Jeffrey Erickson | Escritor sénior | 13 de enero de 2025
Las empresas han aplicado modelos de aprendizaje automático a sus esfuerzos de análisis de datos durante muchos años. Solo tiene sentido que los analistas que realizan un seguimiento de grandes volúmenes de transacciones financieras o lideran operaciones de seguridad ejecuten datos a través de modelos de aprendizaje automático que encuentren anomalías y tendencias a velocidades que los humanos no pueden igualar.
Ahora, los grandes modelos de lenguaje, o LLM, que parecen obtener nuevas capacidades sofisticadas cada semana, ofrecen oportunidades intrigantes para que los científicos de datos y los analistas de datos transformen sus flujos de trabajo a través de la automatización y traigan información basada en datos a más personas en todas sus organizaciones.
La analítica de IA, a veces llamada analítica aumentada de IA, es una forma de analizar el rendimiento empresarial mediante una combinación de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y técnicas de gestión de datos. Al igual que los análisis tradicionales, el objetivo de los análisis de IA es encontrar patrones, prever tendencias, extraer insights, realizar predicciones, o alguna combinación de estos. La diferencia es que el análisis de IA utiliza modelos de machine learning (ML) para analizar grandes conjuntos de datos casi en tiempo real y, a continuación, aprovecha los potentes LLM para automatizar el proceso de preparación y análisis de datos y visualización de resultados.
Para ello, un proceso de análisis de IA busca automatizar muchas tareas que antes hacían mucha mano de obra, como la preparación de datos, la limpieza de datos y el modelado de datos. Una vez que los datos se preparan y el análisis está en marcha, el sistema de análisis de IA ayuda a generar visualizaciones de sus hallazgos e incluso recomienda cursos de acción. Debido a que la IA puede monitorear y analizar constantemente grandes cantidades de datos en tiempo casi real, puede probar un gran número de combinaciones de puntos de datos y determinar las relaciones entre ellos.
El objetivo es que los analistas simplemente consulten los datos en lugar de pasar por complejos procesos manuales de preparación y ciencia de datos.
El análisis de datos tradicional es un proceso consultivo e iterativo que se lleva a cabo entre un empresario y un analista de datos o científico de datos. Los científicos de datos tienden a centrarse en preparar los datos y aplicar técnicas y herramientas para interpretarlos, mientras que los analistas de datos son buenos en el uso de software de análisis empaquetado para informar las decisiones empresariales, pero los roles a menudo se superponen. Ambos pueden ser considerados expertos en análisis de datos capaces de formular preguntas o hipótesis sobre lo que los datos podrían revelar. Luego ensamblarán los datos y aplicarán técnicas y herramientas sofisticadas para ver si el análisis de datos responde a la pregunta o valida la hipótesis. A continuación, podrían crear estas conclusiones en un panel de control que realice un seguimiento de las métricas de negocio predefinidas a lo largo del tiempo. La analítica de datos tradicional sigue siendo una herramienta importante para ayudar a las empresas a explorar las relaciones y tendencias en los datos empresariales estructurados; ha sido invaluable para responder preguntas ad hoc sobre el rendimiento empresarial.
Por el contrario, la analítica de IA utiliza LLM junto con modelos separados de aprendizaje automático para automatizar los pasos que los humanos toman para completar el análisis. Permite a los analistas empresariales solicitar y sintetizar información de forma dinámica sin la ayuda de expertos en TI. Una vez configurado para analizar una amplia variedad de datos de aplicaciones empresariales, así como datos no estructurados de redes sociales, correos electrónicos, imágenes y documentos, la analítica de IA puede hacer mucho más rápida y consistentemente de lo que un humano podría hacer. No es de extrañar que la analítica de IA se esté convirtiendo rápidamente en una herramienta favorita de los analistas para profundizar sus análisis y mejorar su eficiencia.
Análisis de IA frente a análisis de datos tradicionales
Análisis de IA | Analítica de datos tradicional |
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Aplica modelos de aprendizaje automático para permitir análisis y predicciones en tiempo real | Se centra más en el análisis de lotes de datos históricos |
Reúne datos estructurados y no estructurados para el análisis. | Utiliza procesos manuales que implican el riesgo de errores humanos |
Utiliza la automatización para ayudar a reducir las instancias de errores humanos | Incorpora datos de aplicaciones de negocio y otros orígenes de datos estructurados |
Los humanos aportan creatividad y discreción al dirigir cómo la IA hace su trabajo | Beneficios de la experiencia humana y la intuición en un proceso deliberativo y colaborativo |
Conclusiones clave
La analítica de IA aprovecha las tecnologías avanzadas, incluido el aprendizaje automático, los LLM y la visualización de datos, para mejorar la toma de decisiones empresariales. Debido a que la analítica de IA automatiza muchas facetas del análisis de datos tradicional, puede ayudar a reducir los costos actuales de la analítica, mejorar la precisión y liberar a los analistas para que se centren en el pensamiento estratégico de alto nivel.
