IA y Big Data en empresas: cómo transformar datos en decisiones y casos de uso concretos
La inteligencia artificial y Big Data pueden ayudar a una empresa a analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones, realizar predicciones y automatizar determinadas decisiones o procesos.
El punto de partida no debería ser implementar inteligencia artificial únicamente porque la tecnología está disponible.
Una estrategia efectiva comienza identificando un problema empresarial, determinando qué datos pueden ayudar a resolverlo y evaluando qué técnicas de analítica o IA son adecuadas.
¿Qué relación existe entre Big Data e inteligencia artificial?
Big Data permite almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes y variedades de información, mientras la inteligencia artificial utiliza datos para identificar patrones, generar resultados, realizar predicciones o automatizar tareas.
Ambas disciplinas pueden trabajar de manera complementaria.
Una empresa puede reunir información procedente de:
- Sistemas ERP.
- CRM.
- Sensores IoT.
- Aplicaciones.
- Plataformas digitales.
- Operaciones.
- Ventas.
- Logística.
- Equipos industriales.
- Atención de clientes.
- Datos geográficos.
La analítica permite transformar estos datos en información útil para responder preguntas empresariales.
¿Qué tipos de analítica puede utilizar una empresa?
La analítica puede abordarse en distintos niveles según la pregunta que necesita responder la organización.
Analítica descriptiva
Busca responder qué ocurrió.
Por ejemplo, permite analizar ventas, comportamiento de clientes, productividad, tiempos de atención o desempeño operacional.
Analítica diagnóstica
Busca comprender por qué ocurrió determinado resultado.
Puede relacionar variables y detectar factores asociados con una caída de rendimiento o un cambio de comportamiento.
Analítica predictiva
Utiliza información histórica y modelos para estimar qué podría ocurrir.
Puede aplicarse a demanda, mantenimiento, comportamiento de clientes, inventarios o riesgos.
Analítica prescriptiva
Busca determinar qué acciones pueden ser convenientes a partir de la información disponible y de determinados objetivos o restricciones.
Estas capacidades pueden complementarse con inteligencia artificial y automatización.
¿Cómo comenzar un proyecto de IA y Big Data?
Un proyecto empresarial debería comenzar con el problema y avanzar después hacia la tecnología.
Una secuencia útil contempla cinco preguntas:
- ¿Qué decisión o proceso queremos mejorar?
- ¿Qué información necesitamos?
- ¿Disponemos de datos suficientes y confiables?
- ¿Qué modelo analítico puede generar valor?
- ¿Cómo incorporaremos los resultados al proceso empresarial?
Este enfoque ayuda a evitar proyectos tecnológicos desconectados de necesidades operacionales.
¿Qué casos de uso existen?
Las posibilidades dependen de cada industria.
Operaciones
Los datos pueden utilizarse para identificar patrones de rendimiento, detectar anomalías y optimizar recursos.
Mantenimiento
Información procedente de sensores y equipos puede alimentar modelos destinados a anticipar posibles fallas.
Logística
La analítica puede apoyar planificación de rutas, utilización de vehículos, tiempos y distribución de recursos.
Clientes
Los datos pueden ayudar a segmentar audiencias, analizar comportamientos y personalizar determinadas interacciones.
Planificación
Modelos predictivos pueden apoyar estimaciones de demanda, capacidad y necesidades futuras.
Gestión territorial
El análisis de información geográfica y patrones de movilidad puede aportar conocimiento para planificación, localización y gestión de recursos.
Entel Digital dispone actualmente de capacidades de IA, Big Data y analítica y de soluciones de geointeligencia como Crowds, orientada al análisis de movilidad, puntos de interés y gestión territorial.
¿Qué datos necesita una empresa para implementar IA?
La cantidad de información constituye solo una parte del problema. También importan su calidad, disponibilidad y contexto.
Antes de desarrollar modelos conviene revisar:
- Origen de los datos.
- Calidad.
- Actualización.
- Consistencia.
- Duplicados.
- Integraciones.
- Permisos.
- Seguridad.
- Trazabilidad.
- Gobierno.
Un modelo alimentado con información incompleta o inconsistente puede generar resultados poco útiles para la toma de decisiones.
¿Es necesario tener millones de datos para utilizar IA?
No necesariamente. El volumen requerido depende del problema, del modelo y del tipo de información disponible.
Algunos proyectos necesitan grandes volúmenes históricos. Otros pueden generar valor mediante conjuntos de datos más acotados y bien estructurados.
Por eso, la pregunta inicial debería ser qué datos son relevantes para resolver el problema, en lugar de asumir que un proyecto requiere acumular la mayor cantidad posible de información.
¿Cómo se integra la IA con los sistemas empresariales?
Para generar valor operativo, los modelos necesitan relacionarse con los procesos donde se toman decisiones.
Esto puede requerir integración con:
- ERP.
- CRM.
- Data warehouses.
- Data lakes.
- Aplicaciones.
- APIs.
- Plataformas IoT.
- Herramientas de visualización.
- Sistemas de gestión.
La integración permite que los resultados analíticos formen parte de las tareas cotidianas.
Por ejemplo, una predicción de demanda adquiere mayor utilidad cuando puede incorporarse al proceso de planificación de inventario.
IA aplicada a las propias operaciones TI
La inteligencia artificial también puede utilizarse para administrar tecnología.
El concepto de AIOps aplica capacidades analíticas y automatización a las operaciones de TI.
La solución AIOps de Entel Digital funciona mediante cuatro capacidades principales: visión unificada de datos TI, análisis proactivo, respuesta automatizada ante incidentes y gestión dinámica de la topología.
Este enfoque puede ser relevante para organizaciones con infraestructuras heterogéneas que generan grandes cantidades de eventos difíciles de analizar manualmente.
¿Cómo pasar de un piloto de IA a una implementación empresarial?
Un piloto permite validar técnicamente una idea. Escalarla requiere considerar otros factores.
La organización debería evaluar:
- Calidad permanente de los datos.
- Integración con sistemas productivos.
- Infraestructura.
- Seguridad.
- Responsables del modelo.
- Monitoreo.
- Costos.
- Actualización.
- Adopción por parte de usuarios.
- Indicadores de negocio.
La pregunta clave deja de ser si el algoritmo funciona y pasa a ser si la solución puede operar de manera confiable dentro del proceso empresarial.
¿Qué debería evaluar una empresa antes de invertir en IA y Big Data?
Una iniciativa debería contar con un caso de uso claramente definido.
Conviene establecer:
- Problema: qué se quiere resolver.
- Datos: qué información existe y cuál falta.
- Resultado esperado: qué indicador debería mejorar.
- Tecnología: qué arquitectura y herramientas se necesitan.
- Integración: dónde se utilizará el resultado.
- Gobierno: quién será responsable.
- Seguridad: cómo se protegerán los datos y accesos.
- Medición: cómo se determinará si el proyecto genera valor.
De los datos a una capacidad empresarial
Implementar IA y Big Data requiere más que seleccionar una plataforma tecnológica. Las organizaciones necesitan datos confiables, infraestructura, modelos adecuados, integración y objetivos empresariales medibles.
La mejor oportunidad suele encontrarse en problemas concretos: anticipar demanda, optimizar operaciones, conocer mejor a los clientes, mejorar la logística, detectar anomalías o automatizar decisiones repetitivas.
Entel Digital desarrolla soluciones relacionadas con IA, Big Data, analítica, IoT y geointeligencia, además de capacidades como AIOps para aplicar inteligencia artificial directamente a la gestión de operaciones tecnológicas.