A pesar de que las empresas reconocen los beneficios de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, la productividad y la competitividad, el 78 % de ellas no logra maximizar su inversión en IA debido a una base de datos deficiente, según datos del MIT. Y aunque los líderes reconocen que los datos son esenciales para desbloquear el valor de la inteligencia artificial, aún enfrentan desafíos significativos, como los silos de datos, la falta de integración y la gobernanza ineficaz. Ante este panorama, ¿cómo podemos convertir el caos de los datos en una estrategia efectiva?
El caos de los datos y la necesidad de una estrategia
Muchas empresas se enfrentan a la dificultad de tener datos desorganizados y dispersos, lo que conduce a decisiones basadas en corazonadas en lugar de hechos. Según un estudio de IDC, el 68% de los datos empresariales disponibles no se utilizan, lo que genera una pérdida de oportunidades significativas.
Para superar este caos, es fundamental evaluar la calidad de los datos, identificar inconsistencias y unificarlos en una estrategia alineada con los objetivos clave, como mejorar las ventas o la eficiencia operativa. Sólo así los datos se convertirán en un activo estratégico para tomar decisiones más precisas y efectivas, lo que puede incrementar la productividad de las empresas hasta un 20%, según McKinsey.
Para convertir los datos en decisiones estratégicas, seguimos tres fases clave: evaluación de la calidad de datos, exploración y diagnóstico de la arquitectura de datos, y preparación y definición del modelado de datos.
De los datos al conocimiento accionable
Una vez que nuestros datos están organizados y alineados con la estrategia del negocio, el siguiente paso es convertirlos en conocimiento accionable. No se trata de un problema menor ya que según un estudio de Gartner, el 87% de las empresas tiene baja madurez analítica, lo que indica que, aunque se recopilan datos, muchas organizaciones aún no saben cómo extraer valor de ellos. Aquí es donde la analítica de datos toma protagonismo. No basta con recopilar información; el reto es interpretarla de forma que genere insights valiosos y específicos.
El primer paso es establecer un proceso de análisis continuo que comienza con la recopilación y limpieza de datos, seguido de su almacenamiento en una arquitectura de datos escalable, como data lakes o data warehouses. Para ello, utilizamos herramientas avanzadas, como machine learning y modelos predictivos, empleando plataformas como Python y R, así como servicios en la nube (AWS, Google Cloud) que nos permiten procesar grandes volúmenes de datos. Según McKinsey, las empresas que adoptan este tipo de analítica avanzada ven una mejora del 15-20% en sus resultados financieros.
Además, la democratización de los insights a través de visualizaciones claras y reportes interactivos permite que toda la organización acceda a ese conocimiento, creando un entorno donde cada decisión importante se basa en datos sólidos en lugar de conjeturas.
Estrategia de datos con IA: De la generación de hipótesis a la innovación
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para que las empresas no sólo analicen el pasado, sino también predigan el futuro de manera precisa. Usando IA, se pueden identificar patrones complejos y desarrollar modelos predictivos que anticipen comportamientos, optimicen procesos y ajusten estrategias en tiempo real.
Para implementar IA de manera efectiva, se deben seguir estos pasos clave:
- Definición de objetivos y selección de algoritmos: Primero, definimos objetivos claros y seleccionamos las técnicas de machine learning más adecuadas para cada caso. Utilizamos tanto machine learning supervisado, que se basa en datos etiquetados para realizar predicciones precisas, como no supervisado, que nos permite descubrir patrones ocultos en los datos sin etiquetas. En áreas como la predicción de demanda y la personalización de ofertas, aplicamos algoritmos de regresión logística para prever probabilidades, así como árboles de decisión y técnicas de clustering para segmentar clientes según comportamientos específicos.
- Preparación y estructuración de datos: La calidad de los datos es esencial para el éxito de cualquier modelo de IA, por lo que dedicamos tiempo a limpiar y normalizar los datos, eliminando inconsistencias y estructurando la información. Como señala Harvard Business Review, el 80% del tiempo de los científicos de datos se destina a preparar los datos, lo cual refleja la importancia de este paso en nuestro proceso.
- Construcción de modelos predictivos: En esta etapa, desarrollamos modelos avanzados utilizando técnicas como redes neuronales artificiales (ANN), que imitan el funcionamiento del cerebro humano para detectar patrones complejos; máquinas de soporte vectorial (SVM), que maximizan la precisión en la clasificación de datos; y bosques aleatorios, que combinan múltiples árboles de decisión para mejorar la exactitud. Estos modelos nos permiten prever el comportamiento del cliente, realizar análisis predictivos y optimizar las cadenas de suministro.
- Implementación de modelos de optimización y decisiones en tiempo real: Para ajustar decisiones de forma dinámica, utilizamos técnicas como el reinforcement learning, que aprende de la retroalimentación para mejorar continuamente las acciones. En marketing, aplicamos estrategias de dynamic pricing, donde los precios se ajustan automáticamente según la demanda en tiempo real. Esta técnica, según Deloitte, puede incrementar los ingresos hasta en un 10%.
- Integración de IA en procesos con automatización: Finalmente, integramos IA en nuestros procesos a través de herramientas como procesamiento de lenguaje natural (NLP), que facilita la interacción con los clientes, y Robotic Process Automation (RPA), que automatiza tareas repetitivas, permitiendo a nuestro equipo enfocarse en actividades más estratégicas.
Para crear modelos e integrar la IA en una estrategia de datos, necesitamos definir precisamente los objetivos y estructurar estos datos en un data lake.
Cómo Multiplica puede ayudarte a transformar tus datos en valor
En Multiplica, sabemos que los datos son el nuevo motor de las empresas. Con más de 20 años de experiencia en analítica digital, ayudamos a clientes de diversos sectores a implementar soluciones personalizadas que maximizan el rendimiento y desbloquean el verdadero potencial de sus datos, adaptándonos a las necesidades específicas de cada organización.
¿Cómo lo hacemos?
- Generación y gobernanza de datos: Nuestro equipo asegura que tus datos estén bien estructurados, desde la recolección hasta la integración, para crear una gobernanza de datos eficaz y alineada con los objetivos de tu negocio.
- Explotación de los datos: Transformamos tus datos en conocimiento accionable mediante dashboards personalizados y modelos de predicción, permitiéndote tomar decisiones rápidas y precisas.
- Potenciar la toma de decisiones basadas en datos: Integramos Inteligencia Artificial y Machine Learning en nuestros análisis, brindándote acceso a datos históricos y predicciones de tendencias futuras para optimizar tu operación.
Si quieres saber cómo podemos ayudarte en tu estrategia de datos, contáctanos. Juntos, convertiremos tus datos en decisiones inteligentes.