¿Qué es la inteligencia empresarial generativa?

La inteligencia empresarial generativa, también llamada "BI generativa" o "BI gen", es la práctica de aplicar la IA generativa a los procesos de inteligencia empresarial. Las herramientas de BI generativa pueden automatizar y agilizar las tareas clave de análisis de datos, como la identificación de patrones y la creación de visualizaciones.

La inteligencia empresarial o BI se refiere a un conjunto de procesos para analizar datos empresariales con el fin de informar las decisiones empresariales. Las herramientas de BI tradicionales y los flujos de trabajo son muy manuales, lo que requiere mucho tiempo y experiencia técnica para transformar los datos sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar. Las partes interesadas que carecen de experiencia en ciencia de datos a menudo no pueden hacer un uso completo de las técnicas de BI.

La BI generativa permite que más personas participen en el análisis empresarial. Las herramientas de BI generativa, que suelen funcionar con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), funcionan de forma muy similar a otras herramientas comunes de IA generativa, como ChatGPT o Microsoft Copilot. Los usuarios introducen instrucciones en lenguaje natural y la herramienta responde en consecuencia. 

A diferencia de la BI tradicional, los usuarios no necesitan aprender lenguajes de programación especiales, realizar cálculos manuales o crear gráficos desde cero. Pueden pedir a la herramienta de BI generativa, en lenguaje sencillo, que realice análisis avanzados y cree informes para ellos.  

De esta manera, la BI generativa permite el análisis de autoservicio para los usuarios de toda la organización, independientemente de su conjunto de habilidades. Los análisis de autoservicio, a su vez, ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más basadas en datos.

La BI generativa es una categoría tecnológica relativamente nueva. Según una encuesta, solo el 3 % de las organizaciones informan que han puesto la BI generativa en “pleno uso operativo”. Sin embargo, más de la mitad de las organizaciones informan que se encuentran en diversas etapas de explorar BI generativo¹. Se espera que las tasas de adopción aumenten a medida que las herramientas de BI generativa se vuelvan más refinadas y más fácilmente disponibles. 

La BI generativa y la IA generativa no son diferentes tipos de tecnologías o modelos de IA. Más bien, se puede pensar en la BI generativa como un caso de uso para la IA generativa. En concreto, la BI generativa es la práctica de utilizar soluciones de IA generativa para recopilar, gestionar y analizar datos organizativos con el fin de informar las operaciones empresariales.

La IA generativa (IA gen) se refiere a una categoría de modelos de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) que pueden crear contenidos originales, como texto, imágenes o código, en respuesta a la instrucción de un usuario. La BI generativa es un tipo de análisis de IA porque aplica algoritmos de IA para procesar y analizar datos empresariales.

Las herramientas de BI generativa funcionan de la misma manera que otras herramientas con IA generativa. Un usuario introduce una instrucción en lenguaje natural y la herramienta genera contenido en respuesta.  

Por ejemplo, un usuario podría escribir: “Muéstreme un gráfico circular con nuestros cinco productos más vendidos el año pasado, dividido por el porcentaje de ventas de cada producto”. La herramienta de BI generativa analizaría el conjunto de datos correspondiente y devolvería exactamente eso: un gráfico circular que desglosa los productos más vendidos por porcentaje de ventas.

La mayoría de las herramientas de BI generativa vienen en una de tres formas:  

1. Modelos de IA generativa de uso general, como Llama de Meta, aplicados a tareas de BI. 
    

2. Plataformas de BI con modelos de IA integrados. Por ejemplo, Amazon QuickSight Q integra el chatbot Amazon Q, impulsado por LLM, en QuickSight, una herramienta de inteligencia empresarial de Amazon Web Services (AWS). 
    

3. Modelos de IA adaptados específicamente para la inteligencia empresarial. Por ejemplo, IBM Project Ripasso es una plataforma impulsada por LLM entrenada en contenido relevante para la empresa, con capacidades integradas de gobierno de datos.

Aunque los modelos de IA generativa de uso general pueden realizar muchas funciones de BI, muchas organizaciones optan por las herramientas y modelos de BI más especializados. Por lo general, dan a las organizaciones más control sobre el uso de sus datos.

Las características pueden variar entre herramientas, pero las capacidades comunes de BI generativo incluyen:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): las herramientas de BI generativa utilizan el procesamiento del lenguaje natural y las interfaces de chat para que los usuarios puedan enviar instrucciones, consultar conjuntos de datos y ejecutar cálculos sin utilizar lenguaje de consulta estructurado (SQL) u otra sintaxis especializada. 

• Paneles de control, informes y elementos visuales personalizados: la mayoría de las soluciones de BI generativa tienen herramientas de creación que permiten a los usuarios crear paneles de control, visualizaciones de datos, informes escritos e historias de datos describiendo lo que necesitan, en lugar de crearlos manualmente. 

• Integraciones: las herramientas de BI generativa pueden integrarse con diversas fuentes de datos, incluidas bases de datos , almacenes de datos, data lakes y lakehouses de datos.

