14 de mayo de 2023 · 25 min de lectura
📈 Emprende Pro: Análisis de datos con IA
Por Euge OllerAntes de empezar...
Algunos enlaces te llevarán a webs en inglés. Si quieres traducirlas al español, lo mejor es usar el traductor de Google Chrome. Aquí te enseñamos cómo.
El reporte es demasiado largo para caber en un mail. Justo donde se corta, puedes darle a "[Mensaje recortado] Ver todo el mensaje" para seguir leyéndolo. Si prefieres, puedes leerlo aquí en la web.
Puedes darnos tu feedback sobre Emprende Pro aquí.
Por último, una cálida bienvenida a los 8 nuevos miembros de Emprende Pro. Gracias por confiar en nosotros.
¿Qué es el Análisis de Datos con IA?
Una técnica que utiliza la inteligencia artificial para procesar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa de ellos.
Problema
Las empresas acumulan cada vez más datos de sus clientes pero no saben sacarle el máximo partido. Por lo que necesitan contratar soluciones costosas o profesionales para que les ayuden a interpretarlos.
Solución
La IA puede ayudar a identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos que de otra manera serían difíciles de ver. Además, puede proporcionar predicciones y recomendaciones precisas a un bajo coste.
¿Por qué has de fijarte en esto ahora
➡️ De media, las empresas no usan el 60-73% de sus datos para análisis.
➡️ El 90% de los datos de todo el mundo se ha creado en los últimos dos años.
➡️ El 97,2% de los ejecutivos dicen que sus organizaciones están invirtiendo en grandes proyectos de datos e IA.
Top Casos de éxito
Automatización de datos con IA
➡️ Snorkel AI
Hace poco más de una década, el oro y el petróleo eran las materias primas de mayor interés global. Hoy es la información.
Los datos digitales son el combustible que alimenta el motor de la economía mundial. Además, tienen un poder. Pueden predecir el futuro comportamiento de tus clientes.
Así que el dilema ya no está en si aprovechar o no su potencial, sino en cómo hacerlo. Y eso se le da muy bien a Snorkel AI.
Esta plataforma ofrece soluciones en la gestión de datos con Inteligencia Artificial a las empresas más reconocidas del mundo.
Google, Apple o Intel son algunos de sus usuarios.
¿Pero quién se esconde detrás de esta empresa? De hecho, un grupo de universitarios.
Alex Ratner, Paroma Varma, Branden Hanckock y Henry Ehrenberg son los fundadores de esta compañía que empezó como un proyecto doctoral en 2015.
Mientras estaban buscando formas de mejorar la IA, se dieron cuenta de que muchos profesionales tenían una misma debilidad: el etiquetado de datos.
El etiquetado de datos es una forma de clasificar información para que las IA puedan entrenarse y mejorar.
Hasta ahora, el etiquetado era un dolor de cabeza para las empresas porque tenían que hacerlo de forma manual y suponía malgastar sus recursos.
Dispuestos a ayudarles, estos cuatro estudiantes crearon en 2019 una herramienta para automatizarlo.
Snorkel AI ha evolucionado hasta convertirse a día de hoy en un referente para generar grandes volúmenes de datos etiquetados de manera rápida y eficiente.
Pero muchas personas siguen sin invertir en sus datos, y continúan perdiendo dinero.
El 80% de los documentos de una empresa que no gestiona sus datos están dispersos en forma de texto, archivos PDF, correos electrónicos, páginas web y otros formatos no estructurados.
Esto incluye una gran cantidad de información valiosa enterrada en contratos, archivos de pacientes o transcripciones de chat.
Puede que este sea tu caso. Y si es así, estás reduciendo el valor de tus datos a 0.
Pero hay una buena noticia. Gracias a la evolución de las IA, ya no necesitas ser un experto para acceder a este tipo de herramientas, conocer de primera mano a tus clientes y diferenciarte de la competencia.
💡 ¿Qué podemos aprender de este caso?
