10 formas de utilizar la IA en el análisis de datos

Los líderes empresariales siempre se enfrentarán a decisiones difíciles, pero la inteligencia artificial está ayudando a facilitar la toma de decisiones al mejorar el análisis de datos que los informa. La IA ya ha comenzado a transformar la forma en que las personas analizan los datos. Más allá de la velocidad a la que puede generar respuestas a preguntas empresariales, las herramientas de IA permiten reducir las fricciones en el proceso de toma de decisiones mediante la automatización de la preparación de datos para el análisis y la ejecución de pasos en minutos que antes exigían a los analistas muchas horas o días.

Este artículo exhaustivo examina el creciente papel de la IA en el análisis de datos, lo que las diferentes tecnologías de IA aportan y las muchas formas en que las empresas pueden utilizar la IA para aumentar la calidad de sus análisis.

¿Qué es la IA en el análisis de datos?

La IA se ha utilizado en el análisis de datos durante varios años, pero hasta hace poco era principalmente el dominio de las grandes empresas que procesaban enormes conjuntos de datos. Hoy en día, la IA se ha convertido en la corriente principal, gracias a los rápidos avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) y herramientas de IA generativa.

Estas herramientas de IA permiten a las empresas lograr resultados más rápidos, mayores escalas y más precisión de lo que podrían con las iteraciones anteriores de análisis de datos. Pueden automatizar partes del proceso de recopilación y preparación de datos para obtener información, que hoy requiere muchos recursos humanos. En consecuencia, con la IA, los analistas de datos se liberan para realizar trabajos de mayor valor, incluidos procesos de ajuste para análisis predictivos y prescriptivos más precisos.

Por ejemplo, mientras que el análisis de series temporales permite visualizar las tendencias históricas, como las transacciones pasadas de los clientes, la adición de capacidades de IA permite a las empresas realizar este análisis con mayores volúmenes de datos y luego elaborar predicciones o previsiones para respaldar mejor las decisiones. Las herramientas de análisis con capacidades de IA integradas también pueden aprender con el paso del tiempo, realizando descubrimientos inesperados, a veces independientemente de las consultas programadas.

Además, la IA permite a las organizaciones analizar una gama mucho más amplia de tipos de datos que las herramientas de análisis tradicionales. A diferencia de la analítica convencional, las herramientas de IA pueden escanear datos estructurados y no estructurados, descubriendo, por ejemplo, información que antes no estaba disponible en clips de audio o video. Permiten a los líderes empresariales utilizar consultas en lenguaje natural para ayudar a analizar datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, texto sin formato, PDF, videos y grabaciones de centros de llamadas.

Principales conclusiones

• La IA puede ayudar a automatizar tareas que normalmente consumen un valioso tiempo a los analistas de datos.
• La IA puede analizar flujos de datos entrantes para proporcionar insights empresariales en tiempo real.
• Proporcionar a las herramientas de análisis de IA acceso a los datos de la empresa puede fomentar la obtención de insights propios que generen una ventaja competitiva real.
• Una nueva clase de agentes de IA autónomos y semiautónomos se puede configurar para realizar una variedad de tareas sin intervención humana.

¿Por qué es importante la IA en la analítica de datos?

La aplicación de técnicas de IA a la analítica de datos ofrece algo más que mejoras progresivas en los procesos. La tecnología tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas obtienen insights de datos, la velocidad a la que lo hacen y la precisión de los resultados, al realizar automáticamente tareas como la identificación de patrones de datos y anomalías sin necesidad de programación u otras formas de intervención. Además, la IA se puede configurar para analizar los datos a medida que se transmiten, lo que impulsa la generación de insights empresariales en tiempo real.

Los LLM que han propiciado el rápido surgimiento de la IA pueden acceder a los datos de una organización, lo que permite aplicar análisis de IA a información propia, como registros de clientes y transacciones de ventas. Todo esto significa que la IA puede ayudar a las empresas de todos los tamaños a basar sus decisiones mucho más en los datos (opens in new tab), alcanzando de esta forma un objetivo muy ansiado. Por ello, la tecnología está ganando adeptos con gran rapidez. Se prevé que el mercado de análisis de IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 22,6%, de $ 29,1 mil millones en 2024 a $ 223,3 mil millones en 2034.

