AI y BI explicados: Una hoja de ruta hacia la eficiencia empresarial

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es una rama de la informática que permite a las máquinas simular la inteligencia humana para resolver problemas. Estas tecnologías pueden ejecutar tareas de forma similar a la humana e incluso aprender de experiencias pasadas, modificando su "comportamiento" en consecuencia.

Aunque it IA se utiliza principalmente para automatizar tareas manuales, cada vez se emplea más para tomar decisiones de naturaleza más compleja y con una participación humana mínima, fomentando sus capacidades de aprendizaje independiente. No obstante, al menos por ahora, en su mayor parte, las empresas utilizan la IA para agilizar los procesos operativos y mejorar la eficiencia. Algunos ejemplos son la segmentación de clientes, el análisis predictivo y la elaboración de informes, la gestión de inventarios y almacenes y los contenidos generados por IA con fines de marketing .

Por encima de todo, la mayoría de las organizaciones se centran en las capacidades analíticas y generativas de la IA. La primera se refiere a la capacidad de procesar e interpretar grandes cantidades de datos y it en resultados procesables con implicaciones empresariales tangibles. La segunda se refiere a las herramientas de creación de contenidos, como los modelos de procesamiento del lenguaje natural, como el algo infame Chat-GPT y (herramienta de creación de contenidos visuales).

¿Qué es la Inteligencia de Negocio?

El término Business Intelligence hace referencia a la recopilación y el análisis de datos empresariales a través de diversos métodos y tecnologías. El principal objetivo del BI es proporcionar a las organizaciones información relevante basada en datos para que puedan tomar decisiones en consecuencia.

Sin embargo, it importante señalar que, aunque el BI transforma los datos masivos en informes claros y legibles, no interpreta los datos en sí it sino que se ocupa de ofrecer una representación completa de datos que, de otro modo, serían oscuros. En el caso del BI, la task de encontrar perspectivas significativas y adjudicar las acciones de seguimiento necesarias corresponde a la persona que analiza los informes de datos.

¿En qué se diferencian la IA y el BI?

Finalidad y ámbito de aplicación diferentes

• La IA se centra en la creación de sistemas capaces de simular la inteligencia y las funciones cognitivas humanas, lo que les permite realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender de la experiencia, reconocer patrones, tomar decisiones y resolver problemas.
• El BI, por su parte, se ocupa principalmente de recopilar y presentar datos históricos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre su rendimiento y sus operaciones.

Diferentes capacidades y limitaciones

• Los sistemas de IA pueden tomar decisiones autónomas basadas en patrones que aprenden de los datos, optimizando procesos y prediciendo resultados futuros.
• Las herramientas de BI, sin embargo, proporcionan información para que los humanos tomen decisiones informadas. Su función principal es extraer y presentar datos históricos y actuales en un formato fácil de entender, que permita a los usuarios humanos sacar conclusiones y tomar decisiones. Por tanto, las herramientas de BI no poseen la capacidad de toma de decisiones que tienen las herramientas de IA.

Diferentes ámbitos y aplicaciones

• La IA puede aplicarse a diversos campos, desde los vehículos autónomos y el diagnóstico médico hasta la traducción de idiomas y los juegos. Como ya se ha dicho, las herramientas de IA tienen capacidad no solo para automatizar tareas, sino también para ofrecer recomendaciones personalizadas e incluso resolver problemas complejos.
• Las aplicaciones de BI, por otro lado, son mucho más limitadas. El BI se utiliza principalmente en contextos empresariales para supervisar los KPI, realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y respaldar la toma de decisiones en departamentos como marketing, finanzas y operaciones, pero no it realmente relevante en otros campos.

Diferentes capacidades analíticas:

• La IA suele centrarse en el análisis predictivo y prescriptivo, con el objetivo de prever resultados futuros y recomendar acciones para alcanzar determinados objetivos.
• Por otro lado, el BI se centra en el análisis histórico y descriptivo, proporcionando una visión de los datos pasados y actuales, explicando lo que ha sucedido y por qué, pero sin sugerir qué medidas tomar.

Dicho esto, a pesar de algunos solapamientos y similitudes en cuanto a sus capacidades, la IA y el BI no deben considerarse tecnologías competidoras, sino complementarias. En lugar de elegir una u otra, las empresas deberían centrarse en cómo fusionar ambas para maximizar su potencial y mejorar su eficiencia operativa.

¿Cómo se pueden combinar la IA y el BI para maximizar su potencial?

