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Inteligencia artificial en análisis de negocios: desafíos para inversores y desarrolladores

Inteligencia artificial en análisis de negocios: desafíos para inversores y desarrolladores

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Beneficios de la IA para el an√°lisis empresarial

La experiencia actual en la introducción de la IA y la implementación de ciertos desarrollos conceptuales y soluciones piloto, que apenas están siendo aprobadas en el mercado, hablan de los beneficios del uso de la IA en el campo de la ciencia de datos y el análisis de negocios. Gartner predice que estas dos áreas convergerán en un futuro próximo.

De acuerdo a encuestas Para los líderes empresariales, los principales beneficios del uso de la IA en el análisis de datos incluyen la eliminación de tareas repetitivas, la automatización de los procesos de trabajo, la optimización de los procesos comerciales, una mejor toma de decisiones y la generación de nuevas direcciones e ideas prometedoras. Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de estos beneficios.

Eliminación de tareas repetitivas.

Este es uno de los principales beneficios de introducir el aprendizaje autom√°tico y otras tecnolog√≠as de inteligencia artificial en los procesos comerciales, lo que permite a los analistas concentrarse en realizar tareas m√°s creativas. Se refiere a la automatizaci√≥n del trabajo con datos cuando los principales esfuerzos para su b√ļsqueda, formaci√≥n y presentaci√≥n son realizados por Machine Intelligence, liberando tiempo adicional a los empleados.

Por ejemplo, en el sector financiero, la IA ayuda a agilizar los procesos contables y a realizar de forma fiable tareas predecibles como la entrada de datos, el pago y la facturación, etc., de modo que se mantengan los registros financieros. lo más preciso posible. La automatización de procesos ayuda a eliminar los errores humanos típicos al trabajar con datos y convierte las tareas técnicas de un empleado en un objeto de seguimiento y control, no en un objeto de producción actual.

Los especialistas en marketing y analistas de negocios tambi√©n pueden pasar de realizar tareas repetitivas de recopilaci√≥n y an√°lisis de informaci√≥n de diversas fuentes a trabajar con algoritmos y modelos de software. Estos algoritmos y modelos realizan estas tareas de manera mucho m√°s r√°pida y eficiente que las personas. Esto permite a las grandes corporaciones reducir el personal de trabajadores t√©cnicos involucrados en transacciones autom√°ticas y en la recopilaci√≥n y clasificaci√≥n de informaci√≥n. Los empleados de peque√Īas empresas y startups pueden, a su vez, realizar sus tareas eficientemente. Adem√°s, como lo demuestran las investigaciones de forrester Como muestra, la productividad de los empleados aumenta significativamente cuando se automatizan las tareas diarias y no rutinarias.

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Mejor toma de decisiones

Este es otro beneficio importante del uso de la IA en la ciencia de datos. Eliminar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones con IA es lo que ayuda a los trabajadores cerebrales a ser m√°s creativos y centrarse en el trabajo intelectual, seg√ļn el 84% de los participantes en un encuesta por Forbes Insights para Microsoft. Obviamente, la toma de decisiones afecta principalmente al √°rea de gesti√≥n e influye en la planificaci√≥n estrat√©gica, que es importante para la alta direcci√≥n y los accionistas. Tradicionalmente, los datos necesarios para la toma de decisiones exist√≠an en forma de Sistemas de Registro, y trabajar con ellos reca√≠a en analistas y gerentes. Pero hoy, los Sistemas de Inteligencia son lanzados utilizando algoritmos de IA. Ellos “Puede ofrecer todas las capacidades de un SOR y al mismo tiempo proporcionar los datos y los conocimientos necesarios para tomar mejores decisiones en toda la empresa”.

Muchos de estos procesos todavía requieren analistas digitales y manejadores de datos, que optimizan y verifican modelos y gráficos, para mantenerlos, pero la IA realiza el procesamiento de datos a un nivel mucho más intensivo. Este afecta la gestión de cadenas de suministro y personal, previsión de negocios, optimización de costos y trabajo con clientes y organizaciones asociadas. Los circuitos de toma de decisiones mejorados ayudan a mitigar los riesgos de influencia por datos falsos y toma de decisiones tardía, aumentando la precisión y velocidad del trabajo con la información.

Generación de ideas prometedoras

Este es otro beneficio clave de implementar tecnolog√≠as de IA en An√°lisis de negocio. Seg√ļn la encuesta ya mencionada de Forbes Insights, alrededor del 41% de los encuestados cree que la capacidad de la IA para detectar ideas “invisibles” y anticipar el contexto necesario para procesar correctamente los datos es significativa, y el 45% de los encuestados la considera de importancia cr√≠tica.

