Business Intelligence

¿Qué le espera a la analítica frente a la AI en el nuevo año?

January 9, 2025

En los últimos años,

Hemos sido testigos de un crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA). Chatbots conversacionales, algoritmos predictivos y modelos generativos de lenguaje han capturado la atención del mundo, eclipsando, en cierta medida, la discusión sobre la analítica de datos. Sin embargo, ¿significa esto que la analítica está perdiendo relevancia? En PRAXIS-CORP, creemos que es importante hacer una pausa y analizar esta aparente paradoja.

La analítica: el cimiento de la IA

Es fundamental recordar que la inteligencia artificial, en su esencia, es un conjunto de algoritmos y modelos estadísticos diseñados para aprender de los datos y tomar decisiones basadas en esa información. La analítica de datos, por su parte, se encarga de recopilar, limpiar, transformar y analizar esos datos. En otras palabras, la analítica es el cimiento sobre el que se construye la IA.

¿Por qué parece que la analítica ha quedado en segundo plano?

  • Democratización de la IA: Herramientas de bajo código y sin código han hecho que la IA sea más accesible, permitiendo a usuarios sin conocimientos técnicos profundos crear modelos y aplicaciones de IA.
  • Enfoque en los resultados: La IA ha generado resultados tangibles y visibles rápidamente, como chatbots conversacionales o sistemas de recomendación personalizados, lo que ha captado la atención de los medios y las empresas.
  • Evolución de la terminología: Conceptos como "machine learning" y "deep learning" han ganado popularidad, a veces eclipsando términos más tradicionales como "business intelligence" o "data mining".

La analítica sigue siendo fundamental

A pesar de estos cambios, la analítica sigue siendo esencial para el éxito de cualquier iniciativa de IA. Aquí te explicamos por qué:

  • Calidad de los datos: La IA es tan buena como los datos con los que se alimenta. Una analítica de datos sólida garantiza la calidad, relevancia y limpieza de los datos, lo que es crucial para el entrenamiento de modelos de IA precisos.
  • Interpretabilidad de los modelos: Si bien los modelos de IA pueden ser muy precisos, a menudo es difícil entender por qué han llegado a una determinada conclusión. La analítica nos permite interpretar los resultados de los modelos de IA y comprender los factores que influyen en sus predicciones.
  • Identificación de oportunidades: La analítica nos ayuda a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden generar nuevas oportunidades de negocio.

La analítica y la IA: un binomio inseparable

En lugar de ver la IA y la analítica como competidoras, debemos entenderlas como complementarias. La IA nos permite automatizar tareas y obtener insights más profundos de los datos, mientras que la analítica nos proporciona las herramientas para comprender y actuar sobre esos insights.

¿Cuál es el futuro de la analítica?

Creemos que la analítica continuará siendo una disciplina fundamental, pero evolucionará de la mano de la IA. En el futuro, veremos una mayor integración de ambas disciplinas, dando lugar a nuevas herramientas y técnicas que nos permitirán extraer un valor aún mayor de los datos.

En PRAXIS, te ayudamos a:

  • Optimizar tus procesos de analítica: Garantizamos la calidad y la integridad de tus datos.
  • Desarrollar modelos de IA personalizados: Creamos soluciones de IA a medida para tus necesidades específicas.
  • Interpretar los resultados de tus modelos: Te ayudamos a comprender el porqué detrás de las predicciones de tus modelos.

Si quieres saber más sobre cómo combinar la analítica y la IA para impulsar el crecimiento de tu negocio, contáctanos.

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