¿Qué es la analítica con IA? Insights de datos más rápidos

Las empresas llevan muchos años aplicando modelos de aprendizaje automático al análisis de datos. Es normal 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.

En la actualidad, los grandes modelos de lenguaje, o LLM, que parecen obtener nuevas capacidades sofisticadas cada semana, ofrecen oportunidades interesantes para que los científicos de datos y los analistas de datos transformen sus flujos de trabajo a través de la automatización y brinden insights basados en datos a más personas en todas sus organizaciones.

¿Qué es la analítica con IA?

La analítica con IA, a veces llamada analítica aumentada de IA, es una forma de evaluar el rendimiento empresarial mediante una combinación de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y técnicas de gestión de datos. Al igual que la analítica tradicional, el objetivo de la analítica con IA es encontrar patrones, prever tendencias, extraer insights, realizar predicciones o combinar alguna de estas tareas. La diferencia es que la analítica con IA utiliza modelos de aprendizaje automático (ML) para estudiar 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, el proceso de analítica con IA trata de automatizar muchas tareas que antes consumían mucha mano de obra, como la preparación, la depuración y el modelamiento de datos. Una vez que los datos se preparan y el análisis está en marcha, el sistema de analítica con IA ayuda a generar visualizaciones de sus conclusiones e incluso recomienda acciones. Debido a que la IA puede monitorear y analizar constantemente grandes cantidades de datos casi en tiempo real, puede probar un gran número de combinaciones de puntos de datos y determinar las relaciones entre ellos.

El objetivo se centra en que los analistas simplemente consulten los datos en lugar de pasar por complejos procesos manuales de preparación y ciencia de datos.

Analítica con IA frente a analítica de datos tradicional

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 se encargan de utilizar paquetes de software de análisis para informar las decisiones empresariales, pero los roles a menudo se solapan. Ambos pueden ser considerados expertos en análisis de datos capaces de formular preguntas o hipótesis sobre lo que los datos podrían revelar. Luego combinarán 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 el 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 de enorme valor para responder preguntas ad hoc sobre el rendimiento empresarial.

Por el contrario, la analítica con IA utiliza LLM junto con modelos separados de aprendizaje automático para automatizar los pasos que las personas deben dar 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 con IA puede funcionar con mucha más rapidez y consistencia que una persona. No es de extrañar que la analítica con IA se esté convirtiendo rápidamente en una herramienta predilecta entre los analistas para profundizar sus análisis y mejorar su eficiencia.

Conclusiones clave

• La analítica con IA se basa en las prácticas de analítica tradicional que recurren al aprendizaje automático para descubrir tendencias, encontrar anomalías y realizar predicciones.
• La analítica con IA aplica ML junto con LLM sofisticados para ayudar a automatizar el proceso de análisis, desde la preparación de datos hasta el análisis y la visualización.
• La analítica con IA reúne datos estructurados de aplicaciones con datos no estructurados, como feeds de redes sociales, documentos y contenido de medios, para enriquecer sus hallazgos.
• A diferencia de la analítica tradicional de datos por lotes, la analítica con IA ayuda a supervisar y analizar constantemente grandes cantidades de datos para obtener resultados más oportunos.
• Los científicos y analistas de datos utilizan la analítica con IA para mejorar su productividad y facilitar que cada vez más empresarios accedan a insights.

Analítica con IA en detalle

La analítica con IA aprovecha tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, los LLM y la visualización de datos, para mejorar la toma de decisiones empresariales. Debido a que la analítica con 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 elaborar estrategias de alto nivel.

Al igual que la analítica empresarial tradicional, el de IA utiliza herramientas de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos. A diferencia de la analítica tradicional, la analítica con IA puede automatizar tareas, como la recopilación, depuración y categorización de datos, incluso con los no estructurados, como imágenes y documentos, y luego monitorear constantemente los datos para aprender patrones, detectar anomalías y encontrar correlaciones. Esto permite que los analítica con IA proporcione insights casi en tiempo real, incluso de fuentes de datos grandes, complejas y diversas.

Importancia de la analítica con IA en el negocio moderno

Las empresas llevan mucho tiempo invirtiendo en herramientas de análisis de datos y conocimientos que las ayuden a tomar mejores decisiones. La analítica con IA puede ayudar a mejorar drásticamente la toma de decisiones empresariales automatizando la analítica de datos, haciéndola más rápida y precisa, incluso combinando datos diversos para descubrir insights que los procesos humanos manuales probablemente nunca verían. Así, 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 con 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 insights a los empresarios.

Cómo funciona la analítica con IA

La analítica con 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 formular predicciones y recomendaciones. La analítica con IA se utiliza en una amplia gama de negocios y disciplinas, como marketing, finanzas, atención médica y fabricación. Cualquier empresa que desee tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa puede beneficiarse de la analítica con IA.

