Advanced analytics: the pillar of businesses

¿Qué es la analítica avanzada y por qué es tan importante para las empresas?

Definimos la analítica avanzada como un conjunto de técnicas que se sirven de la estadística y los modelos matemáticos para descubrir patrones, obtener más conocimiento sobre aspectos del negocio y tomar mejores decisiones. En el proceso, se analizan grandes volúmenes de información y se procesan de tal manera que es posible extraer conclusiones prácticas y de valor.

Para las empresas, la analítica avanzada es una oportunidad. Proporciona a los responsables de cada departamento una visión global, amplia, precisa y profunda de sus operaciones, clientes, mercados y competidores. Como consecuencia, se toman decisiones más efectivas que corrigen y anticipan fallos, mejoran los procesos y lograr mayor rentabilidad.

Hay tres áreas que, en la actualidad, son clave en el campo de la analítica avanzada. Son las siguientes:

• Análisis predictivo
• Aprendizaje automático
• Modelos de lenguaje conversacional

Conozcamos un poco más a fondo cuáles son las implicaciones de cada una de estas áreas más específicas relacionadas con la analítica avanzada.

Tres campos para dominar la analítica avanzada

Veamos los pormenores de cada una de las áreas mencionadas en el apartado anterior y qué impacto pueden tener en tu negocio.

Análisis predictivo

El análisis predictivo influye positivamente en la competitividad. Esta es una técnica que puede optimizar al máximo la actividad de una organización. Por ejemplo, permite tomar decisiones rápidas, pero bien informadas, gestionar mejor los riesgos e incertidumbres y detectar de antemano posibles obstáculos en el desempeño de la operativa empresarial.

Adicionalmente, se trata de una metodología que favorece la retención y fidelización de clientes. ¿Cómo lo consigue? Principalmente, de tres maneras distintas:

• Identificación de patrones. Analizando datos de forma predictiva, es posible anticiparse a las necesidades del cliente revelando sus patrones de comportamiento. De esta manera, es más fácil poner en marcha campañas de marketing ajustadas a sus preferencias que aumenten su satisfacción y compromiso con la marca, por ejemplo.
• Conocimiento profundo del cliente. La analítica avanzada en su forma predictiva también revela más datos sobre cada uno de los clientes de la marca. Como consecuencia, es más fácil proporcionar una atención al cliente más personalizada.
• Descubrimiento del descontento. Un cliente puede no estar del todo satisfecho y todavía no haber considerado cambiar de proveedor o compañía. Con el análisis predictivo se logra detectar señales de que algo no marcha bien, como un descenso en los pedidos o un aumento en las quejas interpuestas al servicio de atención al cliente.

Cuando el análisis predictivo se trabaja en la nube, estos y otros beneficios se logran sin que sea necesario invertir y mantener una gran infraestructura, además de obtener acceso a los datos desde cualquier parte del mundo.

Aprendizaje automático

Otro campo destacable es el aprendizaje automático. ¿Por qué es tan necesaria esta técnica en el mundo de la analítica avanzada? Gracias a la inteligencia artificial, se logra automatizar y optimizar procesos, además de establecer modelos predictivos que son imposibles de obtener con el procesamiento humano. Y lo más importante, logramos una mejora continua de los procesos.

Para lograr un sistema de aprendizaje automático realmente efectivo, es imprescindible trabajar para la obtención de datos de calidad, la comprensión de los modelos y su implementación eficiente en una empresa. De igual modo, se trata de una técnica que requiere recursos de cálculo significativos, por lo que la mayoría de las empresas se valen de la infraestructura en la nube, que habilita potencia y escalabilidad según sus necesidades.

Entre las principales aplicaciones del aprendizaje automático destacan: el reconocimiento de imágenes y vídeos, la automatización de procesos (desde logística hasta producción, pasando por controles de calidad) o los vehículos autónomos. En conjunto, el aprendizaje automático impulsa la innovación y la eficiencia en las organizaciones, permitiendo además una mayor personalización y anticipación a las necesidades del mercado.

