Las plataformas de Business Intelligence (BI) están evolucionando. Al añadir inteligencia artificial y machine learning, las empresas están transformando los data dashboards y el business analytics en plataformas de soporte para decisiones más completas. Este movimiento hacia la “inteligencia de decisión” ve cómo su sofisticada combinación de herramientas se incorpora cada vez más a los flujos de trabajo corporativos, cuando y donde los tomadores de decisiones más las necesitan.
“La inteligencia de decisión es la capacidad de la empresa para procesar grandes cantidades de datos para tomar decisiones”, dice Nicole France, analista de Constellation Research. “Es lo mismo que haría la inteligencia de negocios, pero accesible en toda la empresa”.
Algunos de los ejemplos más visibles de inteligencia de decisión en acción son los motores de recomendación, que utilizan analytics para predecir qué productos encontrarían más adecuados los consumidores o qué películas deberían ver a continuación. Herramientas como estas proporcionan contexto y opciones pertinentes para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones, dice France, y añade que los dashboards y analytics de las herramientas tradicionales de BI siguen siendo valiosos, pero la inteligencia de decisión es más accesible y relevante.
“Para las personas en la línea de frente, el contexto es importante”, afirma ella. “Y hay un nivel de complejidad que es difícil de acertar. El objetivo es presentar las cosas de una manera clara y fácil de entender, para que las personas puedan comprender análisis complejos y tomar una decisión rápidamente”.
El argumento a favor de la inteligencia de decisión
La pandemia de Covid-19 aceleró las transformaciones digitales en casi todos los sectores de la economía global, y la IA está cada vez más en el centro de ello. Más del 95% de las empresas encuestadas por 451 Research consideran que la IA es importante para la transformación digital, y el 65% afirma que es muy importante.
Según el estudio, publicado a finales de enero, la adopción de IA aumentó 9 puntos porcentuales el año pasado en los EE. UU. en comparación con el año anterior, con solo el 28% de las empresas afirmando haber ralentizado sus iniciativas de IA como resultado de la pandemia.
Y un campo clave donde la IA se está popularizando es Data & Analytics. Según una encuesta de 2021 realizada a desarrolladores de software y líderes de TI por RealBI, el 41% de las empresas experimentó un aumento en las solicitudes de acceso a datos y analytics, siendo uno de los motivos principales permitir que los usuarios tomen decisiones basadas en datos. Además, el estudio mostró un mayor interés en incorporar el machine learning en software de analytics o dashboards, con casi un 16% planeando añadir la tecnología en un futuro cercano, frente al 6% de las empresas que lo hacen actualmente.
Del mismo modo, la adición de IA o machine learning a una plataforma de inteligencia de negocios le permite evolucionar hacia una plataforma de inteligencia de decisión, proporcionando contexto, predicciones y recomendaciones cuando y donde el tomador de decisiones lo necesite.
Según Gartner, más de un tercio de las grandes organizaciones tendrán analistas practicando la inteligencia de decisión para 2023.
La firma de investigación define la “inteligencia de decisión” como un marco que permite a los líderes de datos y analytics diseñar modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio. En la práctica, esto significa que la inteligencia de decisión utiliza analytics para ayudar a empleados, clientes o socios comerciales a tomar decisiones, ofreciéndoles datos, análisis y predicciones cuando y donde los necesitan.
A medida que la inteligencia de decisión se convierte en una parte central de los procesos de negocio, las decisiones se toman de forma más rápida, fácil y económica que antes.
Casos de uso para la inteligencia de decisión
La ciberseguridad es un área en la que las personas deben tomar decisiones basadas en grandes cantidades de datos que se mueven rápidamente, con un alto riesgo potencial para sus empresas. Aquí, la IA y el ML pueden ayudar a los analistas de seguridad a tomar mejores decisiones, como demuestra la empresa de redes Cato Networks.
“Utilizamos IA y ML de forma intensiva para diversas actividades en Cato”, afirma Avidan Avraham, líder del equipo de investigación de la empresa. “Por ejemplo, construimos un modelo de reputación que utiliza toda la información que tenemos sobre un dominio o dirección IP. Basándonos en datos de la red interna y datos de inteligencia de código abierto, predice la probabilidad de que sea malicioso”.
Esto significa que los analistas que cazan amenazas pueden priorizar sus investigaciones, señala.
Cato construyó su propia tecnología para lograrlo, utilizando Amazon Elastic MapReduce para entrenar sus modelos. La empresa ya utiliza el sistema desde hace más de un año, dice Avraham, con buenos resultados y un bajo índice de falsos positivos. “Está incorporado en el flujo de trabajo de nuestros analistas”, comenta. “Antes de desarrollar esta tecnología, solíamos hacer el análisis manualmente, por lo que, obviamente, ahora es un proceso mucho más rápido”.
La inteligencia de decisión también puede ayudar a las empresas a ser más consistentes. Considere, por ejemplo, a un empleado bancario que toma una decisión sobre la aprobación de un préstamo.
“Lo que ocurre en muchos casos cuando intervienen personas es que cada individuo tiene una formación diferente”, afirma Anand Rao, socio y líder global de IA en PricewaterhouseCoopers.
Existen formas en que las empresas intentan lograr la consistencia, como a través de la capacitación, pero los factores externos siguen influyendo. Por ejemplo, si un agente de crédito está teniendo un mal día. Aquí, las herramientas de inteligencia de decisión pueden proporcionar contexto y recomendaciones para ayudar a crear una mayor consistencia en los procesos de negocio.
Las aplicaciones de inteligencia de decisión en otros ámbitos corporativos, incluyendo la gestión de relaciones con el cliente y las herramientas de ventas, también están creciendo, y no es de extrañar, dada la promesa de emparejar la inteligencia humana con la IA para potenciar el proceso de toma de decisiones.
Maria Korolov, CIO (EE. UU.)
Los sistemas e estrategias de BI se están potenciando con IA y machine learning para proporcionar contexto en la toma de decisiones