Los datos se convirtieron en un activo estratégico para las organizaciones, pero contar con información no es suficiente. El desafío está en organizarla, asegurar su calidad y convertirla en conocimiento que permita tomar mejores decisiones, en este escenario, la inteligencia de negocios y la inteligencia artificial adquieren un papel cada vez más relevante para las empresas.
Pedro Coronel, CEO y cofundador de BIX Paraguay, empresa de tecnología especializada en inteligencia de negocios, señaló en entrevista con Ñanduti Negocios, que uno de los principales riesgos para las empresas aparece cuando las decisiones se toman con información incompleta, desactualizada o incorrecta.
Según su experiencia, benchmarks internacionales de firmas como Gartner e IBM estiman que entre un 15% y 25% de las pérdidas pueden estar relacionadas con decisiones tomadas a destiempo o basadas en datos erróneos. Asimismo, aclaró que el impacto no se refleja necesariamente de manera directa en la facturación, sino en las oportunidades que las empresas dejan pasar y en decisiones que terminan siendo equivocadas.
“En Paraguay, uno de los ejemplos más claros se observa en el sector retail, donde la gestión del inventario puede verse afectada por la falta de información adecuada. Estos inconvenientes están directamente relacionados con indicadores como la rotación, cuyo seguimiento permite conocer con mayor precisión el comportamiento de los productos”, señaló Coronel.
El problema de tener datos dispersos
Para Coronel, una de las causas más frecuentes de estos problemas es la dispersión de la información dentro de las propias organizaciones. Según explicó, es habitual que cada área de una empresa maneje sus propios archivos y planillas, pero el inconveniente surge cuando ese proceso depende de personas que cargan y modifican constantemente los datos, aumentando las posibilidades de cometer errores.
“De esta manera, un dato incorrecto puede convertirse en un problema que atraviesa toda la cadena de valor, incluyendo información que llega tarde, datos desactualizados y decisiones tomadas sobre una base que no refleja correctamente la realidad del negocio”, sostuvo.
Frente a este escenario, el ejecutivo consideró que los responsables de las empresas necesitan trabajar con distintos niveles de información. Por un lado, la información operativa, vinculada al seguimiento cotidiano del negocio, como cuánto se vende, qué se vende, cómo y a quién.
Pero, a su criterio, el segundo nivel adquiere cada vez mayor importancia y es el de la información estratégica que permite mirar las proyecciones, analizar el comportamiento del mercado y evaluar el impacto que pueden tener determinadas decisiones. Entre los indicadores que pueden utilizarse está la sensibilidad del precio, que permite analizar cuánto podría variar la demanda ante una modificación del precio de un producto o servicio.
En este sentido, Coronel aseguró que la información estratégica permite que las empresas no solamente entiendan lo que está ocurriendo en su operación, sino que utilicen esos datos para anticiparse y tomar decisiones que les permitan diferenciarse en el mercado.
El impacto de la inteligencia artificial
En un contexto global de plena expansión de la inteligencia artificial, las empresas tienen cada vez más herramientas para procesar información, generar análisis y obtener conclusiones. Sin embargo, Coronel advirtió que existe un principio fundamental que no cambia y que se trata de la calidad de los resultados, el cual depende de la calidad de los datos utilizados.
“La IA es una herramienta más puede utilizarse como una forma de consultar información y construir modelos más inteligentes de datos. Pero si la información que recibe el sistema está desordenada, incompleta o contiene errores, la tecnología no podrá solucionar por sí sola el problema”, afirmó al respecto.
Para el ejecutivo, la inteligencia artificial aceleró considerablemente los procesos de inteligencia de negocios y ya puede ser incorporada a distintas etapas de generación y procesamiento de información. No obstante, el resultado continúa dependiendo del input, es decir, de los datos que se proporcionan al modelo.
“La IA va a concluir en base a la calidad de la información que nosotros le proveemos, por eso, debemos preparar los datos para que la herramienta de inteligencia artificial nos dé buenas conclusiones”, señaló.
La seguridad y el uso de los datos
Para Coronel, el crecimiento en el uso y almacenamiento de datos también plantea otro desafío y es la seguridad de la información, por lo que las organizaciones deben considerar tanto el marco legal como la infraestructura tecnológica necesaria para proteger sus datos.
“Desde el punto de vista tecnológico, hay dos grandes alternativas de infraestructura. Una es la física o on premise, en la que los servidores se encuentran dentro de las propias instalaciones de la compañía. La otra son las soluciones en la nube, que permiten utilizar infraestructuras de grandes proveedores tecnológicos”.
Según mencionó herramientas como Google, AWS y Microsoft, cuentan con estándares internacionales de seguridad, pero la elección de una u otra alternativa dependerá, finalmente, de las características y necesidades específicas de cada solución que implemente la empresa.
Para Coronel, el principal cambio que están experimentando las empresas no consiste solamente en disponer de más datos, sino en cambiar la forma en que los utilizan y trabajar en la seguridad de la información.
“Tradicionalmente, las organizaciones utilizan la información de manera reactiva, es decir revisando qué ocurrió ayer o qué está sucediendo hasta el momento. El siguiente paso consiste en utilizar esos datos para anticiparse a lo que podría ocurrir, migrando a mirar el futuro”, sostuvo.
A su criterio, esto implica hacerse preguntas como qué se podrá vender mañana, qué otros productos pueden ofrecerse a los clientes, qué productos pueden combinarse y en qué momento un consumidor podría dejar de comprar.
Coronel aseguró finalmente que la capacidad de responder estas preguntas mediante datos será cada vez más determinante y que la diferencia entre las empresas no estará solamente en cuánto información tienen, sino en qué tan bien pueden convertirla en decisiones y anticiparse al comportamiento del mercado.
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