Identifica una necesidad no satisfecha: Snorkel AI surgió al reconocer una necesidad existente en el campo de la gestión de datos. Es necesario estar atentos a las oportunidades y encontrar soluciones para problemas que aún no han sido abordados de manera efectiva.
Enfócate en la innovación: Los fundadores de la plataforma no se conformaron con los enfoques tradicionales de etiquetado de datos. En cambio, dedicaron años de investigación para desarrollar algoritmos innovadores. Busca constantemente nuevas formas de hacer las cosas y desafiar los límites establecidos.
Aprovecha el poder de la colaboración: La historia de Snorkel AI destaca la importancia de trabajar en equipo. Los fundadores se conocieron en un proyecto académico y se unieron para formar una empresa exitosa. Encuentra socios y colaboradores que compartan tu visión y complementen tus habilidades.
Adáptate al mercado: Esta compañía se adaptó a las necesidades del mercado al ampliar su oferta de servicios. Para mantenerte relevante y competitivo, tienes que estar dispuesto a evolucionar y a responder a las demandas cambiantes de los clientes.
Persigue inversiones estratégicas: Snorkel AI se convirtió en un negocio sólido gracias a la ayuda de sus contactos. Busca oportunidades de inversión que no solo aporten capital, sino también conocimientos y conexiones que impulsen el crecimiento de tu negocio.
Mantén una mentalidad de aprendizaje: Los cuatro estudiantes se convirtieron en empresarios, lo que supuso una dedicación constante al aprendizaje y la mejora. Mantén la mente abierta para adquirir nuevos conocimientos, adaptarte a los cambios y estar abierto a la retroalimentación constructiva.
Eficiencia en la gestión de inventario con IA
➡️ Shelf Engine
¿Quieres predecir cuántos productos vas a vender sin necesidad de malgastar recursos?
Gracias a la Inteligencia Artificial ya es posible.
Stefan Kalb estaba empezando su carrera en la industria alimentaria cuando descubrió el problema del desecho alimentario de primera mano.
Los supermercados y las grandes almacenes se enfrentan cada día al desafío de tratar de predecir cuántos productos frescos venderán sin tener que lidiar con grandes cantidades de desperdicio.
Esto es un equilibrio complicado que ha llevado a muchas empresas a perder dinero.
Hambriento por una solución, Stefan cofundó
Self Engine en 2016 junto a un viejo amigo de la universidad, Bede Jordan.
Ambos tenían una gran visión: utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar la gestión del inventario de productos perecederos.
En lugar de depender de pronósticos inexactos y estáticos, Shelf Engine utilizó una herramienta llamada Arize para predecir la demanda de los consumidores con alta precisión y automatizar los pedidos en tiempo real, teniendo en cuenta las tendencias de venta, la temporada, el clima y la demanda del mercado local.
Esto les permitió tomar decisiones precisas y oportunas sobre la cantidad de productos frescos que deben pedir y reponer en cada tienda.
Pero eso no es todo. Shelf Engine también se centró en establecer sólidas asociaciones con proveedores de productos frescos y minoristas, lo que le permitió acceder a datos directamente desde la cadena de suministro sobre el estado de los productos y los patrones de demanda.
El impacto de Shelf Engine ha sido asombroso. Los supermercados ya no tienen que preocuparse por la incertidumbre del inventario ni por tener que enfrentar pérdidas económicas debido a la sobreproducción o la falta de productos en stock.
En otras palabras, ha logrado desviar +$5.6 millones de toneladas de desperdicio de alimentos de los vertederos y ha ayudado a muchas compañías de servicio de alimentos a lograr un margen de ganancias promedio de más del 15%.
Pero lo mejor de todo es que esta gran idea puede aplicarse a cualquier negocio. Desde tiendas de ropa hasta empresas de infoproductos o ecommerce.
Hoy más que nunca, la IA está a tu alcance para sacar el máximo beneficio a tu marca.
