Una empresa global de pagos con la que trabajamos detecta fraude con tarjeta en aproximadamente 80 milisegundos por transacción en más de 4.000 millones de transacciones al año. Hace cinco años, el mismo flujo de trabajo se ejecutaba en trabajos por lotes nocturnos y detectaba el fraude a la mañana siguiente. La diferencia entre 80 milisegundos y 14 horas es todo el caso de negocio de la analítica con IA.
La analítica de datos empresarial ha avanzado mucho más allá de los dashboards tradicionales de BI.
De descriptiva a prescriptiva
La curva de madurez de analítica tiene cuatro etapas, y la brecha entre ellas se está comprimiendo.
- Descriptiva. ¿Qué pasó? Reportes tradicionales y dashboards.
- Diagnóstica. ¿Por qué pasó? Análisis de causa raíz y exploración detallada.
- Predictiva. ¿Qué pasará? Pronósticos e identificación de tendencias.
- Prescriptiva. ¿Qué deberíamos hacer? Acciones recomendadas por IA y optimizaciones.
Las organizaciones que operan en la etapa prescriptiva están viendo los retornos más sólidos sobre la inversión en datos. Las que aún viven en la etapa descriptiva están ejecutando el manual de ayer.
Insights en tiempo real a escala empresarial
Las plataformas modernas de analítica con IA procesan datos en streaming en tiempo real. Los casos de uso que más importan a nuestros clientes se dividen en cuatro categorías.
- Detección instantánea de fraude en transacciones financieras.
- Ajustes dinámicos de precios en respuesta a señales de demanda.
- Optimización y re-enrutamiento de la cadena de suministro en tiempo real.
- Análisis de sentimiento inmediato en todos los canales de atención al cliente.
Las organizaciones que ganan hoy no son las que tienen más datos. Son las que actúan sobre sus datos más rápido.
Consultas en lenguaje natural
Uno de los desarrollos más trascendentales en analítica empresarial son las consultas en lenguaje natural. Los usuarios de negocio hacen preguntas en lenguaje común y obtienen respuestas, en lugar de escribir SQL o navegar por una herramienta de BI compleja. Bien implementado, democratiza el acceso a datos en toda la organización. Mal implementado, produce respuestas incorrectas con gran confianza a escala, razón por la cual las implementaciones gobernadas importan más que los videos de demostración.
El imperativo de la integración
El valor real de la analítica con IA aparece cuando los insights viven dentro de los flujos de trabajo que las personas ya utilizan. La analítica integrada, entregada en la aplicación de registro, impulsa una adopción dramáticamente mayor que los portales de BI independientes. Nuestros clientes reportan consistentemente que la integración reduce el tiempo hasta la decisión y aumenta el porcentaje de decisiones realmente informadas por datos.
Mirando hacia adelante
A medida que los modelos se vuelven más sofisticados y la infraestructura de datos madura, la brecha entre las organizaciones ricas en datos y las pobres en datos se está ampliando. Las empresas que invierten en infraestructura de analítica con IA hoy están construyendo las ventajas competitivas que sus competidores más lentos pasarán la próxima década intentando cruzar.