La inteligencia empresarial mejorada con IA simplificará la generación de consultas y permitirá a los analistas de datos profundizar en el análisis de datos generando informes y visualizaciones convincentes.
Hasta hace poco, la inteligencia empresarial y el análisis estaban automatizados, pero el último tramo hasta la pantalla del tomador de decisiones a menudo requería que un desarrollador o analista organizara y entendiera la información entrante. Por supuesto, esto significa que el análisis de datos en tiempo real nunca ha sido realmente preciso. Si bien los números y los analistas capacitados siempre serán esenciales, la IA generativa puede ayudar a agilizar la tarea de detectar y desarrollar conocimientos.
Sin embargo, las empresas y los líderes que son cuidadosos pueden aprovechar los beneficios frente a los crecientes costos de tener los recursos tecnológicos necesarios que puedan respaldar una verdadera inteligencia empresarial mejorada por IA.
«El impacto de la IA generativa abarca todo el espectro de toma de decisiones, gestión de datos», escribe Pan Singh Dhoni, líder en ciencia de datos de Five Below Inc., en un artículo reciente. «Desde proporcionar maquetas inmersivas hasta acelerar los procesos de análisis y desarrollo, esta tecnología está preparada para redefinir la eficiencia y eficacia de la inteligencia empresarial».
La incorporación de IA generativa al análisis empresarial también puede proporcionar importantes ganancias de productividad para los equipos de datos y análisis, añade. «Este aumento puede cubrir una amplia gama de funciones, incluida la adquisición de datos, el análisis, las pruebas y la generación de informes. Al automatizar estos procesos, la IA productiva mejora la eficiencia de las tareas centradas en datos, lo que contribuye a una toma de decisiones más rápida.
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Rápido, sí, pero ¿a qué precio? Los tomadores de decisiones deben sopesar estos costos si están interesados en implementar inteligencia empresarial mejorada con IA. «Si bien la tecnología tiene un gran potencial, su marco operativo a menudo requiere el uso de máquinas GPU de alto rendimiento, lo que conlleva costos asociados», advierte Dhoni. Esto requiere que los tomadores de decisiones «evalúen cuidadosamente el equilibrio entre la inversión en IA productiva y el retorno de la inversión resultante».
La parte empresarial también debe participar estrechamente en el proceso para evaluar adecuadamente el valor potencial de la IA productiva, teniendo en cuenta que también cambiará muchas ecuaciones de retorno de la inversión. «El impacto generalizado de la IA generativa trasciende muchas dimensiones», afirma Dhoni. «Transforma las estrategias de marketing y las experiencias de los clientes, se alinea con las herramientas existentes, aumenta la productividad en varias etapas, proporciona análisis de costo/beneficio y redefine las necesidades comerciales».
En el caso del análisis de datos, está cambiando la forma en que los analistas abordan su trabajo. Por ejemplo, consulta SQL
La generación de datos contra bases de datos, el método principal para extraer información, puede ser más fácil de configurar. «Realizar consultas SQL precisas y eficientes a menudo requiere una sintaxis y una estructura lógica cuidadosas», señala Dhoni. «Las herramientas de IA generativa generan automáticamente consultas SQL basadas en criterios específicos. Esto no sólo acelera el proceso de formulación de consultas sino que también reduce la posibilidad de errores humanos».
Por supuesto, la inteligencia empresarial mejorada con IA hará mucho más que simplificar la generación de consultas. «Estas herramientas permiten a los analistas de datos profundizar en el análisis de datos generando informes y visualizaciones convincentes», afirma Dhoni. «La generación automática de informes de muestra, junto con análisis de datos detallados y tablas finamente organizadas, agiliza el proceso analítico. Al integrar estas capacidades de IA, los analistas de datos pueden dedicar más tiempo a tareas interpretativas y conocimientos estratégicos, en lugar de andar entre el desorden». en la elaboración del informe.
Como resultado, la inteligencia empresarial en sí nunca volverá a ser la misma, «transformando fundamentalmente la forma en que los socios comerciales interactúan con los procesos de toma de decisiones basados en datos», afirma Dhoni. La inteligencia empresarial mejorada con IA también significa registros más rápidos en maquetas de partes interesadas. «Los analistas pueden traducir estas maquetas detalladas en informes sofisticados, prediciendo tendencias en conocimientos antes de formalizarlos».
