cuando se intenta mantener la coherencia y la seguridad de los datos en varias plataformas.

3. Gobierno de datos y seguridad

La IA generativa, por su naturaleza, crea contenido nuevo a partir de los conjuntos de datos existentes. Los outputs generados por la inteligencia artificial (IA) pueden introducir sesgos o imprecisiones si no se monitorizan y gestionan adecuadamente.

Con el mayor uso de IA y el machine learning en las herramientas de BI, la gestión de protección de datos y seguridad se vuelve más compleja. Las organizaciones deben ayudar a garantizar que sus políticas de gobierno de datos sean lo suficientemente sólidas como para manejar nuevos tipos de interacciones de datos y cumplir con regulaciones como el RGPD. Esto a menudo requiere actualizar los protocolos de seguridad y monitorizar continuamente el acceso a datos y el uso de los datos.

Según Gartner, para 2025, las funciones de consumerización aumentada impulsarán la adopción de capacidades ABI por encima del 50 % por primera vez, lo que influirá en más procesos y decisiones empresariales.

Ahora que estamos al borde de esta nueva era en BI, debemos centrarnos en adoptar nuevas tecnologías y gestionarlas de forma inteligente. Al fomentar una cultura que promueve el aprendizaje continuo y la innovación, las organizaciones pueden aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa y el análisis aumentado para tomar decisiones más inteligentes, rápidas y fundamentadas.