Tecnologías de IA en analítica de datos

La IA puede ofrecer analítica de datos empresariales en tiempo real, lo que permite a los responsables tomar decisiones más rápidas —de datos más actualizados— que nunca antes. La IA se diferencia del análisis de datos tradicional en que puede procesar una amplia gama de datos no estructurados mediante la ejecución de algoritmos de reconocimiento de patrones en fuentes de datos que incluyen secuencias de video, imágenes fijas y datos de sensores.

A continuación, se presentan breves descripciones generales de las tecnologías clave de IA que se pueden utilizar en el análisis de datos.

• IA generativa: la IA generativa abarca un amplio conjunto de tecnologías que generan resultados normalmente en función de los prompts formulados por los usuarios. La herramienta más común es el LLM (o gran modelo de lenguaje), que genera texto, y se comenta a continuación. Otras tecnologías generativas generan música, imágenes, videos y código. En el análisis, los LLM son la tecnología más utilizada.
• Técnicas de aprendizaje automático: aunque la mayoría de las herramientas de IA están respaldadas por aprendizaje automático, los LLM y sus parientes generativos van más allá de los métodos clásicos de entrenamiento para lograr objetivos más avanzados. Las herramientas clásicas de aprendizaje automático siguen siendo muy útiles, ya que pueden encontrar y corregir automáticamente errores en conjuntos de datos, detectar anomalías, clasificar imágenes y mucho más. Cuando se les da acceso a los datos empresariales, pueden desempeñar un papel vital en la transformación de los datos sin procesar en formatos listos para el análisis, lo que reduce el costo de la preparación de los datos y acelera el tiempo de obtención de insights. Las herramientas de aprendizaje automático también funcionan como base técnica para tareas específicas del sector, como el diagnóstico de enfermedades, la detección de fraudes y la predicción de la rotación de clientes.
• LLM: los LLM se entrenan en conjuntos de datos de texto muy grandes y están diseñados para generar contenido para el consumo humano o de máquinas. Pueden responder a consultas de usuarios complejas con respuestas accesibles y visualizaciones de datos. Usando un proceso conocido como generación aumentada por recuperación (RAG), se les puede dar acceso a datos empresariales relevantes y, así, facilitar la formulación de respuestas. El resultado mejora la eficiencia y la precisión de los analistas de datos al crear automáticamente informes analíticos y ejecutar verificaciones para identificar problemas de calidad de los datos. Además, un LLM habilitado para RAG puede identificar patrones de datos y desarrollar recomendaciones que ayuden a los equipos de datos a reforzar los modelos a fin de que los análisis produzcan resultados más satisfactorios. Estos LLM especializados pueden proporcionar a las empresas una ventaja empresarial imposible para otros modelos más generalizados.
• Agentes de IA: los agentes representan un paso más allá en la automatización de la IA. Utilizan LLM para crear planes a fin de realizar tareas complejas y pueden recurrir a otras herramientas que necesiten para cumplir un objetivo. Almacenan los resultados de tareas anteriores para poder evaluar la mejor manera de resolver nuevas tareas. Los agentes de IA podrían enviar alertas a los analistas sobre anomalías en los datos, validar los datos entrantes y organizar flujos de trabajo. Dado que pueden manejar procesos más complejos y utilizar herramientas, pueden cambiar de forma autónoma la forma en que evalúan los datos para proporcionar análisis más detallados, y a diferencia de los LLM por sí solos, son capaces de explicar los procesos que utilizaron para lograr un resultado.
• Procesamiento de lenguaje natural (PLN): el PLN es una forma de IA que se centra en comprender el lenguaje a medida que se escribe o se pronuncia. Se puede utilizar para proporcionar a los sistemas de análisis una comprensión semántica de los datos y las solicitudes de los usuarios. En la analítica, el PLN permitiría a un ejecutivo preguntar "cómo fueron las ventas de camisas verdes el mes pasado" en lugar de necesitar un analista de datos que busque los SKU relevantes, escribir las sentencias SQL necesarias para extraer datos y, a continuación, realizar el análisis solicitado.
• Generación aumentada por recuperación (RAG): los LLM habilitados para RAG aprovechan las fuentes, como los datos empresariales, para incorporar información reciente y específica del contexto en el proceso de generación de contenido, lo que produce resultados relevantes y precisos. Sin RAG o un sistema similar, los LLM no tendrán acceso a los datos corporativos, lo que los hará ineficaces para el análisis.
• Indexación de datos vectoriales: los vectores son cadenas numéricas generadas por IA que capturan el significado semántico u otras características de los datos, como si un automóvil es rojo o si una casa es de estilo colonial. Esto permite realizar la recuperación de datos basada en el significado y no en coincidencias exactas. En el análisis de datos, el análisis vectorial puede identificar contenido, como artículos con información similar, y la RAG puede proporcionar los datos a los LLM para ayudarlos a responder los prompts de los usuarios. La indexación vectorial puede identificar imágenes similares, como la localización de todos los autos deportivos rojos de dos puertas en un conjunto de datos más grande. Los vectores pueden admitir el análisis de datos multimodales, la búsqueda en texto, imágenes y otros tipos de datos.
• Búsqueda de similitud: ya que los vectores permiten a las computadoras comprender y procesar datos basados en un significado semántico, se pueden utilizar para búsquedas de similitud. Un comprador potencial puede pedir que se le muestren todas las casas similares a las que le gustan. En el análisis, se puede pedir a las bases de datos habilitadas para vectores que devuelvan todos los datos que sean similares a la consulta del usuario. Por ejemplo, si un ejecutivo quiere saber en qué medida van bien las ventas de camisas verdes, se pueden utilizar vectores para recuperar todos los datos similares a las "camisas verdes".

