La democratización del 'Business Intelligence'

Decía Nichole Jordan, gerente de Grant Thornton LLP que “ya no se requiere un presupuesto multimillonario para que la Inteligencia Artificial funcione en una empresa. Representa una oportunidad para nivelar el campo de juego para las empresas más pequeñas”. Y  podría aplicarse de forma paralela a lo mismo que ha sucedido con el Business Intelligence (BI) ya que gracias a su evolución se ha permitido su “democratización” en compañías de diferente tamaño.

La transformación digital es uno de los fenómenos empresariales más comentados de la última década. Y es que ésta tiene el potencial de hacer que las organizaciones sean más ágiles, eficientes y competitivas. Además, las nuevas tecnologías están cambiando el modelo de negocio. Y junto a ello, permiten que el negocio se centre en el cliente. No en vano, según un informe de la plataforma Acquia, “el 72% de los clientes son más propensos a abandonar una marca después de una sola mala experiencia”. Lo que demuestra la importancia que para las compañías tiene el disponer de una tecnología que contribuya a mejorar la experiencia de los clientes.

La transformación digital es el medio mediante el cual las empresas pueden evolucionar para sobrevivir en la era digital. Y de hecho, hemos visto como en la pandemia por covid-19 se ha acelerado la transición de las empresas hacia el negocio digital. Según el Digital Business Study 2021 de Foundry, “el 91% de las organizaciones encuestadas han adoptado o tienen pensado adoptar una primera estrategia digital en su negocio”. Pero, lo que deben tener en cuenta las compañías a la hora de abordar esta transformación digital es que uno de sus componentes fundamentales es tomar decisiones bien informadas y hacer un seguimiento del impacto que están teniendo en su negocio.

El concepto Business Intelligence (BI), surgió en los años 80 para ofrecer a las compañías una visión clara y personalizada de sus datos históricos con el objetivo de transformarlos en valor y poder ayudar en los procesos de toma de decisiones.

Pero, desde los años 80, el BI ha evolucionado hasta la actualidad ofreciendo nuevas oportunidades y permitiendo fusionar la analítica y, en especial, las visualizaciones, en el resto de aplicaciones de la empresa. Así, se han desarrollado plataformas más efectivas en las que se integran los datos de diferentes fuentes e incorporan algoritmos avanzados y de aprendizaje automático.

O el BI basado en la nube, donde todos los datos se almacenan, se transforman y se visualizan en una plataforma en la nube, lo que requiere menos infraestructura local y permite a las empresas elegir las herramientas y el almacenamiento de datos que necesitan.

Y, más recientemente, las herramientas de BI más avanzadas, que soportan consultas en lenguaje natural que son procesadas usando algoritmos de IA. Y es que ya hace tiempo que se reconoce que la tecnología de IA es un factor disruptivo en el procesamiento de datos.

Para las compañías, el impacto del BI cuenta con enormes beneficios. Por ejemplo, el aumento de la eficiencia organizativa que permite que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso a los datos de toda la organización. Pero no solo facilitan el  tomar decisiones empresariales basadas en datos precisos y de calidad, sino que los avances en la visualización de la información permiten el acceso y uso de los datos en toda la organización.

El BI también contribuye a mejorar la satisfacción de la plantilla al disponer de la información más rápidamente con la automatización en la generación de informes. Y esto es posible gracias a la aceleración digital que proporcionan las plataformas de BI que están diseñadas para realizar un procesamiento intensivo de datos, combinando bases de datos internas con fuentes de datos externas. En última instancia, el uso de estas tecnologías contribuye a incrementar las ventajas competitivas de las compañías frente a otros competidores “más tradicionales”.

Y es que nos encontramos en la era digital, que ha generado un enorme flujo de información y nuevos requerimientos de análisis, difícilmente abordables por los humanos. Los grandes volúmenes de datos no sirven de mucho en su forma bruta, primero hay que ocuparse de la calidad de los mismos. Y después procesarlos para dar con las soluciones más apropiadas para el negocio, de forma similar a como ya hacen las plataformas de streaming que nos recomiendan música, series o películas en base a nuestros gustos.

En definitiva, la tendencia que vamos a poder observar en el futuro más cercano es que compañías de todos los tamaños, incluidas startups, spin-off o pymes, van a invertir cada vez más en datos, aprendizaje automático, IA y automatización, que junto a los sistemas de BI, y otras tecnologías de la ciencia de los datos, pueden formar una potente combinación tecnológica para afrontar los retos que plantea la era digital. 

Como afirmó Ulrich Spiesshofer, los países con la mayor densidad de robots tienen también las tasas de desempleo más bajas, por lo que la combinación correcta de tecnología y humanos, sin duda, será la que impulsará la prosperidad.

María José Ramírez Quintana, secretaria general e investigadora del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la UPV