El concepto de business intelligence se conoce desde finales del siglo XX. Sin embargo, las herramientas tradicionales de análisis de datos han empezado a quedarse cortas.
El motivo es sencillo: la cantidad de información que generan las empresas y la sociedad crece cada día. Analizarla de forma manual resulta cada vez más complejo.
En este contexto surge la analítica aumentada. Este enfoque combina tecnologías como la Inteligencia Artificial, el machine learning y el Procesamiento del Lenguaje Natural para analizar datos de forma más rápida y eficiente.
Su objetivo es ayudar a las empresas a aprovechar mejor la información y convertirla en conocimiento útil para tomar decisiones.
En ACTIONS – The CX Company analizamos qué es la analítica aumentada, cómo funciona y qué ventajas puede aportar a las empresas.
¿Qué es la analítica aumentada?
El concepto de analítica aumentada apareció en 2017, cuando Gartner lo incluyó en su informe anual Hype Cycle como una tecnología emergente.
De forma sencilla, podemos definirla como un enfoque que utiliza tecnologías avanzadas para automatizar y mejorar el análisis de datos.
La analítica aumentada combina principalmente tres tecnologías:
- Inteligencia Artificial (IA). Permite desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieren capacidades asociadas tradicionalmente al razonamiento humano. Puede automatizar procesos y mejorar la productividad.
- Machine learning. Permite que los sistemas aprendan de los datos y de sus resultados. Así, pueden identificar patrones y mejorar sus decisiones sin depender continuamente de la intervención humana.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Permite que las máquinas comprendan y utilicen el lenguaje humano. Esto facilita el acceso a herramientas de análisis que antes requerían conocimientos técnicos avanzados.
La combinación de estas tecnologías hace que el análisis de datos sea más accesible, rápido y automatizado.
En lugar de limitarse a mostrar información, la analítica aumentada ayuda a encontrar patrones, detectar oportunidades y generar conocimiento útil para el negocio.
¿Cuáles son los beneficios de apostar por la analítica aumentada?
La analítica aumentada puede mejorar la forma en que las empresas trabajan con sus datos. Entre sus principales beneficios destacan:
- Mayor capacidad de anticipación. El análisis de grandes volúmenes de datos permite identificar patrones y crear modelos predictivos. Esto ayuda a anticipar posibles escenarios y preparar estrategias con mayor información.
- Decisiones más rápidas. Las herramientas de analítica pueden procesar grandes cantidades de información en poco tiempo. Así, los profesionales disponen antes de los datos que necesitan para decidir.
- Automatización de tareas. Estas tecnologías pueden encargarse de procesos repetitivos, como preparar, limpiar y organizar bases de datos. Los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas de mayor valor.
- Mayor productividad. La automatización permite aprovechar mejor los recursos disponibles y simplificar procesos que antes requerían mucho tiempo.
- Reducción de costes. Al automatizar tareas y reducir el tiempo dedicado al análisis, las empresas pueden utilizar sus recursos de forma más eficiente.
- Mejor gestión del riesgo. El análisis predictivo permite identificar posibles escenarios antes de tomar decisiones. Esto puede ayudar a reducir la incertidumbre y mejorar la planificación de las inversiones.
La clave está en combinar la capacidad de estas tecnologías con el conocimiento y el criterio de los profesionales.
Conclusión
La analítica aumentada ofrece una nueva forma de trabajar con grandes volúmenes de datos. Combina Inteligencia Artificial, machine learning y Procesamiento del Lenguaje Natural para automatizar tareas, detectar patrones y facilitar el análisis.
Para las empresas, esto supone una oportunidad para tomar decisiones más rápidas, mejorar la productividad y aprovechar mejor sus datos.
La transformación digital también está cambiando la forma de hacer business intelligence. En este contexto, la analítica aumentada puede convertirse en una herramienta clave para transformar los datos en información útil y apoyar las decisiones de negocio.