¿Dónde se puede aplicar la IA en la analítica de datos?

A medida que los conjuntos de datos y los LLM crecen en tamaño y utilidad, la IA puede ayudar a gestionar la creciente complejidad y el volumen de los datos. Las técnicas de IA se pueden utilizar en muchos tipos de análisis, lo que ayuda a los equipos de datos a detectar patrones y anomalías de manera más eficiente y rápida que con las generaciones anteriores de herramientas de análisis. La capacidad de la IA para fortalecer el análisis de datos en tiempo real respalda la agilidad empresarial y la toma de decisiones oportuna y basada en datos. Y, como la IA puede ayudar a automatizar la preparación de datos, ofrece el potencial de recortar los costos operativos de la analítica y acelerar la obtención de información.

1. Análisis predictivos

   La IA puede ayudar a los analistas a generar confianza en la organización de los datos, los modelos de datos y los resultados del análisis predictivo (opens in new tab) mediante la evaluación de conjuntos de datos más grandes y el aumento de la precisión de las previsiones. Al integrar la IA en la analítica predictiva, los analistas pueden anticipar mejor las tendencias futuras, mitigar los riesgos potenciales y personalizar las ofertas basadas en insights predictivos.

2. Pronósticos

   La IA ofrece a los analistas numerosas ventajas en su capacidad para escalar, automatizar análisis y procesar datos no estructurados, como imágenes y contenido de redes sociales, para mejorar la previsión. Algunos modelos de IA también pueden aprender y adaptarse a las condiciones cambiantes y descubrir tendencias y sentimientos de los clientes, insumos que son fundamentales para formular una demanda precisa, una cadena de suministro y previsiones financieras (opens in new tab).

3. Análisis de sentimientos

   Las empresas emplean el análisis de sentimientos para comprender las interacciones y los comentarios de los clientes, monitorear las redes sociales y evaluar la investigación de mercado. La IA puede ayudar a los analistas a procesar esos inputs de datos más rápido y a trabajar con una gama más amplia de entradas, incluidos los datos no estructurados, para ofrecer un análisis más preciso. Los modelos de análisis de sentimientos pueden ayudar a los responsables de marketing a ajustar sus mensajes, productos o servicios de acuerdo con los cambios en el sentimiento.

4. Segmentación de clientes

   La segmentación de clientes es una tarea que requiere muchos recursos y que puede beneficiarse de la automatización basada en IA. Los analistas de datos pueden utilizar la IA para ayudarlos a integrar datos de sistemas de gestión de relaciones con los clientes y planificación de recursos empresariales (ERP) (opens in new tab), entre otros, para ayudar a segmentar a los clientes según factores como el gasto, los comportamientos y el compromiso. Con la segmentación de clientes basada en IA, los analistas pueden identificar con mayor claridad los segmentos de alto valor que mejoran la eficacia de las campañas de marketing y ventas, lo que, a su vez, mejora el rendimiento empresarial.