Modelos de lenguaje conversaciona

Abordamos ahora otra tecnología revolucionaria. La irrupción de los modelos de lenguaje conversacional está mejorando las comunicaciones y está reduciendo la carga de trabajo en algunos departamentos clave.

Esta tecnología, materializada habitualmente en forma de chatbot, se aplica con éxito en áreas como la atención al cliente y el servicio posventa, permitiendo una interacción más fluida y natural. De igual manera, los modelos de lenguaje conversacional tienen la capacidad de personalizar la experiencia del cliente, brindando respuestas precisas y relevantes a sus consultas y necesidades.

Finalmente, los modelos de lenguaje natural son capaces de interpretar el contexto y mantener conversaciones coherentes. Las empresas que aplican soluciones de este tipo se adaptan mejor a sus clientes y, al mismo tiempo, agilizan los procesos correspondientes.

Hemos visto recientemente cómo modelos de lenguaje conversacionales como ChatGPT han revolucionado el panorama de esos sistemas, llegando incluso a sobrepasar las capacidades de aprendizaje previstas en un primer momento. Estamos viendo una revolución que está influyendo ya en la mejora y agilidad de cualquier área de la empresa, no solo la atención al cliente.

La analítica avanzada y la ética: las dos caras de una misma moneda

La ética desempeña un papel fundamental en el contexto de la analítica avanzada. A medida que las organizaciones utilizan técnicas avanzadas de análisis de datos para obtener información valiosa, se hace necesario establecer políticas y prácticas que promuevan la ética profesional en el uso de estas tecnologías y al mismo tiempo mitiguen los efectos de los sesgos, con frecuencia inherentes en gran variedad de conjuntos de datos.

Hablemos de tres formas de hacer una analítica avanzadas más ética:

• Supervisión. La automatización es muy beneficiosa, pero se deben inspeccionar los sistemas de manera rigurosa. Como consecuencia, esto logra que los modelos adopten cualidades bien valoradas, como la justicia o la imparcialidad, y eviten comportamientos impropios, como la discriminación.
• Calidad de datos. Otro punto clave para lograr una analítica avanzada ética es asegurar que los datos sean precisos, completos y confiables, evitando la inclusión de información sesgada. La transparencia en el proceso de recopilación y almacenamiento de los datos es esencial para mantener la confianza y la integridad durante todas las fases posteriores de análisis y explotación.
• Formación y capacitación. Muchas de las tecnologías mencionadas apenas acaban de aterrizar. Y, a pesar de ello, su potencial de impacto es extremadamente elevado. Por ello, deben implementarse con responsabilidad. La manera de lograrlo es concienciar y capacitar al personal interno sobre los aspectos éticos de la analítica avanzada. Los equipos deben comprender cuáles son los posibles impactos y riesgos, así como la adopción de buenas prácticas en el uso de los datos y la toma de decisiones.

Analítica avanzada con SEIDOR es la propuesta ganadora

La analítica avanzada se está convirtiendo en una verdadera revolución, especialmente tras la llegada de tecnologías tan sorprendentes como los modelos de lenguaje natural. En la actualidad, cualquier empresa será capaz de aprovechar al máximo los datos y tomar decisiones informadas. Ahora bien, siempre incorporando una serie de mejores prácticas y metodologías de referencia, indispensables para asegurar el éxito durante y tras la puesta en marcha de este tipo de soluciones innovadoras.

El equipo de Data & Analytics de SEIDOR, cuenta con profesionales preparados para abordar estas nuevas tecnologías y soluciones de vanguardia y ponerlas al servicio del negocio. Contamos con más de 25 años de experiencia, en los cuales hemos ayudado a más de 2.500 clientes. Si deseas beneficiarte de las ventajas de la analítica avanzada y contar con el respaldo de expertos en la materia, contacta con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte a aprovechar al máximo el potencial de tus datos y llevar tu empresa hacia el éxito en el competitivo panorama empresarial actual.