Publicado: 5 de agosto de 2024
Colaboradores: Cole Stryker
El analytics de IA es la aplicación de la inteligencia artificial para procesar y analizar datos. Consiste en utilizar técnicas de machine learning, procesamiento del lenguaje natural y minería de datos para interpretar datos y hacer predicciones o recomendaciones.
El analytics de IA es un área especializada dentro del analytics de datos, que forma parte de los campos más amplios del analytics empresarial y la business intelligence. Todos estos campos se centran en transformar los datos en conocimiento que se puede ejecutar.
El analytics tradicional se basa en técnicas básicas de análisis estadístico como el análisis de regresión, la comprobación de hipótesis y la estadística descriptiva. Estos métodos proporcionan información sobre patrones y relaciones entre datos, pero su alcance y complejidad son limitados. Los enfoques tradicionales implican un laborioso proceso manual de los datos en hojas de cálculo de Microsoft Excel, así como la elaboración manual de informes y su visualización. Antes de la IA, el analytics se basaba en modelos y técnicas de previsión más sencillos, como el análisis de series temporales y la regresión lineal, que ofrecían una capacidad de predicción limitada y requerían procesos laboriosos.
La implantación de la IA en el analytics empresarial se ha convertido en un imperativo para las grandes organizaciones que buscan maximizar su ventaja competitiva. La capacidad de la IA para procesar rápidamente grandes volúmenes de datos, identificar patrones y generar análisis predictivos ofrece una importante ventaja competitiva. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos para mejorar diversos indicadores clave de rendimiento (KPI), reducir costes y mejorar resultados.
Hay cuatro tipos principales de analytics de datos, y la IA puede mejorar los cuatro.
El analytics descriptivo con IA proporciona una comprensión detallada y exhaustiva del rendimiento anterior. Mediante algoritmos de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA criba grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Tomemos el ejemplo de un minorista que implementa algoritmos de IA para analizar los datos de sus clientes con el fin de descubrir tendencias y preferencias de compra.
Por ejemplo, un sistema de IA puede procesar millones de datos de ventas, así como las tendencias en las redes sociales, para identificar qué productos son los más populares durante determinadas temporadas, o qué artículos se compran frecuentemente juntos. Este análisis del comportamiento de los clientes se visualiza en paneles de control que muestran el rendimiento de las ventas a lo largo del tiempo, la segmentación de los clientes según sus hábitos de compra y la eficacia de las campañas de marketing. Con esta visión detallada y completa de las experiencias pasadas de los clientes, el analytics descriptivo basado en IA permite a los minoristas tomar decisiones basadas en datos para optimizar la gestión del inventario, perfeccionar las estrategias de marketing y mejorar la satisfacción del cliente.
La IA mejora el analytics diagnóstico al identificar rápidamente las causas subyacentes y las correlaciones en conjuntos de datos complejos. Esto permite resolver los problemas con mayor eficacia y rapidez. Para ilustrar cómo la IA mejora el analytics diagnóstico, tomemos como ejemplo el sector sanitario. Los algoritmos de IA analizan los datos de los pacientes, incluidos historiales médicos, resultados de pruebas y estudios de imagen. Estos algoritmos identifican las causas raíz de enfermedades y dolencias con mayor precisión y rapidez que los métodos tradicionales. Por ejemplo, la IA puede detectar patrones en una radiografía que indiquen la presencia de una enfermedad como el cáncer en una fase temprana. Esta información permite a los médicos realizar un diagnóstico preciso, así como un tratamiento personalizado.
La IA mejora el análisis predictivo. Utiliza algoritmos avanzados para analizar datos históricos e identificar patrones. Esto permite predecir tendencias y resultados con mayor precisión. En el sector financiero, los modelos de machine learning analizan los datos históricos del mercado y los indicadores económicos para predecir los precios de las acciones y los riesgos de inversión. Esto permite a los inversores tomar decisiones con conocimiento de causa y gestionar sus carteras con mayor eficacia.
Los analistas pueden aprovechar la IA no solo para analizar datos, sino también para proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los procesos de toma de decisiones y sugerir el mejor curso de acción para diversos escenarios. Un ejemplo del uso de la IA en la analítica prescriptiva es la gestión de la cadena de suministro. En este caso, los sistemas de IA analizan datos sobre niveles de existencias, previsión de la demanda y condiciones de envío. Estos sistemas recomiendan cantidades de pedido y plazos de entrega óptimos, lo que ayuda a reducir costes y mejorar la eficiencia.
El analytics con IA suelen seguir estos pasos:
Los especialistas deben determinar primero qué debe predecir el modelo, para seleccionar el enfoque más adecuado. Los distintos modelos se adaptan a casos de uso específicos. Elegir el modelo y los datos adecuados es crucial para obtener resultados óptimos rápidamente y ahorrar dinero.
Los flujos de trabajo comienzan con la recopilación de datos relevantes de fuentes de datos internas y de proveedores externos. Esta tarea corresponde a los científicos o analistas de datos. La precisión y eficacia de los modelos dependen de la calidad y cantidad de los datos recogidos. Una vez recogidos, los datos se preprocesan, es decir, se limpian, transforman y preparan para el análisis. En esta etapa se tratan los valores que faltan, se eliminan los duplicados, se normalizan los formatos y se codifican las variables categóricas para garantizar que los datos sean coherentes y estén listos para ser modelizados.