Cuando la IA se combina con el BI, ambas herramientas pueden ofrecer conjuntamente soluciones analíticas muy eficaces suitable para diversos escenarios empresariales. Al fusionar las capacidades analíticas y de minería del BI con las habilidades predictivas de la IA, las empresas pueden beneficiarse de una investigación más profunda y de predicciones de mercado más precisas de lo que lo harían utilizando las tecnologías por separado.

Además, las herramientas de BI basadas en IA pueden ayudar a las organizaciones a reducir el tiempo de análisis de datos y a emprender proyectos de análisis de datos más rápidos y satisfactorios, ya que, aunque eficaces, los análisis de datos individuales realizados por las herramientas de BI suelen llevar mucho tiempo. Esto libera a los analistas para trabajar en tareas más eficaces y permite a los responsables de la toma de decisiones de la organización reaccionar y anticiparse a las tendencias y cambios del mercado basándose en los datos recopilados.

Ventajas de integrar IA y BI

Basándose en sus méritos individuales, tanto la IA como el BI tienen un gran valor empresarial añadido. Por tanto, la pregunta sigue siendo: ¿Por qué elegir cuando se puede tener lo mejor de ambos mundos? La integración de la IA y el BI con los sistemas incluye: 

Análisis de datos mejorado

Combinar la IA con el BI mejora la profundidad y la precisión del análisis de datos. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos que las herramientas tradicionales de BI podrían pasar por alto. Así se obtienen perspectivas más matizadas y se toman mejores decisiones.

Información en tiempo real

Las herramientas de BI basadas en IA pueden procesar datos en tiempo real, proporcionando a las empresas información actualizada al minuto. Esto es crucial para sectores en los que el tiempo es fundamental, como el financiero o el minorista.

Análisis predictivo y prescriptivo

Mientras que el BI se centra tradicionalmente en el análisis descriptivo y de diagnóstico, la IA amplía estas capacidades al análisis predictivo y prescriptivo. La IA puede pronosticar tendencias futuras y recomendar acciones, ayudando a las empresas no solo a entender lo que está ocurriendo, sino también lo que es probable que ocurra y qué medidas tomar.

Automatización y eficiencia

La IA automatiza los procesos de recopilación, limpieza y análisis de datos, reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para las tareas de BI. Esta automatización permite a las empresas centrarse en interpretar los resultados y tomar decisiones estratégicas en lugar de estancarse en el procesamiento de datos.

¿Cómo puede integrar la IA y el BI en su empresa?

Antes de seleccionar qué soluciones de IA y BI integrar en su empresa, it imprescindible definir qué objetivos o metas desea alcanzar con la ayuda de estas tecnologías. En lugar de subirse sin más al carro de la IA/BI, asegúrese de que estas herramientas añadirán valor a sus operaciones y serán compatibles con sus sistemas actuales.

Una vez que haya establecido objetivos específicos y determinado qué capacidades de IA y BI desea aprovechar, puede emplear la ayuda de una plataforma de integración como Alumio para ayudarle a conectar las herramientas de IA y BI seleccionadas a sus sistemas existentes.

El papel de las plataformas de integración

Disponer de una plataforma de integración fiable es vital para conectar múltiples sistemas y garantizar la compatibilidad y el flujo óptimo de datos entre puntos, algo cada vez más importante a medida que crece una empresa. Cuantos más puntos de datos, mayor es el riesgo de que surjan problemas de integración comunes, como silos de datos, incoherencias, duplicaciones, etc. Alumio garantiza la continuidad del negocio y evita caídas del sistema al permitir el intercambio de datos en tiempo real, procesar enormes cargas de datos, etc.

Una plataforma de integración como Alumio también garantizará que su empresa pueda estar siempre al día y adoptar las herramientas y actualizaciones más recientes del mercado, gracias a la naturaleza flexible y escalable de la plataforma. Con Alumio, los sistemas pueden sustituirse y modificarse en función de las necesidades específicas de la empresa, manteniendo un flujo de datos ininterrumpido y evitando la pérdida de datos.

Además, Alumio se encargará de la seguridad, privacidad y cumplimiento normativo de las herramientas que utilices, algo de vital importancia cuando it trata de proteger la información a la que acceden las soluciones de IA y BI.

¿Desea integrar soluciones de IA y BI para agilizar sus operaciones y aumentar la eficiencia? Descubra cómo Alumio puede ayudarle a conectarse con los sistemas que elija. Póngase en contacto con uno de nuestros expertos y empiece a aprovechar el poder de la IA y el BI para innovar en su negocio.