5. Generación de texto

   Los LLM pueden generar automáticamente los primeros borradores de informes rutinarios, facilitando el flujo de trabajo de un analista de datos para que puedan centrarse en producir insights y análisis de mayor valor. La IA también puede descargar algunas tareas, como categorizar, documentar y catalogar conjuntos de datos, para mejorar la utilidad de los datos para los responsables de la toma de decisiones. Las herramientas de GenAI pueden analizar datos y generar contenido convincente y gramaticalmente correcto, de forma masiva, y adaptar ese contenido a diferentes estilos y tonos de escritura para adaptarse a varios públicos.

6. Detección de anomalías

   Los analistas de datos emplean una variedad de modelos de IA para descubrir desviaciones, excepciones y anomalías estadísticas significativas en un conjunto de datos. Las técnicas de ML son particularmente eficaces en esas tareas. Los analistas de datos pueden utilizar modelos de reconocimiento de anomalías personalizados que ayuden a mejorar la detección de fraudes o las iniciativas de servicio al cliente.

7. Depuración y solución de problemas

   Los análisis suelen ser un trabajo continuo, que requiere que los equipos de datos ajusten las consultas y solucionen los problemas de calidad de la información que puedan generar resultados falsos. Los desarrolladores y los equipos de control de calidad emplean herramientas de IA para ayudarlos a identificar las causas fundamentales de los errores de datos y codificación. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden ayudar a prevenir errores de análisis comprobando datos o código antes de iniciar una carga de trabajo de análisis, lo que indica problemas como la falta de valores en un conjunto de datos.

8. Automatización

   Los analistas de datos pueden dominar el costo y la complejidad de gestionar grandes cargas de trabajo de análisis mediante la automatización para maximizar la eficiencia del procesamiento y evitar errores, y minimizar la intervención humana. Las organizaciones en campos altamente regulados podrían emplear la automatización de la IA en los análisis para satisfacer los requisitos de información, ayudando a los analistas a realizar un seguimiento de las métricas y escribir informes con visualizaciones de datos. Cada vez más, la automatización se está aplicando a conjuntos de datos para reconocer patrones y detectar anomalías.

9. Cuadros de mando y generación de informes

   Debido a que la IA puede aprovechar una gama más amplia de tipos de datos que las formas anteriores de análisis, los analistas pueden usarla para ampliar la profundidad y el alcance de los informes de indicadores clave de rendimiento (KPI) (opens in new tab) en tiempo real. Esto puede ayudar a las empresas a supervisar más de cerca los KPI que reflejan las interacciones con los clientes, la previsión de ventas, el gasto y mucho más. A medida que la IA se convierte en una parte más integral de la analítica de datos, puede aumentar la calidad de los informes generados automáticamente, reduciendo el costo y la complejidad, por ejemplo, de cumplir varios mandatos de cumplimiento regulatorio (opens in new tab).

10. Visualización de datos

    Las tendencias de datos suelen ser mucho más fáciles de visualizar cuando se presentan en un gráfico que en una tabla. Los analistas de datos utilizan herramientas de visualización para presentar los datos en formatos fácilmente comprensibles, para que los responsables de la toma de decisiones empresariales los entiendan, compartan y utilicen rápidamente. Las herramientas de visualización de datos basadas en IA pueden ayudar a analizar los datos rápidamente, descubrir patrones y predecir cómo las tendencias podrían cambiar con el tiempo.

Ejemplos de casos de uso de IA en análisis de datos

A medida que los analistas de datos adoptan la IA, están descubriendo nuevas formas no tradicionales de utilizar los datos para generar valor empresarial. Estas son cinco formas importantes en que las organizaciones utilizan la IA en la analítica.