Antes de proceder a la analítica prescriptiva, los analistas suelen realizar un análisis descriptivo para examinar los resultados pasados, así como un análisis predictivo para prever los resultados futuros. El análisis descriptivo consiste en sintetizar y visualizar datos para obtener información sobre tendencias y patrones históricos, mientras que el análisis predictivo combina modelos estadísticos y machine learning para predecir acontecimientos o comportamientos futuros.
La analítica prescriptiva implica la creación de modelos matemáticos y algoritmos de optimización para recomendar decisiones que probablemente ofrezcan los mejores resultados posibles. Estos modelos tienen en cuenta factores como las limitaciones, los objetivos, las incertidumbres y las compensaciones. Se basan en información procedente de análisis descriptivos y predictivos para sugerir el curso de acción que debe seguir la empresa en distintos escenarios.
Tras la fase de evaluación, los modelos se integran en sistemas operativos o aplicaciones para proporcionar previsiones y recomendaciones en tiempo real. Para simplificar el uso de la información, los modelos pueden integrarse en sistemas informáticos, API o paneles de control existentes para automatizar la toma de decisiones o proporcionar análisis prescriptivos a los usuarios.
La supervisión y el mantenimiento continuos de los modelos son necesarios para garantizar su eficacia y pertinencia. Esto incluye supervisar su rendimiento, actualizarlos con nuevos datos, volver a entrenarlos y perfeccionarlos periódicamente para adaptarlos a condiciones y patrones de datos cambiantes.
La historia del analytics de IA traza la evolución tanto de la inteligencia artificial como de la ciencia de datos, marcando hitos significativos tanto en tecnología como en metodología. Esta historia culmina en una verdadera edad de oro del analytics de IA que caracteriza nuestro momento actual.
El concepto de IA empezó a tomar forma, y los trabajos de Alan Turing sobre computación e inteligencia sentaron las bases teóricas. Las primeras investigaciones sobre IA se centraron en la IA simbólica y los sistemas basados en reglas, precursores de las modernas técnicas de analytics de datos.
La llegada del machine learning introdujo métodos estadísticos en la IA, permitiendo a los sistemas aprender de los datos y mejorar con el tiempo. Surgieron las redes neuronales y los sistemas expertos, que permitieron capacidades de análisis de datos y razonamiento más complejas.
El auge de Internet y los datos digitales ha provocado una explosión del volumen de datos disponibles para el análisis. Las primeras herramientas de analytics de IA empezaron a integrarse con bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos.
Los importantes avances en algoritmos y potencia de cálculo han permitido desarrollar modelos de IA más sofisticados. Surgió el concepto de "big data", que subraya la necesidad de soluciones de analytics avanzadas para manejar las ingentes cantidades de información contenidas en grandes conjuntos de datos.
El resurgimiento del deep learning, impulsado por redes neuronales con muchas capas, revolucionó las plataformas de analytics de IA. Técnicas como el PLN y la computer vision cobraron protagonismo, permitiendo un análisis más avanzado y matizado de los datos. El analytics de IA abarca ahora una amplia gama de aplicaciones. La integración de la IA con el cloud computing y el IoT sigue ampliando sus capacidades y aplicaciones en diversos sectores.
La IA generativa, popularizada en aplicaciones como ChatGPT, está preparada para influir significativamente en el analytics mejorando sus diversos aspectos. Por ejemplo, la creación de datos sintéticos puede aumentar los conjuntos de datos existentes e informar sobre escenarios simulados. La IA generativa también puede agilizar y mejorar el proceso de análisis, haciéndolo más fácil de usar mediante la automatización de tareas repetitivas, la generación de informes automatizados, la creación de visualizaciones dinámicas de datos y otras mejoras de la experiencia.
Entienda lo que ha ocurrido y por qué, lo que podría ocurrir y lo que puede hacer al respecto. Con explicaciones claras y paso a paso de su razonamiento, watsonx BI Assistant capacita a cada usuario empresarial con conocimientos para que tome decisiones con confianza a la velocidad del pensamiento.
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En términos generales, el analytics de aplicaciones se refiere al proceso de recopilación de datos de aplicaciones y la realización de análisis en tiempo real de los datos de rendimiento y uso de aplicaciones SaaS, móviles, de escritorio y web.
Aprenda a aplicar la IA generativa en tareas de analytics de datos, como pruebas y desarrollo, mejora de visualizaciones de datos y relleno de puntos de datos que faltan.
A pesar de las fuertes inversiones en bases de datos y tecnología, muchas empresas luchan por extraer más valor de sus datos. La virtualización de datos cierra esta brecha, lo que permite a las organizaciones utilizar sus fuentes de datos existentes con flexibilidad y eficiencia para las iniciativas de IA y análisis.
Según Gartner, "en 2025, el 40 % de los usuarios de plataformas ABI habrán eludido los procesos de gobernanza compartiendo contenidos analíticos creados a partir de hojas de cálculo cargadas en un chatbot habilitado para la IA generativa. Para 2027, el 75 % de los nuevos contenidos de analytics estarán contextualizados para aplicaciones inteligentes a través de IA generativa, permitiendo una conexión componible entre percepciones y acciones".
El sector de la energía eléctrica está acelerando sus esfuerzos para reducir el impacto ambiental. Para ello, necesitan ayuda para hacerse una idea más clara de su posición en la hoja de ruta de reducción de emisiones y comprender mejor sus oportunidades de mejora. Aquí es donde la IA y el analytics de datos pueden ayudar.