A continuación incluimos una serie de términos que se deben conocer.

• Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una subdisciplina de la IA en la que equipos de TI, analistas de datos y científicos de datos utilizan algoritmos y estructuras informáticas que se automejoran para reconocer patrones en los datos para aprender más que su programación.
• Aprendizaje profundo: al igual que con el aprendizaje automático, se lleva a cabo un proceso de aprendizaje profundo en una disposición de nodos de cálculo denominados redes neuronales artificiales. Estas redes se diseñan para asimilarse al cerebro humano y permiten a los PC realizar tareas complejas, como realizar predicciones y procesar e interpretar el lenguaje.
• Análisis predictivo: el análisis predictivo se basa en el análisis de datos empresariales actuales y pasados para predecir eventos futuros. La práctica se ha utilizado durante mucho tiempo en el análisis de datos tradicional y ahora se beneficia de la velocidad y el poder de procesamiento de las infraestructuras en la nube que permiten la analítica con IA.
• Grandes modelos de lenguaje : un LLM es una rama de la IA que utiliza arquitecturas de redes neuronales para permitir que la IA entienda tanto el significado del lenguaje como el contenido de las imágenes de cara a inferir las mejores respuestas a los prompts. Estos modelos también pueden generar lenguaje e imágenes.
• Redes neuronales: estas disposiciones de nodos de computación en capas imitan la arquitectura de un cerebro humano. En el caso de uso de analítica con IA, las redes neuronales ayudan a los modelos de IA a aprender a realizar tareas, incluido el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.
• Computación cognitiva: las arquitecturas de computación cognitiva funcionan de manera similar a como lo hace un cerebro humano. Esto permite que la computadora aprenda a reconocer patrones cada vez más complejos en los datos.

Aplicaciones y casos de uso reales para analítica con IA

La analítica con IA se ha convertido en una herramienta indispensable para los analistas y los científicos de datos, ya que aporta una mayor eficiencia y capacidades más profundas a las tareas empresariales cotidianas. Estos son algunos ejemplos:

• Automatización del negocio. La analítica con IA puede ayudar a las empresas a automatizar los procesos diarios, como el flujo de documentos. Al poder leer y comprender documentos y reconocer firmas, un flujo de documentos automatizado puede ayudar a las empresas de seguros, finanzas, inmobiliarias y de otros sectores a tomar decisiones rápidas y evitar obstáculos.
• Seguridad de los datos. Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar patrones previstos y relaciones recurrentes entre puntos de datos, y hacerlo en volúmenes masivos de datos casi en tiempo real. Esto permite a los modelos detectar anomalías que podrían indicar desde un fraude interno hasta un ataque incipiente.
• Ley. La analítica con IA puede ayudar a los departamentos jurídicos a agilizar engorrosas tareas de investigación, identificación y preparación de informes.
• Logística. Debido a que la analítica con IA a menudo puede ingerir datos de streaming y analizarlos en tiempo real, brinda a las empresas de logística, que están sujetas a una frenética operativa, la posibilidad de tomar decisiones oportunas ante inconvenientes como retrasos causados por eventos climáticos, cierres de carreteras e incluso tráfico denso.
• Medicina. La analítica con IA puede ayudar a mejorar el mundo de la medicina de diversas maneras. Por un lado, puede hacer que las prácticas médicas sean más eficientes al mejorar los flujos de procesos y la inteligencia de la cadena de suministro, lo que permite al personal médico pasar más tiempo con los pacientes y menos tiempo rastreando los suministros o escribiendo notas. La IA también puede echar una mano a los especialistas médicos, como los radiólogos, mediante la lectura de rayos X y otras exploraciones por imágenes. En el ámbito médico, la analítica con IA puede ayudar a los investigadores a identificar terapias ocultas en grandes cantidades de datos biológicos, lo que acortará significativamente los plazos hasta lograr el descubrimiento.
• Diseño de productos. El diseño de productos es una aplicación emergente de analítica con IA. Al analizar una amplia gama de datos, incluidas las reseñas de los usuarios y las propiedades de los materiales, las empresas de diseño de productos pueden permitir que la IA sea creativa y ofrecer nuevas instrucciones para desarrollar artículos que los consumidores aún no saben que quieren.

Ventajas de la analítica con IA

Las organizaciones que adoptan analítica con IA a menudo se encuentran con 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 mejor fundamentada 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 día a día, la analítica con 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 con IA puede ayudar a impulsar el crecimiento y el éxito del negocio.