💡 ¿Qué podemos aprender de este caso?
Identifica un problema común en la industria: Shelf Engine surgió al reconocer un desafío común en el sector minorista de alimentos: el desperdicio de productos perecederos debido a la falta de predicciones precisas de la demanda. Estate atento a los problemas recurrentes en tu industria y busca soluciones innovadoras.
Encuentra una solución tecnológica: Los fundadores de esta empresa desarrollaron una plataforma impulsada por Inteligencia Artificial para predecir la demanda de productos frescos de manera más precisa. Aprovecha las tecnologías emergentes para resolver problemas y mejorar la eficiencia de tus operaciones.
Comprende las necesidades de tus clientes: Stefan se enfocó en satisfacer las necesidades de los negocios al proporcionarles una solución que les ayudara a maximizar sus ganancias. Ten un profundo conocimiento de las necesidades de tus clientes y adapta tu oferta en consecuencia.
Aprovecha los datos y el análisis: Shelf Engine utilizó las bases de datos de los supermercados para mejorar sus algoritmos de predicción de demanda y optimizar la gestión de inventario. Adopta un enfoque basado en datos para tomar decisiones informadas y optimizar tus procesos operativos.
Escala de manera efectiva: Este negocio de éxito logró escalar al expandirse a nivel nacional y asociarse con importantes minoristas. Planifica cuidadosamente tu estrategia de crecimiento y asegúrate de tener los recursos y la estructura adecuada para manejar un aumento en la demanda.
Casos de éxito
➡️ PipeCandy • Durante su experiencia en el mundo empresarial, Ashwin Ramasamy, Shrikanth Jagannathan y Murali Vivekanandan notaron una brecha significativa en la forma en que las compañías de comercio electrónico identificaban y alcanzaban a sus clientes potenciales. Esta dificultad les impedía impulsar su crecimiento y éxito.
Por eso crearon PipeCandy, una plataforma de análisis de datos basada en IA que proporciona información sobre el comportamiento de compra de los clientes potenciales de las empresas de comercio electrónico, permitiéndoles tomar decisiones informadas y enfocar sus esfuerzos de forma más estratégica.
El análisis predictivo de PipeCandy va más allá de simplemente recolectar información histórica. Utiliza técnicas de aprendizaje automático para recopilar y hacer un seguimiento de más de 500.000 empresas en todo el mundo. Concretamente, es capaz de generar insights valiosos sobre su crecimiento, expansión geográfica o tendencias de mercado.
➡️ FiscalNote • Tim Hwang, Gerald Yao y Jonathan Chen vieron en 2013 una oportunidad para utilizar la IA para ayudar a mejorar la accesibilidad de la información gubernamental. Querían empoderar a las organizaciones y profesionales en el seguimiento, la comprensión y la respuesta a los cambios legales y regulatorios en tiempo real.
Pero no tenían relaciones significativas en la industria ni con inversores. Todo esto, con fondos limitados. Así que compraron boletos de ida a Silicon Valley, se instalaron en una pequeña habitación de motel y rezaron para que todo saliera bien mientras construían esta plataforma haciendo llamadas noche tras noche.
Su tenacidad y visión dieron lugar a FiscalNote, una empresa de tecnología con sede en los Estados Unidos que se especializa en proporcionar soluciones de inteligencia legal y gobierno. Sus soluciones ayudan a sus clientes a mantenerse informados, tomar decisiones estratégicas y gestionar mejor los riesgos y oportunidades asociados con el entorno legal y regulatorio en constante cambio.
➡️ Alation • En 2012, Satyen Sangani, Aaron Karb y Feng Niu se dieron cuenta de que muchas organizaciones enfrentaban desafíos para aprovechar al máximo sus datos debido a problemas de gobernanza, falta de colaboración y dificultades para descubrir y comprender sus datos.
Con el objetivo de abordar estos problemas, Satyen, que anteriormente había trabajado en Aster Data; y Aaron y Feng, quienes habían trabajado juntos en la NASA, crearon una plataforma basada en IA.