• Recomendaciones: muchas herramientas de BI generativa pueden enriquecer los análisis al recomendar conjuntos de datos relacionados, sugerir consultas relacionadas, ofrecer comentarios sobre la optimización de informes y proporcionar otras orientaciones. 

• Glosarios empresariales: algunas herramientas de BI generativa admiten o se integran con glosarios empresariales. Los glosarios permiten a las organizaciones definir términos, conceptos y procesos importantes para que la herramienta pueda dar respuestas basadas en el contexto único de la empresa.

La IA generativa se puede utilizar en cualquier etapa del proceso de inteligencia empresarial, pero se utiliza más comúnmente para respaldar la recopilación de datos, el análisis de datos, la visualización de datos y la planificación de acciones.

Las herramientas de BI generativa pueden ayudar a los usuarios a descubrir, limpiar, transformar y agregar datos para su análisis.  

Por ejemplo, un usuario puede pedir a una herramienta de BI generativa que elabore un informe sobre los gastos por unidad de negocio. La herramienta buscaría datos relevantes en todas las fuentes de datos integradas, incluidos los registros financieros de toda la empresa y los registros específicos de la unidad, estandarizaría el formato de los puntos de datos y lo ensamblaría todo en un informe coherente.  

Las herramientas de BI generativa pueden consumir grandes cantidades de datos complejos para sacar a la luz patrones, responder preguntas, identificar tendencias y mucho más. Esto permite a los usuarios obtener conocimientos de los datos sin realizar cálculos manuales.

Por ejemplo, el usuario que elabora un informe sobre el gasto de la unidad de negocio puede pedir a la BI generativa que identifique las unidades que han superado sistemáticamente el presupuesto en los últimos ocho trimestres. El usuario también puede pedir a la BI generativa que le ayude a identificar los motivos por los que estas unidades podrían estar gastando en exceso.  

La BI generativa puede convertir los resultados de su análisis en gráficos y resúmenes digeribles y compartibles, destacando métricas clave y otros puntos de datos vitales y conocimiento.

Por ejemplo, un usuario puede generar un gráfico de barras que compare el gasto de la unidad de negocio por trimestre con el presupuesto asignado para resaltar las disparidades entre el gasto planificado y el real.  

Las herramientas de BI generativa pueden recomendar pasos que las organizaciones deben seguir basándose en el análisis de datos. Por ejemplo, la herramienta podría recomendar desglosar el gasto de la unidad de negocio por proyecto para identificar los proyectos que no ofrecen suficiente retorno para justificar la inversión continua.

Las herramientas de BI generativa pueden permitir el análisis de datos avanzado y de autoservicio. Los usuarios ya no necesitan dominar lenguajes de programación específicos, fórmulas matemáticas o herramientas para trabajar con datos. En su lugar, pueden consultar, calcular y generar informes a través del lenguaje natural.

Tradicionalmente, los usuarios empresariales han confiado en los científicos de datos y en los analistas empresariales para que hicieran gran parte del trabajo pesado de la BI por ellos. La BI generativa elimina gran parte de la complejidad de la inteligencia empresarial, lo que permite a los usuarios de toda la empresa incorporar datos del mundo real y en tiempo real a su toma de decisiones. Por ejemplo:

• Los usuarios de recursos humanos (RR. HH.) pueden solicitar herramientas de BI generativa para analizar las tendencias de talento y hacer recomendaciones de planificación del personal. 

• Los equipos financieros pueden solicitar a las herramientas de BI generativa que creen forecasting más granulares mediante el análisis de los ingresos a nivel de cliente, producto y canal.

• Los equipos de cadena de suministro y compras pueden optimizar el inventario pidiendo a la BI generativa que utilice tendencias pasadas para predecir patrones de compra futuros.

• Los equipos de marketing pueden utilizar herramientas de BI generativa para realizar análisis semánticos de los feedback de los clientes y obtener conocimientos que puedan utilizar para mejorar la experiencia del cliente.

• Los equipos de ventas pueden utilizar herramientas de BI generativa para analizar los efectos de los diferentes puntos de precio en el gasto de los clientes. Pueden utilizar los resultados para optimizar los precios.

Además, la introducción del análisis de autoservicio libera a los científicos de datos y a los analistas empresariales para que trabajen en proyectos más estratégicos. En lugar de responder a preguntas limitadas que ahora los usuarios pueden responder por sí mismos, los expertos en datos pueden crear nuevas herramientas de datos o entrenar modelos de IA, por ejemplo.

Las herramientas de BI generativa pueden ofrecer muchos beneficios, entre ellos:

• Mejorar la adopción de herramientas y prácticas de inteligencia empresarial
• Mejorar los resultados de la inteligencia empresarial
• Abordar la escasez de habilidades en ciencia de datos
• Analizar volúmenes mayores de datos más complejos
• Reducir el coste de los esfuerzos de BI

Según una encuesta, solo el 25 % de los usuarios afirma utilizar herramientas de inteligencia empresarial². Las bajas tasas de adopción se deben, en parte, a la complejidad técnica de los procesos de BI tradicionales.