• Análisis más preciso: la automatización del análisis de datos mediante IA ayuda a eliminar la variabilidad y la posibilidad de errores humanos del proceso de análisis.
• Mejora de la toma de decisiones: permitir que los analistas de datos preparen y analicen datos estructurados y no estructurados en un proceso rápido y automatizado es una forma eficiente de aportar más información al proceso de toma de decisiones.
• Ahorro de costos: la analítica con IA ayuda a ofrecer un análisis más rápido al tiempo que reduce la cantidad de mano de obra humana necesaria para ejecutar informes y crear paneles de control, lo que ayuda a aumentar la productividad y reducir el costo general de la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden ayudar a analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, mucho más allá de lo que un humano puede hacer. La analítica con IA puede sobresalir con conjuntos de datos grandes, crecientes y diversos.
• Innovación mejorada: Los LLM y el aprendizaje automático, que son elementos nucleares de la analítica con IA, están revisando, analizando y prediciendo constantemente los resultados empresariales. Estas consultas basadas en IA no están vinculadas a los presupuestos de los científicos de datos y pueden ofrecer perspectivas y predicciones completamente nuevas.

Cómo la analítica con IA acelera el análisis de datos

La analítica con 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 tardaría 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 con IA ayuda a lograr resultados empresariales más inteligentes por diversos medios.

• Procesamiento rápido de grandes cantidades de datos: los procesos de analítica con IA pueden ayudar a preparar datos de múltiples fuentes y, en muchos formatos, el aprendizaje automático destaca por analizarlos rápidamente.
• Predecir resultados y cursos de acción: con la analítica con IA, los analistas empresariales pueden utilizar información casi en tiempo real para ayudar a afinar sus predicciones y acciones sugeridas.
• Análisis de datos de diversas fuentes: la analítica con IA puede ayudar a acelerar el proceso de consolidación, preparación y análisis de datos. Esto es cierto tanto si los datos están estructurados, por ejemplo, desde una aplicación de negocio o no estructurados, como desde documentos de texto, imágenes o contenido web.
• Gran variedad de aplicaciones: la analítica con IA está adquiriendo nuevas capacidades. Ahora puede consultar datos mediante la conversión de consultas de texto a SQL, extraer descripciones de texto de imágenes, acelerar la entrada de datos y proporcionar análisis y visualizaciones de datos, todo ello sin ayuda humana.

Desafíos y limitaciones de la analítica con IA

Por aprovechar todos sus beneficios, se deben afrontar determinados desafíos y limitaciones de la analítica con 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 analítica con 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:

• Sesgo de selección estadística: sin supervisión humana, la IA podría simplemente incorporar datos sesgados y eliminar conclusiones sesgadas.
• Costos iniciales y hora de inicio: los costos iniciales de la analítica con IA se generan al combinar el poder de procesamiento y la experiencia en el uso de datos, además de identificar las herramientas analíticas y los modelos de IA adecuados y establecer los flujos de datos. Solo una vez que se establezcan estos procesos y se cumplan los costos de configuración, la IA puede ofrecer insights continuos.
• Conocimiento técnico: la analítica con IA es una poderosa herramienta para que los analistas y científicos de datos mejoren sus flujos de trabajo, pero se necesita su supervisión y experiencia para configurarlo y evaluar sus resultados. Y las empresas que carezcan de estas competencias tal vez deban afrontar la necesidad de contratar y retribuir a expertos en datos.
• Transparencia: a diferencia de la analítica de datos tradicional, que es un proceso consultivo e iterativo, la analítica con IA se ejecuta de forma autónoma, por lo que es importante incorporar la explicabilidad al diseño original.

Analítica con IA y consideraciones éticas

Las consideraciones éticas respecto al analítica con IA generalmente pueden girar en torno a cuestiones como la privacidad de los datos, la transparencia, el sesgo y la responsabilidad. Las empresas pueden concebir 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 analítica con IA.

Las consideraciones para ayudar a garantizar que la analítica con IA se utilice de una manera responsable y beneficiosa incluyen:

• Privacidad: debido a que los modelos de IA están entrenados en conjuntos de datos masivos y diversos, la información de esos conjuntos de datos, incluida la confidencial, puede incluirse sin querer en los resultados de la IA.
• Seguridad: la analítica con IA se puede ejecutar sobre información extraída de múltiples almacenes de datos diferentes. Cada una de estas bases de datos y las redes que mueven los datos entre ellas se benefician de la seguridad.
• Ecuanimidad: todos los procesos de análisis están sujetos a sesgos estadísticos y los analítica con IA no están exentos de ello. Es posible que los analítica con IA que dependa de conjuntos de datos sesgados favorezcan a un grupo en particular porque ese sesgo está contenido en los conjuntos de datos que utiliza para realizar su análisis, a pesar de que ese sesgo suele ser inadvertido.
• Rendición de cuentas: los procesos automatizados, como la analítica con IA, se pueden diseñar para aumentar la productividad abstrayendo detalles complejos de su análisis. Sin embargo, las abstracciones pueden tener dificultades para hacer responsable a un proceso o acción específica cuando una empresa actúa sobre análisis automatizados. Mantener una coordinación interactiva entre humanos y computadoras puede ser una buena manera de abordar esto.
• Supervisión humana: aunque la analítica con IA está diseñado para automatizar procesos, las organizaciones deben considerar la idea de coordinar los esfuerzos entre humanos y computadoras y supervisar regularmente tanto las entradas de datos como las salidas de IA para asegurarse de que cumplan con las consideraciones éticas y empresariales.
• Cumplimiento legal y normativo: los programas de analítica con IA de cualquier empresa deben considerar que estos programas de analítica con IA están diseñados teniendo en cuenta los informes legales y normativos.