Con el tiempo, Alation se ha convertido en un líder en el sector y da servicio a diferentes profesionales de las finanzas, la salud, la tecnología o el retail para ayudarles a gestionar y a utilizar sus datos de manera más efectiva.
➡️ Dataiku • Esta plataforma de colaboración y automatización de IA permite a los equipos de grandes empresas construir, desplegar y monitorear sus datos de una manera colaborativa y dentro de un solo ecosistema, desde la preparación y limpieza de datos hasta el desarrollo de modelos y la implementación en producción.
Su interfaz visual y de arrastrar y soltar facilita a los usuarios, tanto técnicos como no técnicos, trabajar juntos en proyectos de datos.
Florian Douetteau, Marc Batty, Thomas Cabrol y Clément Stenac crearon este proyecto en 2013 porque tenían una visión compartida de democratizar y simplificar el uso de datos y análisis avanzados.
➡️ Tamr • Esta empresa de tecnología fundada por Andy Palmer, Michael Stonebraker y Ihab Ilyas se especializa en la gestión de datos a gran escala utilizando IA. Su objetivo es ayudar a los negocios a unificar, limpiar y enriquecer datos provenientes de múltiples fuentes para obtener información de valor.
Concretamente, identifica y resuelve duplicados, inconsistencias y errores en los datos, lo que a su vez mejora la calidad y precisión de los mismos. También facilita la integración de datos de diferentes fuentes y formatos, lo que permite a las empresas tener una visión más completa y unificada de su información.
Hacia dónde va el sector
🔍 Primeros pasos
🔍 Creemos que la demanda tanto del puesto ejecutivo del CDO (Chief Data Officer) como de los analistas de datos seguirán aumentando exponencialmente en los próximos años.
Hasta el 70% de las organizaciones ya tienen este puesto cubierto y dicen que les están trayendo grandes ventajas.
En 2022, la presencia de CDOs en grandes corporaciones aumentó un 22%.
Y el 91.9% de las empresas con analistas de datos ven un valor medible en sus empresas.
El 68% de las marcas de viajes dicen que planean invertir en análisis predictivos o inteligencia artificial para datos.
Se habrán generado unos 11.5 millones de nuevos puestos de analistas de datos para 2026.
🔍 Creemos que con el avance de la IA, los trabajos de analistas de datos se irán automatizando cada vez más.
Esto no quiere decir que los trabajadores serán reemplazados completamente por máquinas. Seguirán haciendo falta para supervisar e interpretar los resultados de estos procesos automatizados.
Netflix ya ahorra mil millones de dólares al año gracias a sus algoritmos de recomendación.
El 72% de los ejecutivos de fabricación dicen que confían en datos automatizados para mejorar su productividad.
🔍 Pensamos que, con cada vez más datos en internet, veamos una mayor implicación de la ciberseguridad en los procesos y herramientas de análisis de datos.
Además, la importancia en la privacidad y seguridad de los datos cambiarán la forma en la que estas herramientas utilizan los datos para entrenarse.
Una investigación reciente de Blackberry encontró que "el 82% de las empresas que toman decisiones con análisis de datos planean invertir en ciberseguridad impulsada por IA en los próximos dos años y casi la mitad planea invertir antes de fines de 2023.
El 72% de los adultos estadounidenses piensa que las empresas tienen demasiado control sobre sus datos personales.
🔍 Es probable que la mayoría de empresas terminen haciendo sus análisis en herramientas IA que se alojen en la nube.
De esta forma, pueden aprovechar la potencia de estas plataformas para ser más precisos en sus estudios sin invertir en infraestructuras.
El 43 % de las empresas de la toma de decisiones de TI temen que su infraestructura de TI no pueda manejar las futuras demandas de datos.
El 45% de las empresas ya usan la nube para manejar parte de su carga de trabajo de Big Data.
