Inteligencia Empresarial e IA: Cómo Divergen y Convergen

La inteligencia empresarial (BI) y la inteligencia artificial (AI) tienen algunas superposiciones. Sin embargo, no son necesariamente lo mismo.

La primera ayuda a las organizaciones a visualizar análisis para tomar decisiones basadas en datos, mientras que la AI explora principalmente la forma en que las computadoras imitan a los humanos en la resolución de problemas, el aprendizaje y el juicio.

A pesar de tener objetivos finales diferentes, tienen aplicaciones empresariales superpuestas. Algunas organizaciones integran software de inteligencia empresarial embebida con AI para potenciar el análisis de datos y ayudar en la toma de decisiones.

Vamos a profundizar en la inteligencia empresarial y la AI para entender similitudes y diferencias y cómo podrían complementarse entre sí.

La inteligencia empresarial y la AI difieren en sus objetivos.

La inteligencia empresarial reúne datos caóticos y los interpreta en una imagen coherente y fácil de digerir para ti. Aunque proporciona información sobre tendencias pasadas y presentes al analizar datos, puede que no ofrezca sugerencias prescriptivas para acciones futuras.

La AI realiza tareas, responde preguntas y toma decisiones de manera similar a los humanos. En sus inicios, la AI puede carecer de la capacidad de visualizar datos, pero AI generativa más avanzada como GPT4 puede visualizar datos en gráficos, tablas u otras ilustraciones.

La inteligencia empresarial facilita mucho el análisis de datos pero deja la toma de decisiones a los humanos. Y la AI permite a las computadoras tomar decisiones autónomas. Los dos pueden ofrecer el mejor resultado cuando se integran. La BI puede proporcionar análisis de datos, y la AI puede ofrecer sugerencias prescriptivas basadas en el análisis.

Vamos a profundizar en cómo su combinación ayuda a las empresas, pero primero veamos qué significan la BI y la AI para los profesionales y ejecutivos.

¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial ayuda a los profesionales a tomar decisiones empresariales informadas. Agrega datos de sistemas de TI internos y varias fuentes externas, ejecuta consultas y los visualiza según sea necesario.

Los resultados se presentan como un informe, facilitando la planificación estratégica y la toma de decisiones operativas. Esta parte es crucial para mejorar la eficiencia, aumentar la ventaja competitiva e incrementar los ingresos. La BI proporciona los conocimientos necesarios para tales mejoras.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial permite a las computadoras realizar tareas que anteriormente requerían intervención humana. La AI es como un paraguas que cubre el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de lenguaje natural (NLG).

Hay un debate continuo sobre si existe la verdadera AI o inteligencia artificial general. Pero, cuando los profesionales usan AI, se refieren a sistemas que utilizan aprendizaje automático. Esto les permite mejorar y realizar diversas tareas como responder preguntas y analizar datos.

Casos de uso de la inteligencia empresarial y la AI

Las empresas modernas se esfuerzan por ser impulsadas por datos. La inteligencia empresarial es el vehículo que lleva estos datos hacia los interesados relevantes. Por otro lado, la AI ayuda a agregar y procesar datos. A continuación se presentan algunos casos de uso de BI y AI y cómo los profesionales los aprovechan para ser más impulsados por datos e inteligentes en un entorno empresarial.

Casos de uso de BI

Cualquiera que interprete datos en una hoja de cálculo ha interactuado con la inteligencia empresarial. Aunque existen otras herramientas avanzadas para visualizar datos, las hojas de cálculo siguen siendo una opción popular para la visualización de datos. Hacen que el proceso de visualización sea más fácil, más efectivo y más eficiente.

A continuación se presentan las áreas donde las empresas utilizan BI.

