¿Qué es el analytics de IA?

El analytics de inteligencia artificial es un área especializada dentro del analytics de datos, que forma parte de los campos más amplios del analytics de negocios y el business intelligence. Todos estos campos se centran en transformar los datos en insight aplicable en la práctica.

El analytics tradicional se basa en técnicas básicas de análisis estadístico, como el análisis de regression, las pruebas de hipótesis y las estadísticas descriptivas. Estos métodos proporcionan información sobre los patrones y las relaciones de los datos, pero tienen un alcance y una complejidad limitados. Los enfoques tradicionales implican un procesamiento manual de datos que consume mucho tiempo en hojas de cálculo de Microsoft Excel e reportes y visualización manuales. Antes de la IA, el analytics se basaba en modelos y técnicas de forecasting más simples, como el análisis de series temporales y la regression lineal, que producían capacidades predictivas limitadas y requerían procesos que requerían mucha mano de obra.

La implementación de IA en el analytics de negocios se convirtió en un imperativo para las grandes organizaciones que buscan maximizar el beneficio competitivo. La capacidad de la IA para procesar rápidamente grandes volúmenes de datos, identificar patrones y generar información predictiva ofrece un beneficio competitivo significativo. Esto permite a las compañías tomar decisiones basadas en datos que mejoran varios indicadores clave de rendimiento (KPI), reducen costos y mejoran los resultados comerciales.

Hay cuatro tipos principales de analytics de datos, y la IA se puede emplear para mejorar los cuatro.

El analytics descriptivo impulsado por IA proporciona una comprensión clara y completa del rendimiento anterior. Con algoritmos de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA puede examinar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Pensemos en un minorista que despliega algoritmos de IA para analizar los datos de los clientes y descubrir insight sobre las tendencias y preferencias de compra.

Por ejemplo, un sistema de IA puede procesar millones de registros de ventas y tendencias de redes sociales para identificar qué productos son los más populares durante ciertas temporadas o qué artículos se compran juntos con frecuencia. Este análisis del comportamiento del cliente se puede visualizar en paneles, mostrando el rendimiento de las ventas a lo largo del tiempo, la segmentación de los clientes basada en los hábitos de compra y la eficacia de las campañas de marketing. Al proporcionar una visión detallada y completa de las experiencias pasadas de los clientes, el analytics descriptivo impulsado por IA ayuda a los minoristas a tomar decisiones basadas en datos para optimizar la gestión del inventario, adaptar las estrategias de marketing y mejorar la satisfacción del cliente.

La IA mejora los analytics de diagnóstico al identificar rápidamente las causas subyacentes y las correlaciones dentro de conjuntos de datos complejos, lo que permite una resolución de problemas más precisa y oportuna. Un ejemplo de cómo la IA mejora los analytics de diagnóstico se puede encontrar en la atención médica. Los algoritmos de IA analizan los datos de los pacientes, incluidos los historiales médicos, los resultados de laboratorio y las exploraciones por imágenes. Estos algoritmos identifican las causas principales de enfermedades y afecciones con mayor precisión y rapidez que los métodos tradicionales. Por ejemplo, la IA puede detectar patrones en imágenes radiológicas que indican etapas tempranas de enfermedades como el cáncer, proporcionando a los médicos información valiosa que ayuda a un diagnóstico preciso y planes de tratamiento personalizados.

La IA mejora el analytics predictivo mediante el uso de algoritmos avanzados para analizar datos históricos e identificar patrones, lo que permite forecastings más precisas de tendencias y resultados futuros. En los servicios financieros, los modelos de machine learning analizan datos históricos del mercado e indicadores económicos para predecir los precios de las acciones y los riesgos de inversión, ayudando a los inversionistas a tomar decisiones informadas y gestionar sus carteras de manera más eficaz.

Los analistas pueden aprovechar la IA no solo para analizar datos, sino también para brindar recomendaciones prácticas para mejores procesos de toma de decisiones y sugerir el mejor curso de acción para diversos escenarios. Un ejemplo de IA empleada en analítica preventiva es la gestión de la cadena de suministro, donde los sistemas de IA analizan datos sobre niveles de inventario, forecasting de demanda y condiciones de envío. Estos sistemas recomiendan cantidades de pedidos y plazos de entrega óptimos, minimizando así los costos y mejorando la eficiencia.

El analytics basado en IA generalmente sigue estos pasos:

Los profesionales deben primero identificar qué se espera que el modelo prediga para seleccionar el enfoque más apropiado. Existen distintos modelos adaptados a casos de uso específicos, y elegir el modelo y los datos correctos es crucial para lograr resultados óptimos de manera rápida y rentable.

Los flujos de trabajo comienzan con científicos de datos o analistas de datos que recopilan datos relevantes tanto de fuentes de datos internas como de proveedores externos. La precisión y eficacia de los modelos dependen de la calidad y cantidad de los datos recopilados. Una vez recopilados, los datos se preprocesan para limpiarlos, transformarlos y prepararlos para el análisis. Este paso implica abordar missing values, eliminar duplicados, estandarizar formatos y codificar variables categóricas para garantizar que los datos sean consistentes y estén listos para el modelado.

Antes de aplicar la analítica preventiva, los analistas generalmente realizan analytics descriptivos para revisar el rendimiento pasado y el analytics predictivo para proyectar resultados futuros. El analytics descriptivo implica resumir y visualizar datos para obtener insights sobre tendencias y patrones históricos, mientras que el analytics predictivo emplea modelos estadísticos y de machine learning para el forecasting de eventos o comportamientos futuros.

La analítica preventiva implica la construcción de modelos matemáticos y algoritmos de optimización para recomendar decisiones empresariales destinadas a lograr los mejores resultados posibles. Estos modelos consideran varios factores, como restricciones, objetivos, incertidumbres y compensaciones, y se basan en insight de análisis descriptivos y predictivos para sugerir cómo una organización debe responder a diferentes escenarios.

Luego de la evaluación, los modelos se integran en sistemas operativos o aplicaciones para proporcionar predicciones y recomendaciones en tiempo real. Esto podría implicar la incorporación de los modelos en sistemas de software, API o paneles de control existentes para automatizar los procesos de toma de decisiones u ofrecer insight prescriptivo a los usuarios, facilitando un uso más fluido del insight.

La supervisión y el mantenimiento continuos de los modelos son necesarios para garantizar su eficacia y relevancia continuas. Esto incluye el seguimiento del rendimiento del modelo, la actualización con nuevos datos, el reentrenamiento periódico y el perfeccionamiento de los modelos para adaptarlos a las condiciones cambiantes o a los patrones de datos en evolución.

La historia del analytics de IA rastrea la evolución tanto de la inteligencia artificial como de la ciencia de datos, marcando etapas importantes tanto en la tecnología como en la metodología. Esta historia culmina en una verdadera época dorada del analytics de IA que caracteriza nuestro momento actual.

La IA generativa, popularizada en aplicaciones como ChatGPT, está preparada para tener un impacto significativo en los analytics al mejorar sus diversos aspectos. Por ejemplo, la creación de datos sintéticos puede aumentar los conjuntos de datos existentes e informar 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.