Amazon Web Services (AWS) posee una cuarta parte del mercado.
Las industrias de seguros y telecomunicaciones prevén utilizar una media de 11 herramientas en la nube en 2023.
🔍 Pero esto también podrá crear un entorno híbrido en el que las empresas manejarán sus datos más comprometidos internamente y externalizarán el resto a plataformas y herramientas IA.
La nube híbrida ofrece la escalabilidad de la nube pública con la seguridad de la nube privada.
De hecho, el mercado de la “nube híbrida” ya tiene un valor de más de $ 85 mil millones.
Se ha convertido en un estándar de la industria utilizado por empresas como Microsoft, Amazon, Netflix y Hulu. Las previsiones prevén que el mercado de la nube híbrida alcance los $262.000 millones para 2027.
🔍 Pensamos que el Internet de las cosas (IoT), una red de dispositivos inteligentes como televisores, neveras, domótica… que se conectan a internet, será cada vez más importante para las empresas.
Esto creará nuevas oportunidades para que las empresas usen estos datos para mejorar las operaciones y las experiencias de los clientes.
El gasto mundial en Internet de las cosas podría superar los mil millones de dólares en 2023.
Se estima que habrá más de 30 mil millones de dispositivos conectados a IoT para 2025.
🔍 Seguramente, veamos una reducción de costes en el procesamiento y análisis de datos, lo que hará más accesible esta práctica a muchas más empresas.
Las IAs reducen la mano de obra, son más precisas y extraen datos mucho más rápido.
El interés en el ahorro de costos y las regulaciones en el análisis de datos se han cuadruplicado desde 2019.
En 2019, sólo el 8.3% de las decisiones de inversión fueron impulsadas por preocupaciones defensivas como reducir costes en el análisis de datos. En 2022, las medidas de las empresas para abaratar costes representaron el 35.7 % de las inversiones en este departamento.
🔮 Lo que podría pasar
🔮 Los datos en tiempo real serán cada vez más importantes ya que permitirán a las organizaciones una toma de decisiones más rápida.
🔮 El salto al procesamiento cuántico incrementará de manera exponencial cómo las empresas procesan sus datos y en cuánto tiempo.
🔮 Es posible que los analistas de datos dejen de centrarse en estadísticas y datos para enfocarse más en la parte empresarial. Las herramientas con IA se han vuelto tan sofisticadas que esto aumentará la necesidad de que los analistas de datos tengan otras funciones en las empresas. Más en la toma de decisiones ejecutivas.
🔮 Veremos un mayor uso de chatbots para interactuar con datos y obtener información en tiempo real.
🔮 Avance en la integración de herramientas IA y blockchain para la creación de soluciones de análisis de datos más seguras y descentralizadas.
Ideas de negocio
💡 Integra una herramienta de análisis por IA en tu base de datos con la que puedas descubrir fácilmente qué funciona y qué se podría mejorar.
Askstring aprende de tus datos y le puedes hacer preguntas sobre ellos como si fuera un chat.
GenerativeBI te permite analizar tus datos y crear paneles informativos haciendo preguntas.
Con Genius Sheets puedes generar reportes y análisis sólo haciendo preguntas.
💡Utiliza herramientas IAs que procesen y segmenten los datos de tu empresa antes incluso de que entren a tu sistema.
Esto ayudará a tener mejores resultados, una base de datos más limpia de información y aumenta la velocidad de los análisis.
Con BatchGPT puedes hacer todo esto usando instrucciones simples de texto.
MonkeyLeam simplifica la limpieza, el etiquetado y la visualización de los comentarios de los clientes.
💡 Aprende a usar alguna herramienta IA con la que puedas extraer información valiosa de tu mercado y que puedas aplicar en tu negocio.
Lookup IA te ayuda a simplificar la información más útil de tus múltiples fuentes de información como pueden ser newsletters, periódicos, etc…
SeekAI es una IA generativa para datos que puede aprender de muchas fuentes con las que luego puede responder a preguntas específicas.