• Análisis de datos de clientes: Las empresas utilizan BI para analizar las interacciones de los clientes a través de correos electrónicos, redes sociales y chatbots. Los datos de fuentes dispares presentados de manera coherente a través de BI facilitan a las empresas entender a los clientes.
• Mejora de la eficiencia operativa: Con la ayuda de BI, las empresas visualizan indicadores clave de rendimiento en tiempo real. Esto les permite reconocer y resolver problemas más rápido.

Casos de uso de AI

Las aplicaciones empresariales impulsadas por AI generalmente se utilizan para la automatización de procesos. Esto incluye tareas como actualizar información de clientes o delinear contratos y documentación estandarizados. Además, la AI también se utiliza para el compromiso cognitivo y los conocimientos.

En este contexto, la AI ayuda a realizar funciones administrativas o de oficina, ayudando a los profesionales a centrarse en tareas más críticas.

Además, las aplicaciones de conocimientos cognitivos impulsadas por AI pueden aprender y mejorar a medida que interactúan más con los usuarios y los datos. Pueden predecir el comportamiento del cliente y hacer sugerencias para mejorar la seguridad de TI.

Las aplicaciones de compromiso cognitivo interactúan directamente con los clientes y empleados para ofrecer servicio y apoyarlos en la resolución de consultas.

A continuación se presentan algunos ejemplos de casos de uso de AI en empresas que involucran maquinaria pesada.

• Solución de tuberías inteligentes: Construida por Accenture, monitorea varias tuberías de petróleo en todo el mundo. Toma datos de activos de tuberías y fuentes externas para garantizar la seguridad y optimizar el uso de recursos. Con AI, los operadores de tuberías pueden pasar de métodos de mantenimiento preventivo más tradicionales a un enfoque de mantenimiento predictivo.

• Pronósticos de tren de aterrizaje de aeronaves: Desarrollado por General Electric e Infosys en el sistema operativo Predix, ayuda a la tripulación de la aerolínea a entender el estado del tren de aterrizaje y cuándo llevarlo a servicio. El calendario de mantenimiento de la aeronave se establece en consecuencia para prevenir problemas inesperados de equipo y retrasos en los vuelos.

• Siemens MindSphere: Esto rastrea el rendimiento de las herramientas de máquinas en industrias de todo el mundo y recopila estadísticas de activos. La AI ayuda a analizar y programar el mantenimiento preventivo y gestiona la herramienta para mejorar la vida útil. MindSphere puede trabajar con máquinas independientemente de su fabricante. Reduce los gastos del fabricante en reparaciones de garantía cuando funcionan más tiempo sin averías.

Cómo la AI y la inteligencia empresarial juntas ayudan a las empresas

La AI y la inteligencia empresarial, cuando se integran, ayudan a las empresas a dar sentido a grandes cantidades de datos y obtener detalles prescriptivos sobre las acciones a tomar. La AI completa el proceso que la BI comienza. Por ejemplo, la BI analiza datos y crea visualizaciones e informes, y luego la AI toma estos informes como entrada para ofrecer sugerencias basadas en ellos.

Esto acelera la toma de decisiones, ayudando a los interesados a llegar a resultados más rápido con sugerencias generadas por AI. Pueden trabajar sobre estas sugerencias para idear un plan de acción y llevarlo a cabo.

Los sistemas de AI examinan los informes de manera granular, ayudando a los agentes humanos a traducir los datos en decisiones empresariales precisas. Con AI, las herramientas de BI se vuelven más adaptativas. Pueden aprender y mejorar las recomendaciones entregadas y hacer mejoras incrementales, haciendo que los resultados sean más precisos y útiles.

Beneficios de integrar AI y BI

A continuación se presentan algunos beneficios esperados de usar AI en inteligencia empresarial.

• Aumento de la eficiencia: Permite a los profesionales de BI centrarse en tareas más estratégicas con flujos de trabajo rutinarios manuales manejados por inteligencia artificial.

• Mejora de recomendaciones: Con AI para identificar patrones y tendencias críticas en los datos operativos, las empresas toman mejores decisiones operativas.