En otras palabras, la IA permite organizar la información de forma alternativa. Estas tecnologías van más allá de la percepción humana y detectan patrones y anomalías en lugares a los que la gente puede no prestar atención. El desarrollo de ideas prometedoras se logra mediante el uso de ambos. esquemas heurísticos de análisis de datos y el Interacción multifuncional de IA con una variedad de almacenamientos y bases de datos.lo que permite detectar patrones no obvios.

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Este optimización de modelos predictivos Permite pronosticar cambios en la demanda y la necesidad de nuevos productos o servicios, así como abrir y desarrollar mercados fundamentalmente nuevoscomo fue el caso de las tiendas de aplicaciones y AirBnB.

Una peculiaridad importante del uso de la IA para el an√°lisis es Acceso 24/7 a sus resultados. Esto permite a los l√≠deres empresariales determinar importantes indicadores de desempe√Īo empresarial, realizar los ajustes necesarios a medida que aparecen, negociar ventas, tomar decisiones de contrataci√≥n y recaudaci√≥n de fondos y concluir acuerdos de asociaci√≥n, todo esto r√°pidamente y en tiempo real.

Para hacer posibles estas soluciones, las nuevas herramientas de IA deben pasar por completo a la creación de cadenas de transferencia de datos prometedoras y no fragmentadas (cadenas de suministro de datos antifrágiles y preparadas para el futuro). Como anotado por Irfan Khan, fundador y director ejecutivo de CLOUDSUFI:

“El enfoque correcto para la valoraci√≥n y monetizaci√≥n de datos puede descubrir posibilidades ilimitadas, incluida la orientaci√≥n al cliente, la eficiencia operativa, la ventaja competitiva, las asociaciones estrat√©gicas, las operaciones eficientes, la mejora de la rentabilidad y nuevas fuentes de ingresos”.

Especialmente eficaz puede ser el uso de datos de modernos dispositivos multimedia, cuyo procesamiento de información da una idea de muchos procesos de producción y del comportamiento de los clientes.

Otros beneficios de las tecnologías de IA

De acuerdo a un encuesta por RELX, Sistemas optimizados y costes reducidos. son otros beneficios comerciales clave de los sistemas de IA. La eficiencia de los procesos aumenta gracias a un alto nivel de automatización, menos errores y un mejor uso de los recursos. Estos algoritmos avanzados para trabajar con datos permiten crear esquemas de producción óptimos, cadenas de suministro y modelos eficaces de gestión de personal.

De acuerdo a McKinsey, estas soluciones son especialmente efectivas para reducir costos y aumentar la rentabilidad de las empresas en los sectores de marketing, ventas y fabricación. En general, el aumento se produce en todas las áreas importantes.

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Finalmente, las ventajas importantes de utilizar IA para Business Analytics incluyen un enfoque centrado en el cliente, mejores esquemas de retención de clientes a través de mecanismos para estudiar sus demandas personales, y ofrecer soluciones adecuadas a nivel de algoritmos inteligentes de procesamiento de datos.

Estos servicios ya se han implementado parcialmente como parte de algoritmos de publicidad contextual, consultores de bots y recomendaciones personales en sitios web y correos electrónicos. Trabajar con los datos personales de los clientes ayuda a crear modelos de su demanda directa y reprimida y a construir relaciones personales entre la empresa y los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Por supuesto, las tecnolog√≠as de inteligencia artificial no resuelven todos los problemas de los clientes. Seg√ļn encuestas de acento, la mayor√≠a de los compradores todav√≠a prefieren interactuar con personal humano para recibir consejos o recomendaciones. Pero hay que tener en cuenta que si el servicio al cliente no est√° bien establecido, por ejemplo por falta de especialistas, m√°s de la mitad de los compradores preferir√°n buscar nuevos proveedores.

Conclusión

Así, entre los principales beneficios del uso de la IA para la Ciencia de Datos y el Business Analytics se encuentran los siguientes:

  • eliminaci√≥n de tareas repetitivas y automatizaci√≥n de tareas no rutinarias,
  • mejores procesos de toma de decisiones y riesgos minimizados,
  • generaci√≥n de ideas prometedoras y optimizaci√≥n de modelos predictivos, ingresando a nuevos mercados;
  • optimizaci√≥n de sistemas y reducci√≥n de costes;
  • mejores esquemas de retenci√≥n de clientes.

En teoría, estas ventajas contribuyen significativamente a la promoción de las tecnologías de IA en los mercados de servicios empresariales, análisis y servicios de subcontratación de TI. De todos modos, la tendencia actual también está determinada por los éxitos y fracasos de casos específicos de introducción de este tipo de tecnologías, que discutiremos en la tercera parte de este artículo.