💡 Entrena una herramienta IA con tus datos para crear un “perfil virtual de tu cliente”. Luego, pregúntale a este perfil qué es lo que quiere y qué necesita.
Frankly te permite tener una conversación basada en lo que esta IA ha aprendido de tu audiencia.
Askviable te ahorra cientos de horas analizando el feedback de tus clientes. Así le puedes preguntar directamente qué cosas mejorar.
💡 Mejora tu departamento de análisis de datos con alguna herramienta IA.
Latitude es una herramienta que se centra en agilizar toda la parte de datos de las empresas. En especial, de las startups. Puede ayudar a los departamentos a manejar grandes cantidades de datos y bases de datos muy fácilmente.
Kanaries ayuda a los departamentos a extraer gráficos y análisis de grandes cantidades de datos.
Con Continual, tus departamentos pueden crear modelos predictivos dentro de bases de datos modernas para predecir el comportamiento de tus clientes.
Mason es un editor de consultas SQL con IA para equipos.
💡 Deja que alguna herramienta IA se encargue de analizar a tus potenciales clientes y entregarte un análisis detallado con el que tomar acción.
Double investiga automáticamente a tu público ideal en la red. Luego extrae la información más importante y te la presenta de manera útil y simple.
💡 Apóyate en estas herramientas para tomar mejores decisiones en tu empresa.
Olli es una IA creada para dar soporte en la toma de decisiones. Después de analizar y estudiar detenidamente tus datos.
Avanz es una herramienta que se centra en analizar tus datos financieros.
Finalle analiza financieramente a miles de empresas para descubrir qué está pasando en las distintas industrias y bolsas.
💡 Añade una herramienta IA de análisis de datos en tu soporte al cliente. Esto funcionará como un asistente virtual que habrá aprendido de toda la información de tu negocio.
Defog AI permite que tus usuarios hagan preguntas de forma libre sobre tu negocio después de haber aprendido de tus datos.
Zendesk tiene su propia IA que hace esto.
Ultimate es una IA generativa para soporte al cliente.
Netomi es una IA para atención al cliente que aprende de tus datos.
💡 Usa estas herramientas para crear una agencia de marketing basada en datos.
BraveBison es una agencia de marketing bastante sonada que ya está utilizando estas herramientas para sus campañas.
WarRoom lleva usando este tipo de IAs mucho tiempo.
SmallGiants es una agencia de marketing enfocada en negocios que están empezando y usan también soporte IA para sus estudios.
Herramientas
⭐⭐⭐ MonkeyLearn • Simplifica la limpieza y la visualización de los comentarios de clientes.
Precio: Prueba 14 días, Pro desde $299/mes.
Lo mejor: Ayuda a convertir reseñas en mejoras comerciales sin molestar al equipo de datos.
Caso de éxito: MoxiWorks, plataforma inmobiliaria para agentes de bienes raíces.
⭐⭐ Latitude • IA para juntar base de datos y visualizarlos sin saber de SQL y PowerBI.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $179/mes.
Lo mejor: Puede utilizarse con +100 fuentes de datos. Y de forma colaborativa.
Caso de éxito: Factorial, software de gestión de recursos humanos.
⭐ Viable • Ahorra cientos de horas analizando los comentarios de clientes.
Precio: Pro desde $600/mes.
Lo mejor: Crea análisis a nivel humano que no requieren hojas de cálculo.
Caso de éxito: Latch, plataforma de gestión para controlar y desbloquear tus espacios.
➡️ Genius Sheets • Haga preguntas, genere informes y consulte datos mediante tecnología IA.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $63/usuario mes.
Lo mejor: Integrado con Salesforce, Slack y Teams pudiendo acceder a los datos desde ahí.
Caso de éxito: Airwavz, empresa de infraestructura de telecomunicaciones innovadora.
➡️ GenerativeBI • Analice datos y cree paneles haciendo preguntas sin conocimientos técnicos.
