Análisis de IA: estadísticas de datos más rápidas

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.

¿Qué es la analítica de IA?

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.

Análisis de IA frente a análisis de datos tradicionales

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
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

  • El análisis de IA se basa en las prácticas de análisis tradicionales mediante el uso del aprendizaje automático para ayudar a descubrir tendencias, encontrar anomalías y realizar predicciones.
  • La analítica de 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.
  • El análisis de IA reúne datos estructurados de aplicaciones con datos no estructurados, como fuentes de redes sociales, documentos y contenido de medios, para enriquecer sus hallazgos.
  • A diferencia de la analítica tradicional de datos por lotes, la analítica de IA ayuda a supervisar y analizar constantemente grandes cantidades de datos para obtener resultados más oportunos.
  • Los científicos de datos y los analistas de datos utilizan el análisis de IA para mejorar su productividad y ayudar a más empresarios a acceder a información.

Análisis de IA explicado

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.

Importancia de la analítica de IA en los negocios modernos

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.

Cómo funciona AI Analytics

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.

  • 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 auto-mejoran para reconocer patrones en los datos que le permiten aprender más allá de 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 están modeladas en el cerebro humano y permiten a las computadoras realizar tareas complejas, como hacer predicciones y procesar e interpretar el lenguaje.
  • Análisis predictivo: el análisis predictivo implica el análisis de datos empresariales actuales y pasados, con el objetivo de 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 la potencia informática de las infraestructuras en la nube que permiten el análisis de IA.
  • Modelos de lenguaje grandes: un LLM es una rama de la IA que utiliza arquitecturas de red neuronal para permitir que la IA entienda tanto el significado del lenguaje como el contenido de las imágenes para ayudar a inferir las mejores respuestas a las peticiones de datos humanas. 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 análisis de 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 análisis de IA

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:

  • Automatización del negocio. La analítica de 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, bienes raíces y otros a tomar decisiones rápidas y evitar obstáculos.
  • Seguridad de los datos. Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar patrones esperados 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 cualquier cosa, desde el fraude interno hasta un ataque incipiente.
  • Ley. La analítica de IA puede ayudar a las prácticas legales a agilizar la práctica laboriosa de investigación, descubrimiento y preparación breve.
  • Logística. Debido a que el análisis de IA a menudo puede ingerir datos de transmisión y analizarlos en tiempo real, puede ayudar a las empresas de logística en rápido movimiento a tomar decisiones oportunas frente a impedimentos como retrasos climáticos, cierres de carreteras e incluso tráfico pesado.
  • Medicina. La analítica de IA puede ayudar a mejorar la medicina de algunas 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 descubrimiento médico, la analítica de IA puede ayudar a los investigadores a identificar terapias ocultas en grandes cantidades de datos biológicos, lo que acorta significativamente el proceso de descubrimiento.
  • Diseño de productos. El diseño de productos es una aplicación emergente de análisis de 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 direcciones para desarrollar artículos que los consumidores aún no saben que quieren.

Ventajas de la analítica de IA

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.

  • 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 de 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 de IA puede sobresalir donde los conjuntos de datos son grandes, crecientes y diversos.
  • Innovación mejorada: Los LLM y el aprendizaje automático en el corazón del análisis de 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 AI Analytics acelera el análisis de datos

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.

  • Procesamiento rápido de grandes cantidades de datos: los procesos de análisis de IA pueden ayudar a preparar datos de muchas fuentes y, en muchos formatos, el aprendizaje automático destaca por analizarlos rápidamente.
  • Predecir resultados y cursos de acción: con el análisis de IA, los analistas empresariales pueden utilizar información casi en tiempo real para ayudar a afinar sus predicciones y acciones sugeridas.
  • Análisis de datos de varios orígenes: el análisis de 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 rango de aplicaciones: el análisis de 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 de IA

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:

  • Sesgo de selección estadística: sin supervisión humana, la IA podría simplemente tomar datos sesgados y eliminar hallazgos sesgados.
  • Costos iniciales y hora de inicio: los costos iniciales del análisis de IA provienen del ensamblaje de la potencia informática y la experiencia en 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 información continua.
  • Expertise técnica: la analítica de IA es una poderosa herramienta para que los analistas de datos y científicos de datos ayuden a mejorar sus flujos de trabajo, pero se necesita gran parte de su supervisión y experiencia para configurarla y evaluar sus resultados. Y las empresas sin estas habilidades pueden verse desafiadas a contratar y permitirse expertos en datos.
  • Transparencia: a diferencia de la analítica de datos tradicional, que es un proceso consultivo e iterativo, la analítica de IA se ejecuta de forma autónoma, por lo que es importante incorporar la explicabilidad en el diseño original.

Análisis de IA y consideraciones éticas

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:

  • 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 información confidencial, puede incluirse inadvertidamente en los resultados de la IA.
  • Seguridad: el análisis de IA se puede ejecutar sobre la información extraída de muchos 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.
  • Igualdad: todos los procesos de análisis están sujetos a sesgos estadísticos y los análisis de IA no están exentos. Es posible que los análisis de IA que dependen de conjuntos de datos sesgados favorezcan a un grupo en particular porque ese sesgo está contenido en los conjuntos de datos que utiliza para dibujar su análisis, a pesar de que ese sesgo suele ser inadvertido.
  • Rendición de cuentas: los procesos automatizados, como el análisis de IA, se pueden diseñar para aumentar la productividad absteniendo los detalles complejos detrás de su análisis. Sin embargo, las abstracciones pueden hacer que sea más difícil responsabilizar a un proceso o acción específico cuando una empresa actúa sobre el análisis automatizado. Una asociación interactiva entre humanos y computadoras es una buena manera de abordar esto.
  • Supervisión humana: aunque la analítica de IA está diseñada para automatizar procesos, las organizaciones deben considerar establecer asociaciones entre humanos y computadoras y supervisar regularmente tanto las entradas de datos como las salidas de IA para asegurarse de que cumplen con las consideraciones éticas y empresariales.
  • Cumplimiento legal y normativo: los programas de análisis de IA en cualquier empresa deben considerar que estos programas de análisis de IA están diseñados teniendo en cuenta los informes legales y normativos.

El futuro de la analítica de IA

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.

  • Evolución futura de la analítica de IA. Los LLM y otros modelos de IA en el corazón de la analítica de IA están evolucionando rápidamente. Los LLM disponibles públicamente 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 al imitar habilidades humanas sutiles, el análisis de IA como socio para las decisiones humanas se convertirá en la forma dominante de análisis en las grandes organizaciones.
  • Aplicaciones futuras de análisis de IA. Debido a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de diversos conjuntos de datos, y hacerlo en tiempo real, la analítica de IA encontrará un uso en un número creciente de industrias. Es probable que dé lugar a sugerencias más específicas para los clientes de entretenimiento y minoristas, una detección de fraude más rápida para las compañías financieras y de seguros, y pueda respaldar mejores 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 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.

Datos e IA: una guía para el éxito del CIO

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.

Preguntas frecuentes sobre la analítica de 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.