Al igual que el análisis empresarial tradicional, el análisis de IA utiliza herramientas de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos. A diferencia de la analítica tradicional, la analítica de IA puede automatizar tareas, como la recopilación, limpieza y categorización de datos, incluso para datos no estructurados, como imágenes y documentos, y luego monitorear constantemente los datos para aprender patrones, detectar anomalías y encontrar correlaciones. Esto permite que los análisis de IA proporcionen información casi en tiempo real, incluso de fuentes de datos grandes, complejas y diversas.
Las empresas han invertido durante mucho tiempo en herramientas de análisis de datos y experiencia para ayudarles a tomar mejores decisiones. La analítica de IA puede ayudar a mejorar drásticamente la toma de decisiones empresariales automatizando el análisis de datos, haciéndolo más rápido y preciso, incluso cuando transfiere datos diversos para descubrir información que los procesos humanos manuales probablemente nunca verían. Como resultado, los líderes empresariales pueden actuar de manera más proactiva y tomar decisiones informadas en tiempo real, por ejemplo, anticipándose a las necesidades del mercado y cambiando su inventario.
La analítica de IA está creciendo en importancia porque también ayuda a mejorar la eficiencia cotidiana, en áreas como la automatización de la entrada de datos, la limpieza y categorización de datos, la creación de paneles de control e informes sobre la marcha y la explicación de análisis e información a los empresarios.
El análisis de IA funciona mediante el uso de tecnología LLM y ML para analizar e interpretar datos. Una vez que el sistema está capacitado para reconocer patrones, tendencias y anomalías en los datos de una organización, puede hacer predicciones y recomendaciones. La analítica de IA se utiliza en una amplia gama de negocios y disciplinas, incluyendo marketing, finanzas, atención médica y fabricación. Cualquier empresa que desee tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa puede beneficiarse del análisis de IA.
Aquí hay algunos términos para saber.
La analítica de IA se está volviendo rápidamente indispensable para los analistas de datos y los científicos de datos porque aporta una mayor eficiencia y capacidades más profundas a las tareas empresariales cotidianas. Éstos son algunos ejemplos:
Las organizaciones que adoptan análisis de IA a menudo encuentran que tienen una nueva capacidad para identificar patrones y tendencias en los datos que no son evidentes para los analistas humanos. El resultado suele ser una toma de decisiones más informada y recomendaciones basadas en datos, lo que puede mejorar la eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y, en última instancia, aumentar la rentabilidad. En el nivel diario, la analítica de IA puede ayudar a automatizar tareas repetitivas para que los empleados puedan centrarse en iniciativas más estratégicas y creativas.
Hay algunas formas específicas en que la analítica de IA puede ayudar a impulsar el crecimiento y el éxito del negocio.
El análisis de IA ayuda a acelerar el proceso de identificación de patrones mediante el uso del aprendizaje automático para interpretar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo que tomaría incluso un equipo de científicos de datos capacitados. Esta mayor eficiencia puede permitir a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y mejor informadas basadas en todos los datos que recopilan, incluso en datos no estructurados.
La analítica de IA ayuda a lograr resultados empresariales más inteligentes a través de varios métodos.
Por todos sus beneficios, existen desafíos y limitaciones en torno a la analítica de IA. El éxito requiere datos de calidad, la capacidad de seleccionar los modelos adecuados y, a veces, vivir con una falta de transparencia en la forma en que el sistema llegó a un resultado. Los equipos de análisis de IA también se enfrentan a desafíos en términos de integración con los sistemas existentes y los costos asociados con la implementación y el mantenimiento de tecnologías de IA.
Entre los desafíos y limitaciones que deben abordarse para una implementación exitosa se incluyen los siguientes:
Las consideraciones éticas con el análisis de IA generalmente pueden girar en torno a cuestiones como la privacidad de los datos, la transparencia, el sesgo y la responsabilidad. Las empresas pueden considerar la recopilación y el uso de datos de una manera que se alinee con sus políticas y trabaje para permitir a los usuarios comprender cómo se formularon los resultados de sus consultas de análisis de IA.
Las consideraciones para ayudar a garantizar que el análisis de IA se utilice de una manera responsable y beneficiosa incluyen:
Una esperanza fundamental de la analítica de IA es que ayudará a las empresas a tomar decisiones óptimas mediante el análisis de grandes cantidades de datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos que los humanos podrían no ser capaces de ver. Los pagos rápidos deben ser una comprensión más profunda de los clientes y la capacidad de automatizar tareas repetitivas. A largo plazo, consideramos que la analítica de IA es fundamental para la innovación y el crecimiento empresarial.