• Depuración de código: las herramientas de codificación asistidas por IA pueden ayudar a los ingenieros de software a completar su código, encontrar errores y sugerir enfoques alternativos. Esto puede ser valioso para depurar scripts de análisis de datos y mejorar la precisión y confiabilidad de los análisis.
• Limpieza automática de datos: la corrección de errores en un conjunto de datos es costosa y requiere mucho tiempo, pero es vital para obtener resultados precisos. La aplicación de IA para corregir imprecisiones de conjuntos de datos, como la eliminación de información duplicada, permite a los analistas dedicar menos tiempo a intervenciones manuales y más tiempo a centrarse en funciones de análisis de primer nivel.
• Generación de datos sintéticos: en el sector de la salud, proteger la información de identificación personal es un requisito federal. Los datos sintéticos (datos artificiales que replican los patrones, estructuras y otras propiedades de los datos del mundo real sin contener información del mundo real) permiten a los analistas de datos evitar exponer información confidencial que viole los estándares y requisitos de protección de la privacidad.
• Análisis predictivo mejorado: identificar patrones de datos complejos mediante modelo predictivo permite a las empresas mejorar su dominio de las aplicaciones de alto valor, como la previsión de la demanda, la rotación de clientes y el mantenimiento preventivo. La analítica predictiva mejorada con IA puede procesar conjuntos de datos más grandes y emplear enfoques más sofisticados que los formularios anteriores, ofreciendo así insights más profundos y precisos que los métodos estándar.
• Extracción y explicación de insights: los métodos analíticos compatibles con IA que detectan patrones y anomalías ocultos en grandes conjuntos de datos se vuelven aún más valiosos cuando pueden presentar resultados en un lenguaje claro y sencillo. Esto es especialmente útil en el análisis de la causa raíz, que los analistas podrían utilizar para determinar los orígenes de los problemas de rendimiento del sistema, por ejemplo, y posteriormente realizar correcciones oportunas.

Aprovecha la IA integrada con NetSuite

El uso de la IA está creciendo porque las organizaciones quieren que ayude a aumentar la productividad y a generar insights, mientras que sus empleados buscan que simplifique su trabajo y les ayude con sus tareas más duras del día a día. NetSuite incorpora la funcionalidad de IA en todo su sistema ERP para ayudar a cumplir estos objetivos estratégicos de IA.

Los líderes empresariales, por ejemplo, pueden tomar decisiones más rápidas e informadas con la ayuda de las capacidades de NetSuite AI Advisor. Puede ayudarlos a aplicar el análisis de IA a grandes conjuntos de datos para mejorar la precisión de las previsiones y agregar comentarios narrativos a los informes. NetSuite AI Assistant aprovecha el poder de GenAI para mejorar el procesamiento de facturas, la generación de contenidos y la detección de anomalías financieras. NetSuite SuiteAnalytics Assistant puede aumentar la productividad del equipo mediante la creación de informes y gráficos a través de una interfaz de lenguaje natural.

El análisis de datos es un proceso a menudo complejo y lento que necesita el grado de automatización que brinda la IA. Los responsables de la toma de decisiones saben que pueden lograr mejores resultados empresariales si cuentan con insights más oportunos y precisos, pero para lograrlo en muchos casos deben antes dedicar tiempo y dinero para limpiar e integrar datos de fuentes dispares. La IA puede ayudar a las organizaciones a abordar esos obstáculos preparando automáticamente conjuntos de datos para el análisis. Sin embargo, hay más ventajas. Las capacidades de IA pueden mejorar la calidad y precisión de los resultados de análisis y mejorar la capacidad de los equipos de análisis para compartir esos resultados de manera que sean más comprensibles para todas las partes interesadas.

Preguntas frecuentes sobre IA en análisis de datos

¿La IA ayuda a los analistas de datos?

La IA puede abordar los pasos de preparación de datos que hasta ahora han impedido a los analistas de datos realizar un trabajo de mayor valor. Las empresas pueden utilizar la IA en la realización de pruebas estadísticas, descubrir patrones, anomalías y correlaciones, y a la hora de detectar problemas de calidad de los datos antes de iniciarse el análisis. Estos usos de la IA pueden ayudar a mejorar la precisión y aumentar la productividad de los analistas de datos.

¿Se puede usar la IA para recopilar datos?

La IA puede potenciar la recopilación de información, utilizando la automatización para preparar los datos para el análisis. Realiza tareas que requieren mucha mano de obra, como fusionar conjuntos de datos, estandarizar diversos formatos y validar datos. La IA también recopila datos de otras formas valiosas, por ejemplo, filtrando flujos de datos sin procesar procedentes de sensores del Internet de las cosas y otros dispositivos. Estas fuentes de datos en tiempo real permiten a las organizaciones obtener información oportuna sobre el estado de los dispositivos críticos.