Introducción a la Inteligencia Artificial en la Inteligencia Empresarial
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que se abordan la inteligencia empresarial y el análisis de datos. Durante años, las herramientas de inteligencia empresarial y análisis de datos han dominado los mercados, pero ahora la inteligencia artificial está transformando este panorama. Los principales proveedores de inteligencia empresarial están transitando hacia compañías de inteligencia artificial. ¿Qué necesitan saber los usuarios finales sobre el futuro de la inteligencia empresarial y el análisis de datos en la era de la inteligencia artificial?
El Futuro de la Inteligencia Empresarial
Los proveedores establecidos de inteligencia empresarial han entendido el mensaje y están desarrollando nuevas herramientas que van más allá de los informes y los gráficos atractivos. Por ejemplo, Qlik, un proveedor líder de inteligencia empresarial, está realizando lo que llama una gira global de “Realidad de la Inteligencia Artificial”. Esta gira se centra en la procesamiento del lenguaje natural (NLP) a través de la inteligencia artificial generativa, lo que permite a los usuarios interactuar con los datos utilizando el lenguaje cotidiano. Además, se presentan capacidades que van desde la visualización de datos hasta la presentación de datos complejos en un formato fácil de entender.
La Expansión de las Capacidades de la Inteligencia Empresarial
Los observadores de la industria están de acuerdo en que el ascenso de la inteligencia artificial, particularmente los grandes modelos de lenguaje, está expandiendo enormemente las capacidades y el alcance de las herramientas de inteligencia empresarial y análisis de datos. Estos modelos permiten la integración de datos estructurados y no estructurados, mejoran la interpretación de los datos, toma de decisiones y automatización de procesos, lo que permite a las organizaciones derivar conocimientos más profundos y crear más valor a partir de sus datos.
La Transformación de la Pila de Datos
Las herramientas de inteligencia empresarial y análisis de datos están aquí para quedarse, pero su fundamento tecnológico está cambiando hacia una pila de inteligencia artificial en la nube. Cada capa de la pila de datos actual será reinventada, incluyendo el paso de las metodologías de extracción, transformación y carga (ETL) a un procesamiento de datos impulsado por la inteligencia artificial. Además, el análisis de los usuarios se moverá de las consultas basadas en SQL y Python a un análisis conversacional con procesamiento del lenguaje natural.
Cambios en los Roles y la Democratización de los Datos
Esto significa cambios en los roles de los codificadores, que se convertirán en diseñadores que adoptan un enfoque de “sin código” y modo conversacional para construir aplicaciones utilizando Copilots y Studios, reemplazando los entornos de desarrollo integrado. También se moverá de informes estáticos a productos de datos dinámicos, proporcionando conocimientos en tiempo real y acciónables integrados directamente en los flujos de trabajo para impulsar la toma de decisiones a todos los niveles.
Oportunidades y Desafíos
La inteligencia artificial también está abriendo mayores oportunidades para la creatividad entre los usuarios finales. Los grandes modelos de lenguaje pueden generar código para la visualización de datos cuando se conectan a una base de datos del cliente. Sin embargo, como con muchos avances tecnológicos, el éxito con las herramientas de análisis de negocios impulsadas por la inteligencia artificial depende de la calidad de los datos. Muchas organizaciones necesitarán invertir en la limpieza y validación de los datos a medida que integren sistemas aislados en una sola plataforma.
Conclusión
En resumen, la inteligencia artificial está transformando la forma en que se abordan la inteligencia empresarial y el análisis de datos. Con la expansión de las capacidades de las herramientas de inteligencia empresarial y el análisis de datos, los usuarios finales pueden esperar una mayor interacción con los datos en un lenguaje natural, sin necesidad de habilidades técnicas avanzadas. Sin embargo, es crucial abordar los desafíos de la calidad de los datos y la integración de sistemas para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial en este campo. La democratización de los datos y la creación de conocimientos en tiempo real están más cerca de ser una realidad, lo que permitirá a las organizaciones tomar decisiones informadas y crear más valor a partir de sus datos.