La comunidad de Oracle Analytics está ayudando a dar forma al futuro: los participantes pueden explorar tecnologías, hacer preguntas, asistir a laboratorios en vivo y mucho más. Específicamente, la evolución técnica y las aplicaciones tienen algunas líneas de tendencia claras.
Oracle puede ayudarte a incorporar la analítica de IA a tu empresa. Con Oracle como partner, sus analistas de datos y científicos de datos obtienen una plataforma de análisis líder del sector y una plataforma de gestión de datos automatizada, así como servicios listos para usar para una amplia variedad de tareas de análisis.
La plataforma de Oracle Analytics ofrece a las organizaciones un servicio nativo en la nube donde empresarios y expertos en datos pueden colaborar en todo el proceso de análisis de IA. Esto incluye la ingestión y el modelado de datos, la preparación y el enriquecimiento de datos, y la visualización, así como un estricto control sobre la seguridad y gobernanza de los datos. Las plataformas de gestión de datos y las aplicaciones empresariales de Oracle están integradas con tecnologías de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para ayudar a ofrecer análisis de IA en toda la organización.
A medida que las empresas tecnológicas continúan avanzando con los LLM, las extrañas capacidades de estos modelos de IA encontrarán rápidamente su camino en las herramientas de análisis de datos. Desde este punto en adelante, cualquier persona que ingrese al campo del análisis de datos querrá considerar aprovechar las herramientas de análisis basadas en IA. El siguiente paso para estos analistas será liderar la implementación de un proceso de análisis de IA para sus organizaciones, abriendo un futuro en el que más responsables de la toma de decisiones en toda la empresa dispongan de información actualizada y basada en datos.
Los datos son el combustible que impulsa el análisis de IA. Sin datos relevantes y de alta calidad, los modelos de IA no pueden aprender, realizar predicciones precisas ni proporcionar información valiosa. Así es como los CIO pueden ayudar a habilitar los datos de sus organizaciones para que proporcionen una base sólida para la IA.
¿Qué habilidades se necesitan para el análisis de IA?
Hay muchas habilidades que pueden ser importantes para establecer un proceso de análisis de IA en una organización, comenzando con las que actualmente poseen sus científicos de datos y analistas de datos. Una vez que el programa está en funcionamiento, el objetivo es que las personas con conocimientos empresariales pero poca experiencia en análisis de datos puedan realizar análisis en profundidad utilizando texto en idioma nativo y mensajes hablados.
¿Qué hacen los analistas de inteligencia artificial?
Los analistas de IA utilizan las últimas herramientas de IA y LLM para mejorar su análisis y capacitar a los no expertos para realizar análisis de datos utilizando peticiones de datos de texto y lenguaje natural.
¿Qué hacen los científicos de datos en el análisis de IA?
Los científicos de datos son fundamentales para configurar un proceso de análisis de IA. Traen la capacidad de definir problemas y diseñar enfoques analíticos sobre los que se basará la IA. También pueden ser responsables de supervisar las operaciones de IA y ayudar a explicar sus resultados.
¿Es la inteligencia artificial una forma de analítica?
Al igual que la analítica, la inteligencia artificial depende de la ingestión e interpretación de datos de muchas formas. Sin embargo, el análisis de IA está diseñado para utilizar técnicas sofisticadas de manipulación de datos a fin de detectar tendencias, correlaciones y anomalías en los datos empresariales, así como para proporcionar visualizaciones que ayuden a resaltar sus hallazgos.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis y la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es importante para el análisis de datos, pero cubre un espectro mucho más amplio de habilidades. La inteligencia artificial se puede utilizar para generar código, texto, imágenes y otro contenido, que está mucho más allá de las necesidades de la mayoría de los análisis empresariales. Sin embargo, la capacidad de la IA para extraer información de imágenes y documentos y combinarla con los datos de la aplicación puede tener un gran impacto en las estadísticas proporcionadas a través del análisis de datos.
¿Puede la analítica de IA reemplazar a los analistas humanos?
En la actualidad, la analítica de IA no puede reemplazar a los analistas humanos, pero puede hacer que un analista individual sea mucho más productivo y creativo. La IA y el aprendizaje automático aportan más eficiencia a la preparación, el análisis e incluso la visualización de datos.
¿Los análisis de IA son accesibles para las pequeñas empresas?
El crecimiento de los servicios basados en la nube basados en potentes ML y LLM significa que una pequeña empresa puede cargar datos y extraer información. El análisis de IA está democratizando la experiencia en datos necesaria para realizar análisis de datos perspicaces.
¿Cómo pueden las empresas comenzar con el análisis de IA?
Las empresas deben ponerse en contacto con sus proveedores de nube para obtener información sobre el creciente número de herramientas de análisis que aprovechan los modelos de IA para ofrecer análisis con muy poca experiencia en datos o inversión inicial.