Precio: Pro desde €99/usuario al mes.
Lo mejor: Ofrece plantillas preconstruidas, y asegura la privatización de los datos.
➡️ Seek • Pregunte cualquier cosa a sus datos y obtenga respuestas al instante
Precio: Prueba Inicial Gratuita.
Lo mejor: El uso frecuente de Seek aumenta la capacidad de aprendizaje con los datos.
➡️ Kanaries • Una IA de análisis de datos que detecta intenciones y genera recomendaciones.
Precio: Prueba 7 días, Pro desde $5/mes.
Lo mejor: Precio reducido con múltiples herramientas en una.
➡️ BatchGPT • Procese por lotes sus datos con IA sin experiencia en código.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $6/mes.
Lo mejor: Incorpora otras herramientas de creación de anuncios, traducción, etc…
➡️ Defog • IA integrada en su aplicación para analizar datos mediante preguntas simples.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $599/mes.
Lo mejor: Puede integrarse a un chatbot.
➡️ Mason • SQL impulsado por IA para software de creación de equipos.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $12/mes.
Lo mejor: Diseñada específicamente para trabajar con equipos de empresas.
➡️ Double • IA para investigar automáticamente a sus clientes potenciales en Internet.
Precio: $0 Plan Limitado, Pro desde $19.99/mes.
Lo mejor: Crea base de datos automáticas con posibles clientes de LinkedIn, Google, etc…
➡️ Olli • Crea aplicaciones de datos interactivas para equipos y clientes utilizando IA.
Precio: Pro personalizado según necesidades.
Lo mejor: Copia el estilo de Notion, pero centrado en crear aplicaciones de datos.
Lo que dicen los fans
“Antes, mi empresa acumulaba miles de datos que no servían para nada. Ahora, la IA me ha ayudado a encontrar problemas que nadie había encontrado”. La IA es cada vez más sofisticada. Esto quiere decir que puede extraer valor de lugares que normalmente pasarían desapercibidos.
“Es impresionante cómo sólo tengo que hacer preguntas”. La mayoría de herramientas están evolucionando en este sentido. Aprenden de tus datos y se relacionan contigo con preguntas y respuestas. Como si hablaras con una persona.
“Antes no podía permitirme a un equipo de analistas. Ahora puedo analizar mis datos sin tener que invertir mucho dinero”. La reducción de costes en este tipo de tecnologías está haciendo que las barreras de entradas sean cada vez más fáciles para todos.
“Entender muy bien qué es lo que mis clientes piensan de mi producto es vital para mi negocio. Con la IA puedo entenderlos antes”. El análisis de datos en tiempo real está permitiendo esto. Conocer antes cuáles son realmente las necesidades de tus clientes.
“Yo ya tenía un equipo de analistas. Ahora tengo un equipo de super analistas desde que usan la IA para ello”. La IA multiplica la potencia de los equipos de analistas. Quienes se pueden dedicar a comprobar si los resultados son correctos y tomar decisiones mejor fundadas.
Lo que dicen los haters
“¿Dónde está la seguridad si no sé realmente qué hace la IA o quién hay detrás?”. El incremento de políticas de privacidad en todo el mundo respalda a las empresas que quieren usar la IA. Y también limitan lo que las herramientas pueden y no pueden hacer. Puede ser buena idea tener un modelo híbrido en tu empresa (con los datos más sensibles dentro tu sistema) y en la nube.
“Suena bien pero luego seguro que se requiere ayuda profesional. Y no tengo ese dinero.” De hecho, muchas herramientas sólo requieren que inicies sesión y le des una conexión a tu base datos. Ya está. El resto lo hace solo.
“Todavía es demasiado pronto para ver si esto realmente funciona”. Es cierto que el boom de IA sólo lleva unos meses. Pero todo indica a que seguirá mejorando exponencialmente. Mientras antes empieces, mejor.
