La analítica de datos ayuda a las organizaciones a obtener información de los datos para tomar decisiones. Los avances en IA están revolucionando la analítica. Si se administra correctamente, esta revolución ofrece la oportunidad de democratizar los análisis y analizar más datos de manera más eficiente.
NICOLAS PRAT. Profesor de Sistemas de información de ESSEC Business School.
La analítica de datos designa las herramientas y los procesos para recopilar, combinar, modelar, analizar y visualizar datos para obtener información y tomar decisiones. El proceso analítico comprende las siguientes fases: 1) Definición del problema e identificación de la oportunidad; 2) Preparación de los datos; 3) Análisis de los datos, incluido el descubrimiento de datos y la creación de modelos; 4) Implantación del modelo; 5) Decisión; 6) Acción; y 7) Monitoreo. La IA actualmente está impregnando todo el proceso analítico, revolucionando así la analítica. Por ejemplo, puede sugerir transformaciones de datos durante la preparación de datos, sugerir visualizaciones relevantes en el descubrimiento de datos o automatizar la construcción de modelos (tradicionalmente, una de las tareas principales de los científicos de datos).
La IA está contribuyendo a la democratización de la analítica. Por lo tanto, las potentes herramientas inteligentes de negocio de autoservicio permiten a los usuarios comerciales y a los administradores crear visualizaciones informativas y obtener información de sus datos. Además, al menos en teoría, no es necesario ser un especialista en informática para preparar datos o un científico de datos para construir modelos. La automatización de la analítica ocasionada por la Inteligencia Artificial brinda la oportunidad de analizar más datos, más rápidamente, y de tomar mejores decisiones. Sin embargo, una administración cuidadosa de los mismos es crucial para garantizar el éxito de los análisis, y la democratización de la analítica complica esta gobernabilidad. En particular, la democratización de la preparación de datos puede poner en peligro la calidad de los datos.
La revolución de la IA en la analítica brinda a las organizaciones la oportunidad de democratizar el acceso al análisis y, en última instancia, tomar mejores y más rápidas decisiones. Sin embargo, la IA no es una panacea. A la luz de los límites de esta tecnología, más allá de una gobernanza cuidadosa, las organizaciones deberían revisar los roles de los actores humanos (gerentes, analistas, científicos de datos) en el proceso analítico. Los seres humanos deberían centrarse en tareas en las que aún son mejores que las máquinas, por ejemplo: identificación de problemas, storytelling a partir de visualizaciones o descubrimiento de datos colectivos y toma de decisiones.
