Simplificar la inteligencia de negocios es la única forma de convertirla en una herramienta clave en la toma de decisiones

BCN2020 LATAM SUMMIT — Procesos y tecnologías que sirven para obtener datos de los distintos sistemas de gestión para su análisis y uso en la toma de decisiones. Esta podría ser una definición atinada de inteligencia de negocios (BI), que luce bien en la teoría pero resulta un proceso complejo y oneroso en la práctica. En este contexto, el concepto de “búsqueda” se ubica como posible solución para que los operadores conviertan datos en dinero, de la mano de la inteligencia artificial.

“La 5G acelerará la necesidad de un cambio en la analítica”, concluyó Winston Rivero, cofundador y miembro de la Junta Directiva de Newtoms, su presentación en el marco del BCN LATAM SUMMIT 2020. Antes explicó por qué los operadores deben encontrar nuevas herramientas para convertir datos en acciones concretar y qué fortalezas presentan las búsquedas frente a las herramientas utilizadas hasta el momento. Algunos operadores ya lo implementaron.

La inteligencia de negocios es relevante para elusiva y por eso hay que migrar a otro tipo de soluciones, consideró el ejecutivo, y añadió que esto es clave en momentos en que las empresas que usan la analítica como estrategia competitiva crecen ocho veces más rápido que las que no. Hay que quebrar la lucha entre aspiraciones y logros, pues en el medio se pierde dinero y recursos en respuestas que, en definitiva, no cumplen los objetivos planteados.

“Las soluciones actuales presentan al menos tres problemas”. El primero de ellos es que por cada dólar gastado en software de inteligencia de negocios, se gastan siete para servicios profesionales para que estos funcionen. Por otra parte, la adopción es baja: solo el 21 por ciento de los empleados usan herramientas de análisis que fueron adoptadas por las organizaciones en las que trabajan. Esta situación se da, principalmente, por hay escasez de expertos en el tema y porque no son herramientas sencillas de utilizar.

Aquí aparecen las analíticas basadas en búsquedas por demanda, apoyadas en Inteligencia Artificial. Funciona de una forma similar a una búsqueda por Google, con agregados que permiten información más precisa, segmentada y en un menor tiempo. Además, las respuestas se generan en un formato y lenguaje simples, para que pueda ser utilizado por cualquier miembro de la compañía en tiempo real. También genera un análisis automático que sirve para “responder preguntas que no se han hecho”, indicó Rivero.

Este tipo de opciones ya fue utilizado por algunas empresas, a las que le permitió mejorar la segmentación de sus propuestas de marketing para fechas festivas, reducir el churn o achicar las inversiones destinadas al uso de datos para acciones posteriores. Para que funcione, agregó el ejecutivo, es necesario que para cada caso los operadores sepan responder por qué es necesario aplicarlo, por qué ahora y no en otro momento y cuál es la forma más eficiente de hacerlo.

Con la ventaja de que “todos sabemos usar una barra de búsqueda”, la opción aparece como solución para mejorar el proceso de convertir el análisis en acciones que beneficien el negocio. Con la inteligencia artificial como aliado, la granularidad permite mejorar la calidad de información obtenida y lograr que los datos estén del lado de los operadores al momento de decidir. Todo esto siempre, claro, bajo estrictas normas de seguridad que evite filtraciones o pérdidas de cualquier tipo.

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Nicolás Larocca
Nicolás Larocca es Técnico Superior en Periodismo (TEA) y Locutor Integral (ISER). Durante su carrera profesional se desempeñó en diferentes medios radiales, digitales y en gráfica como productor de contenidos, redactor y analista. Tiene conocimientos en comunicación interna, deportes, bancos y seguros, y desde 2013 se especializa en el mercado de las telecomunicaciones a escala regional.

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