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

Hoy en día, las organizaciones están empoderadas y abrumadas por los datos. Este paradigma se encuentra en el corazón de la estrategia de inteligencia de negocios moderna: aunque hay una cantidad sin precedentes de datos disponibles, desbloquear insights procesables requiere más que el acceso a números.

El impulso por aumentar la productividad, utilizar los Recursos de forma inteligente y fomentar la sustentabilidad mediante la toma de decisiones basada en datos es más fuerte que nunca. Sin embargo, las bajas tasas de adopción de las herramientas de businessintelligence (BI) presentan un obstáculo significativo.

Según Gartner, aunque el número de empleados que utilizan analytics y business intelligence (ABI) ha aumentado en el 87 % de las organizaciones encuestadas, solo el 29 % de los empleados siguen utilizando ABI en promedio. A pesar de los claros beneficios de la BI, el porcentaje de empleados que emplean activamente herramientas de ABI experimentó 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, particularmente los paneles, es un problema multifacético arraigado tanto en las limitaciones inherentes de estas herramientas como en las necesidades cambiantes de las empresas modernas. Aquí tienes un análisis más profundo de por qué estos desafíos pueden persistir y qué significa para los usuarios de toda una organización:

1. Complejidad y falta de accesibilidad

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

2. Alcance limitado para obtener información procesable

Los paneles generalmente proporcionan resúmenes de alto nivel o instantáneas de datos, que son útiles para comprobaciones rápidas de estado, pero a menudo insuficientes para tomar decisiones comerciales. Tienden a ofrecer una orientación limitada sobre qué acciones tomar a continuación, sin el contexto necesario para obtener insights procesables y listos para tomar decisiones. Esto puede hacer que los responsables de la toma de decisiones se sientan sin apoyo, ya que necesitan algo más que datos; necesitan insights que informen directamente la acción.

3. Las “incógnitas desconocidas”

Una barrera importante para la adopción de BI es el desafío de no saber qué preguntas hacer o qué datos podrían ser relevantes. Los paneles 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 insights críticos, lo que hace que los paneles sean menos efectivos para el análisis exploratorio de datos y la toma de decisiones en tiempo real.

Si bien los paneles tradicionales nos han servido bien, ya no son suficientes por sí solos. El mundo de BI está cambiando hacia herramientas integradas y personalizadas que entienden lo que cada usuario necesita. No se trata solo de ser fácil de usar; se trata de hacer que estas herramientas sean parte vital de los procesos diarios de toma de decisiones para todos, no solo para aquellos con experiencia técnica.

Las tecnologías emergentes, como IA generativa (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 insights contextualmente relevantes en los que los usuarios pueden confiar y en los que pueden actuar de inmediato.

Nos estamos alejando del enfoque único de los paneles tradicionales hacia 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 procesables, mejorando su capacidad para actuar con confianza en función de los insights.

A medida que miramos hacia el futuro, la facilidad de uso y la personalización redefinen la trayectoria de BI.

1. Enfatizar la facilidad de uso

La nueva generación de herramientas de BI rompe las barreras que antes hacían que los potentes analytics de datos fueran accesibles solo para los científicos de datos. Con interfaces más simples que incluyen interfaces conversacionales, estas herramientas hacen que interactuar con los datos sea tan fácil como tener un chat.

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

Por ejemplo, imagina 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, le preguntan a la herramienta de BI: "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el mes pasado?" o "¿Cómo nos estamos desempeñando en comparación con el mismo período del año pasado?"

El sistema entiende las preguntas y proporciona respuestas precisas en segundos, al igual que 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 manera efectiva y tomar decisiones informadas rápidamente.

2. Personalización de conducción

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

Por ejemplo, un panel de control puede mostrar las métricas más importantes para un gerente de mercadotecnia de manera diferente que para un supervisor de producción. No se trata solo del rol del usuario; también se trata de lo que está sucediendo 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 sobre todos los cambios, los sistemas se centran en los cambios más críticos en función de la importancia pasada. Estas alertas pueden incluso adaptarse cuando cambian las condiciones del negocio, lo que ayuda a garantizar que los usuarios obtengan la información más relevante sin tener que buscarla ellos mismos.

Al integrar una comprensión profunda tanto del usuario como de su entorno empresarial, las herramientas de BI pueden ofrecer insights que son exactamente lo que se necesita 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 enfrentan desafíos importantes que pueden dificultar su adopción. Comprender estos desafíos es crucial para las empresas que buscan utilizar 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 sobre el cambio a nuevos sistemas, temiendo la curva de aprendizaje o posibles interrupciones en sus flujos de trabajo rutinarios. Promover una cultura que valore el aprendizaje continuo y la adaptabilidad tecnológica es clave para superar esta resistencia.

2. Complejidad de la integración

La integración de nuevas tecnologías de BI con la infraestructura de TI existente puede ser compleja y costosa. Las organizaciones deben ayudar a garantizar que las nuevas herramientas sean compatibles con sus sistemas actuales, lo que a menudo implica mucho tiempo y experiencia técnica. La complejidad aumenta cuando se trata de mantener la coherencia y la seguridad de los datos en múltiples plataformas.

3. Gobernanza de datos y seguridad

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

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

Según Gartner, para 2025, las funciones de consumerización aumentada impulsarán la adopción de capacidades ABI más allá de 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 sabiamente. Fomentando una cultura que abraza el aprendizaje continuo y la innovación, las organizaciones pueden aprovechar plenamente el potencial de la IA generativa y la analítica aumentada para tomar decisiones más inteligentes, rápidas e informadas.