Sin embargo, las herramientas de BI generativa permiten a más usuarios trabajar directamente con sus datos sin tener que recurrir a científicos y analistas de datos. Eso, a su vez, significa que más personas pueden utilizar la inteligencia empresarial para apoyar una mayor toma de decisiones basada en los datos en toda la organización.

Además de fomentar un mayor uso de la inteligencia empresarial, la BI generativa también puede mejorar los resultados de los esfuerzos de análisis.

Dado que puede procesar más datos más rápido de lo que podría hacerlo un usuario humano o una herramienta de BI tradicional, una herramienta de BI impulsada por IA a menudo puede detectar tendencias que, de otro modo, la gente pasaría por alto.

Muchas herramientas de gen BI también sugieren a los usuarios preguntas, datos y perspectivas para ayudarles a mejorar sus análisis. Y las herramientas de BI generativa pueden transformar los resultados del análisis de datos en imágenes e informes para compartirlos y consumirlos fácilmente. 

La BI tradicional requiere una cierta cantidad de experiencia en datos que no todos tienen. Puede ser difícil encontrar suficientes científicos de datos y analistas de negocio cualificados para cubrir todos los proyectos de BI.

Al permitir el análisis de autoservicio, las herramientas de BI generativa pueden ayudar a las organizaciones a mitigar el impacto de la escasez de habilidades de ciencia de datos en sus esfuerzos de BI.

Las herramientas de BI generativa procesan mayores volúmenes de datos de los que un científico de datos o un usuario empresarial podrían procesar manualmente.

También pueden procesar datos no estructurados, como documentos e imágenes, que constituyen una parte cada vez mayor de los datos empresariales. Los algoritmos tradicionales de IA basados en reglas pueden tener dificultades con los datos que no siguen un formato rígido, pero las herramientas de IA generativa no tienen esta limitación.

La BI generativa puede ayudar a las organizaciones a ahorrar tiempo y dinero al automatizar muchas de las partes de la inteligencia empresarial que más tiempo y recursos requieren, como la ejecución de cálculos y la creación de informes. Esto significa que las organizaciones pueden gastar menos dinero y mano de obra en análisis empresariales sin sacrificar la información práctica.

Aunque la BI generativa puede ofrecer muchos beneficios, la implementación de herramientas de BI generativa no está exenta de desafíos. Algunos de los obstáculos más comunes incluyen:

• Transparencia y explicabilidad
• seguridad y privacidad de los datos
• Alucinaciones
• Arquitecturas de datos ineficaces

Algunos modelos de IA generativa se comportan como cajas negras, dando poca idea del proceso que hay detrás de sus resultados. Esto puede ser problemático en los esfuerzos de inteligencia empresarial, donde los usuarios necesitan entender cómo se analizaron los datos para confiar en las conclusiones de una herramienta de BI generativa.

Además, algunas normativas, como la Ley de IA de la UE, exigen que las organizaciones sean transparentes sobre cómo sus herramientas de IA procesan los datos de las personas.

El uso de herramientas de BI generativa que expliquen su "razonamiento", incluidos los datos que utilizan y cómo llegan a sus conclusiones, puede ayudar a las organizaciones a mantener la transparencia y la explicabilidad. 

Las organizaciones tienen motivos legales y empresariales para priorizar la seguridad y la protección de los datos. Determinadas leyes, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, restringen la forma en que las empresas pueden utilizar diferentes tipos de datos. Además, las vulneraciones de datos cuestan a las organizaciones una media de 4,88 millones de dólares por violación, según el Informe "Cost of a Data Breach" de IBM.

Algunos modelos de IA generativa carecen de medidas sólidas de protección de datos y seguridad. De particular preocupación es el hecho de que las organizaciones podrían no ser capaces de controlar cómo estos modelos utilizan sus datos después de haberlos consumido.

Las herramientas de BI generativa con capacidades integradas de seguridad de datos y gobierno de datos pueden ayudar a las organizaciones a mantener el control sobre sus datos y evitar el acceso no autorizado.

Los modelos de IA generativa pueden experimentar alucinaciones. Es decir, pueden inventar cosas y generar resultados falsos. Las alucinaciones pueden descarrilar proyectos de inteligencia empresarial, lo que lleva a estrategias empresariales y pasos de acción que se basan en información incorrecta.

Las organizaciones pueden mitigar las alucinaciones al entrenar herramientas de BI generativa solo en conjuntos de datos de alta calidad y relevantes para el negocio. También pueden explorar otras técnicas, como la generación aumentada por recuperación (RAG), que permite a un LLM basar sus respuestas en una fuente de conocimiento externa y objetiva.

Como cualquier modelo de IA generativa, las herramientas de BI generativa necesitan acceso a grandes cantidades de datos de calidad. Una arquitectura de datos empresariales fragmentada, en la que los datos están aislados y dispersos por toda la organización, puede impedir que una herramienta de BI generativa acceda a los datos que necesita.

Una arquitectura de datos eficaz, con los sistemas de almacenamiento de datos adecuados conectados a un data fabric integrada, puede ayudar a garantizar que las herramientas de BI de última generación tengan los datos que necesitan para producir resultados de calidad.