La inteligencia de decisiones: La nueva BI

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Las plataformas de BI están evolucionando. Al agregar inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas están transformando a los paneles de datos y a la analítica de negocios en plataformas de apoyo a la toma de decisiones más completas. Este movimiento hacia la «inteligencia de decisiones” hace que su sofisticada combinación de herramientas se incorpore cada vez más a los flujos de trabajo empresariales, cuando y donde los responsables de la toma de decisiones más las necesitan.

«La inteligencia de decisiones es la capacidad de la empresa para procesar grandes cantidades de datos con el fin de tomar decisiones”, afirma Nicole France, analista de Constellation Research. «Es lo mismo que iba a hacer la BI, pero accesible en toda la empresa”.

Algunos de los ejemplos más visibles de la inteligencia de decisiones en acción son los motores de recomendación, que utilizan la analítica para predecir qué productos los consumidores encontrarían más apropiados, o qué películas deberían ver a continuación. Herramientas como éstas brindan contexto y opciones pertinentes para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones, afirma France, y agrega que los paneles y la analítica de las herramientas de BI tradicionales siguen siendo valiosos, pero la inteligencia de decisiones es más accesible y relevante.

«Para las personas que están en primera línea, el contexto importa”, afirma. «Y existe un grado de complejidad que es difícil de acertar. El objetivo es presentar las cosas de una manera clara y fácil de entender, para que las personas puedan comprender algunos análisis complejos y tomar una decisión rápidamente”.

El argumento de la inteligencia de decisiones
La pandemia de la COVID-19 ha acelerado las transformaciones digitales en casi todos los sectores de la economía global, y la inteligencia artificial está cada vez más en el centro de esto. Más del 95% de las empresas encuestadas por 451 Research, consideran que la inteligencia artificial es importante para la transformación digital y el 65% afirma que es muy importante.

Según la encuesta que se publicó a fines de enero, en Estados Unidos la adopción de la inteligencia artificial aumentó nueve puntos porcentuales el año pasado, en comparación con el año anterior, y solo el 28% de las empresas afirmaron que ralentizaron las iniciativas de inteligencia artificial como resultado de la pandemia.

Y un campo clave en el que la inteligencia artificial se está poniendo de moda es en los datos y la analítica. Según una encuesta del 2021 a desarrolladores de software y líderes de TI, realizada por RealBI, el 41% de las empresas experimentaron un aumento en las solicitudes de acceso a los datos y a la analítica, siendo una de las principales razones permitirles a los usuarios tomar decisiones basadas en datos. Además, la encuesta mostró un mayor interés en incorporar el aprendizaje automático en el software de analítica o en los paneles de control, y casi el 16% planea agregar la tecnología en un futuro cercano, una cifra superior al 6% de empresas que ya lo hacen.

La incorporación de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático a una plataforma de BI le permite evolucionar hacia una plataforma de inteligencia de decisiones al proporcionar contexto, predicciones y recomendaciones en el momento y lugar donde el tomador de decisiones lo requiere.

Según Gartner, para el 2023, más de un tercio de las grandes organizaciones tendrán analistas que practiquen la inteligencia de decisiones.

La firma de investigación define la «inteligencia de decisiones” como un marco que permite a los líderes de datos y analítica diseñar modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio. En la práctica, esto significa tomar decisiones utilizado la inteligencia analítica para ayudar a los empleados, clientes o socios de trabajo, a tomar decisiones, ofreciendo los datos, analítica y predicciones en el momento y lugar necesarios.

A medida que la inteligencia de decisiones se convierte en una parte fundamental de los procesos de negocio, las decisiones se toman de forma más rápida, sencilla y económica que antes.

Reducir las filas en el DMV de California
La inteligencia de decisiones no solo puede ayudar a los empleados a tomar mejores decisiones, sino que también puede ayudarlos a tomar decisiones más rápidamente. Esto último es particularmente importante cuando las personas hacen fila en el Departamento de Vehículos Motorizados (DMV, por sus siglas en inglés), y corren el riesgo de contraer una enfermedad mortal cada minuto que están allí.

«En mi mundo, la inteligencia de decisiones no es solo analítica e información, sino también poder tomar decisiones”, afirma Ajay Gupta, director de transformación digital del DMV de California. «Usamos la inteligencia artificial en nuestro trabajo diario, donde no solo te afirma lo que necesitas hacer y lo haces, sino que te ayuda a tomar decisiones de la misma forma en que otro ser humano lo haría”.

La agencia comenzó a implementar el procesamiento inteligente de documentos justo en el momento en que ocurrió la pandemia, afirma Gupta. Les permitió a los clientes cargar documentos y averiguar si había algo que les faltaba antes de llegar al DMV. El proveedor de plataformas de transformación digital, ABBYY, ayudó al DMV con el proyecto, sumándose al trabajo adicional realizado por la consultora User Friendly Consulting.

«Existe una combinación de minería con visión artificial”, afirma Gupta. «Y la inteligencia artificial está tomando decisiones basadas en datos históricos y el entrenamiento que hemos brindado”. La plataforma reduce la necesidad de que las personas se vayan y regresen más tarde con los documentos correctos, afirma. «Y redujo el tiempo de la transacción porque había menos procesamiento que tenía que hacerse en la ventanilla”.

Por ejemplo, hay un impulso federal para actualizar las licencias de conducir al nuevo formato de identificación real, lo que facilitará que las personas vuelen a nivel nacional. Como resultado, muchos residentes de California han tenido que acudir al DMV para obtener nuevas licencias. Al agregar la funcionalidad de inteligencia artificial y la capacidad de cargar documentos con anticipación, el DMV de California ha reducido el tiempo de transacción en persona de 27 minutos por persona a alrededor de 10 minutos.