“Las herramientas IAs no van a reemplazar NUNCA el trabajo de los humanos”. No decimos que tengan que hacerlo. La IA es una herramienta como cualquier otra. Las empresas que sepan integrarla junto a sus trabajadores potenciarán sus resultados más rápidos.
Lecciones claves
El estudio de los datos es una tarea cada vez más importante para las empresas.
Antes se requerían grandes esfuerzos. Ahora, es más fácil y más barato hacer análisis de datos en las empresas gracias a la IA.
El análisis de datos mejora la IA que mejora a su vez el análisis de datos.
Estas herramientas permiten automatizar los departamentos de análisis de datos. Lo que mejora la productividad de las empresas y reduce los costes.
Además, las IAs son cada vez más sofisticadas. Lo que ayudará a tomar mejores decisiones basadas en datos.
El análisis de datos con IA permite comprender mejor y más rápido a los clientes. Analizando grandes cantidades de información por sí solas.
A medida que la IA y el análisis de datos se vuelva más habitual, la ética y la privacidad se volverán temas más importantes. Las empresas deberán garantizar buenas prácticas con el uso de los datos de sus clientes.
La IA no reemplazará a los analistas de datos. Se necesitan a personas que interpreten y validen los análisis y resultados. De hecho, estas personas podrán trabajar en tomar mejores decisiones.
Bajando por la madriguera
📜 Artículos
¿Qué es la ciencia de datos? • Extenso artículo de Amazon exponiendo las principales ideas.
Inteligencia artificial, Machine Learning y el poder de los datos • Cómo se interconectan estas tecnologías y qué capacidad llegarán a tener.
Herramientas de IA para datos • Lista con decenas de aplicaciones para analizar datos.
El futuro del big data y la inteligencia artificial • Reflexiones sobre cómo se interconectarán estas tecnologías.
12 tendencias en el análisis de datos • Más predicciones interesantes sobre dónde se podrá ir el mercado.
Análisis y recolección de datos: El sesgo ideológico de la IA • ¿Pueden estas inteligencias darnos respuestas sesgadas en base a lo que aprenden?
¿Qué es el análisis predictivo y cómo funciona? • Aprende esta versión avanzada del análisis de datos y cómo te puede ayudar en tu negocio.
Análisis de datos en tiempo real • Descubre su importancia y ventajas.
¿Dejará ChatGPT sin trabajo a los analistas de datos? • Artículo del periódico Forbes sobre el futuro de este campo.
Herramientas IA para Excel • Como sacar el máximo partido a la IA, pero dentro de excels.
Herramientas IA para analizar vídeos • 5 herramientas basadas en IA para extraer información de otros medios.
🎧 Audiovisual
Análisis de datos, Machine Learning, Inteligencia artificial… • Entiende qué es y qué no es cada parte de este sistema.
Ciencia de datos. ¿La profesión más sexy del siglo XXI? • Charla de Fredi Vivas, ingeniero especializado en Big Data.
Análisis de datos con IA en Power BI • Tutorial desde cero para utilizar la IA en la popular aplicación de Microsoft.
3 formas de aumentar tu productividad con ChaGPT + Excel • Aprende cómo integrar estas dos herramientas para sacarle más jugo a tus excels.
Data Analytics. La mejor ruta para aprenderlo • Interesante guía para aquellos que quieran dedicarse a jornada completa a este oficio.
¿Reemplazará la IA a los analistas de datos? • Video reflexión sobre el revuelo que se ha montado después de la salida de ChatGPT.
Tendencias en el análisis de datos que debes conocer • Algunas de las prácticas que más están empezando a resonar dentro de esta tendencia.
Cómo me convertiría en analista de datos, si tuviera que empezar de 0 • Analista senior nos cuenta su experiencia y consejos.
Cursos para aprender ciencia de datos • Algunos de los cursos certificados más interesantes con los que aprender.
ChatGPT con análisis de datos • Buenas prácticas y casos prácticos.
Email presentado por Euge Oller y Álvaro Martín