El futuro de la analítica con IA

Uno de los principales beneficios esperados de la analítica con IA es que ayudará a las empresas a tomar decisiones óptimas mediante la evaluación de grandes cantidades de datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos que los humanos podrían no ser capaces de ver. Unos de los primeros deberían ser la comprensión más profunda de los clientes y la capacidad de automatizar tareas repetitivas. A largo plazo, consideramos que la analítica con 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 utilizar tecnologías, hacer preguntas, asistir a laboratorios en vivo y mucho más. Específicamente, la evolución técnica y las aplicaciones mantienen una serie de tendencias claras.

• Evolución futura de la analítica con IA. Los LLM y otros modelos de IA sobre los que gira la analítica con IA están evolucionando con gran rapidez. Los LLM disponibles al público ya están cambiando la codificación, el desarrollo de contenido y el servicio al cliente. A medida que estos modelos de IA se vuelven más sofisticados e imitan habilidades humanas sutiles, la analítica con IA como complemento de las decisiones humanas se convertirá en la forma dominante de análisis en las grandes organizaciones.
• Aplicaciones futuras de la analítica con IA. Debido a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de diversos conjuntos, y hacerlo en tiempo real, la analítica con IA será utilizada cada vez en más industrias. Es probable que dé lugar a sugerencias más específicas para los clientes de entretenimiento y minoristas, una detección más rápida de casos de fraude para las compañías financieras y de seguros, y mejora de los resultados para los pacientes en entornos de atención médica.

Mejores datos empresariales al ritmo de la IA con Oracle

Oracle puede ayudarte a incorporar la analítica con IA a tu empresa. Con Oracle como partner, tus 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 con el que empresarios y expertos en datos pueden colaborar en todo el proceso de analítica con IA. Esto incluye la ingesta y el modelamiento de datos, la preparación y el enriquecimiento de la información, y la visualización, así como un estricto control sobre su seguridad y gobernanza. 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 analítica con 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 la idea de aprovechar las herramientas de analítica basadas en IA. El siguiente paso para estos analistas será liderar la implementación de un proceso de analítica con IA para sus organizaciones, abriendo un futuro en el que más responsables de la toma de decisiones en toda la empresa dispongan de insights actualizados y basados en datos.

Preguntas frecuentes sobre la analítica con IA

¿Qué habilidades se necesitan para la analítica con IA?

Son muchas las habilidades que pueden ser importantes para establecer un proceso de analítica con IA en una organización, empezando por aquellas que actualmente poseen tus científicos 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 prompts textuales y en lenguaje natural.

¿Qué hacen los científicos de datos en la analítica con IA?

Los científicos de datos son fundamentales para configurar un proceso de analítica con 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 en muchos aspectos de la ingesta e interpretación de datos. Sin embargo, la analítica con 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 competencias. La inteligencia artificial se puede utilizar para generar código, texto, imágenes y otros contenidos, 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 los insights que genera el análisis de datos.

¿Puede la analítica con IA reemplazar a los analistas humanos?

En la actualidad, la analítica con IA no puede reemplazar a los analistas humanos, pero puede impulsar su productividad y creatividad. La IA y el aprendizaje automático incrementan la eficiencia de la preparación, el análisis e incluso la visualización de datos.

¿Los analítica con IA es accesible para las pequeñas empresas?

El crecimiento de los servicios basados en la nube basados en excelentes capacidades de ML y LLM implica que una pequeña empresa puede cargar datos y extraer insights. La analítica con IA está democratizando la experiencia en datos necesaria para realizar análisis de datos realmente útiles.

¿Cómo pueden las empresas comenzar a utilizar la analítica con IA?

Las empresas deben ponerse en contacto con sus proveedores de nube si quieren estar al día de las herramientas de análisis, cada vez más numerosas, que aprovechan los modelos de IA para ofrecer análisis con muy poca experiencia en datos o inversión inicial.