Eso ayudó mucho durante la pandemia, agrega Gupta. «Cuanto menos tiempo pase en una instalación abarrotada, menos cambios de exposición”. Además, sin que los documentos se pasasen de un lado a otro, había menos oportunidades de que el virus se transmitiera a las superficies del papel.

Un chatbot también ayuda a responder preguntas básicas tanto de los clientes como de los empleados del DMV, afirma. «Algo que estamos explorando ahora es usar eso para capacitar a los técnicos en el momento apropiado”.

Inyectar inteligencia de decisiones
El DMV de California también planea usar la inteligencia artificial para programar. Con alrededor de 10 mil empleados trabajando desde casa, en oficinas de campo y en la sede, puede ser complicado garantizar que los turnos estén cubiertos con suficiente personal en cada sucursal.

Hoy en día, los científicos de datos del DMV realizan el análisis para esto, brindándoles recomendaciones a los gerentes regionales y gerentes de oficina. Pero la agencia ahora está evaluando plataformas para integrar la inteligencia de decisiones en los sistemas utilizados por los empleados, que no son científicos de datos, y espera hacer su elección final de proveedor este año.

«Con nuevas herramientas, eso se federará”, afirma Gupta, y se integrará con los sistemas de flujo de trabajo. «Todo será parte de una interfaz fácil de usar, utilizando productos listos para usarse, diseñados específicamente con el fin de brindar una experiencia de usuario agradable. Creará un proceso de toma de decisiones mejorado para los empleados”.

La decisión final dependerá de los humanos, afirma. «Presenta opciones, crea calendarios que se pueden cambiar, crea la programación de referencia óptima y los gerentes activan el gatillo real”.

Las herramientas que el DMV está evaluando actualmente para hacer esto incluyen la capacidad de inyectar los datos del tráfico en las calles. Con el fin de ayudar a los clientes a decidir el día y la hora en que deben acercarse, la página web de la agencia ya incluye información sobre el tráfico peatonal. La información también se utiliza para programar turnos de trabajo.

«Pero en el Área de la Bahía y Los Ángeles, el tráfico y el estacionamiento crean muchas disrupciones en las oficinas de campo, por lo que estamos buscando ingestar esos datos que nos ayudarían a hacer esta optimización”, afirma Gupta.

El DMV también está usando el aprendizaje automático para ayudar a los investigadores internos a identificar el desperdicio y el abuso dentro y fuera de la organización. «Nuestro objetivo es llegar a un modelo de inteligencia de decisiones, asistido por humanos, completo con información de nuestros investigadores, científicos del comportamiento y oficiales de datos”, agrega.

La COVID-19 aceleró los plazos de transformación de la agencia, señala Gupta, pero el DMV ya se dirigía en esa dirección.

«Hemos podido hacer un buen uso de esta crisis para ayudar a nuestros clientes con la inteligencia artificial, la automatización robótica de procesos y el aprendizaje automático. Espero que podamos seguir teniendo este impulso. Espero que la COVID desaparezca -y rápido-, pero que lo que hemos hecho se mantenga”, afirma Gupta.

Otros casos de uso para la inteligencia de decisiones
La ciberseguridad es un área donde las personas deben tomar decisiones basadas en grandes cantidades de datos en rápido movimiento, con mucho riesgo potencial para sus empresas. Aquí, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel para ayudar a los analistas de seguridad a tomar mejores decisiones, como muestra la empresa de redes Cato Networks.

«Usamos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático intensivamente para muchas actividades en Cato”, afirma Avidan Avraham, líder del equipo de investigación de la compañía. «Por ejemplo, creamos un modelo de reputación que utiliza toda la información que tenemos sobre un dominio o dirección IP. Según los datos de la red interna y los datos de inteligencia de código abierto, pronostica la probabilidad de que sea malicioso”.

Eso significa que los analistas dedicados a la caza de amenazas pueden priorizar sus investigaciones, afirma.

Cato desarrolló su propia tecnología para hacer esto, utilizando Amazon Elastic MapReduce para entrenar sus modelos. La compañía ha estado usando el sistema durante más de un año, afirma Avraham, con buenos resultados y una baja tasa de falsos positivos. «Está integrado en el flujo de trabajo de nuestros analistas”, agrega. «Antes de crear esta tecnología, solíamos hacer el análisis manualmente, por lo que, por razones obvias, ahora es un proceso mucho más rápido”.

La inteligencia de decisiones también puede ayudar a las empresas a ser más coherentes. Tomemos, por ejemplo, un funcionario bancario que toma la decisión de aprobar un préstamo.

«Cuando hay individuos involucrados, lo que sucede en muchos casos es que cada individuo tiene antecedentes diferentes”, afirma Anand Rao, socio y líder global de inteligencia artificial en PricewaterhouseCoopers.

Existen formas en que las empresas intentan lograr la coherencia, como con el entrenamiento, pero los factores externos aún entran en juego. Si un ejecutivo de créditos está teniendo un mal día, por ejemplo. Aquí, las herramientas de inteligencia de decisiones pueden proporcionar contexto y recomendaciones para ayudar a crear más coherencia en los procesos comerciales.

Las aplicaciones de la inteligencia de decisiones, incluida la gestión de relaciones con los clientes y las herramientas de ventas, también están creciendo, y no es sorpresa, puesto que existe una gran promesa en combinar la inteligencia humana con la inteligencia artificial para aumentar el proceso de toma de decisiones.

Maria Korolov CIO.com

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