• Mayor accesibilidad: La AI aumenta la accesibilidad de la BI para usuarios que no tienen experiencia técnica.

Desafíos de integrar AI con BI

Los profesionales pueden encontrar algunos desafíos al usar inteligencia empresarial impulsada por AI.

• Calidad de los datos: Los datos suministrados a la BI impulsada por AI deben tener una calidad decente para obtener recomendaciones y sugerencias relevantes. Cuando los datos no tienen una calidad decente, pueden llevar a visualizaciones de datos inexactas, haciendo que las decisiones empresariales sean cuestionables.

• Costo y experiencia: Esta integración requiere recursos considerables y la capacidad de mantener herramientas de inteligencia empresarial basadas en AI.

Los 5 mejores software de inteligencia empresarial embebida que utilizan AI

El software de inteligencia empresarial embebida (BI) agrega análisis a una aplicación empresarial. Puedes agregar fácilmente funciones para análisis de autoservicio a aplicaciones usando estas herramientas. Estas herramientas te permiten poner paneles directamente en las aplicaciones de los empleados, haciendo que el análisis de datos sea más simple y accesible.

El software de inteligencia empresarial embebida líder mencionado a continuación utiliza AI para proporcionar ricos conocimientos a los usuarios de BI.

Para calificar para la inclusión en la lista de software de inteligencia empresarial embebida, un producto debe:

• Estar embebido en aplicaciones de software de otras empresas como un producto de fabricante de equipos originales (OEM)
• Permitir a los desarrolladores agregar funciones de análisis directamente en aplicaciones empresariales
• Extraer datos de varias fuentes
• Convertir datos en modelos comprensibles y relevantes dentro de una aplicación empresarial
• Permitir la creación de informes y visualizaciones con aplicaciones empresariales prácticas, todo dentro de la aplicación

*Estos son los principales software de inteligencia empresarial embebida del Informe Grid® de Invierno 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Tableau

Tableau facilita que cualquiera analice datos y encuentre conocimientos. Con sus capacidades de AI, ayuda a los usuarios a entender rápidamente datos complejos sin necesidad de ser expertos en datos. Puedes usar las funciones de arrastrar y soltar para visualizar datos en gráficos y tablas, lo que facilita detectar tendencias.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Tableau ha transformado verdaderamente cómo interactuamos y derivamos conocimientos de nuestros datos, convirtiéndolo en un cambio de juego absoluto en el mundo del análisis. Como usuario devoto, no puedo evitar cantar alabanzas a esta herramienta excepcional que ha superado constantemente las expectativas.

Crear paneles visualmente impresionantes e impactantes es donde Tableau realmente brilla. La variedad de opciones de visualización, desde gráficos dinámicos hasta mapas interactivos, nos permite comunicar conocimientos de una manera que cautiva y resuena con nuestra audiencia. El atractivo visual mejora las presentaciones y facilita una comprensión más profunda de conjuntos de datos complejos.”

- Reseña de Tableau, Nitin K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Incluso si la interfaz es fácil de usar, los usuarios que no están familiarizados con las herramientas de análisis de datos pueden necesitar invertir algo de tiempo en aprender a usar funciones avanzadas y crear visualizaciones sofisticadas. Puede requerir el uso de diferentes herramientas o más codificación. Resultó ser difícil, pero nuestro grupo tuvo éxito de todos modos.”

- Reseña de Tableau, Kendra J.

2. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight simplifica el análisis de datos y permite a los usuarios crear y publicar paneles interactivos fácilmente. Las capacidades de AI de QuickSight te permiten realizar tareas avanzadas de análisis de datos, como pronósticos y detección de anomalías, sin requerir que los usuarios tengan un conocimiento técnico profundo.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Amazon QuickSight me ayuda a extraer varios informes y trabajar con ellos. Puede personalizar el tipo de datos que queremos y los formatos. Podemos elegir qué datos descargar. Quicksight es fácil de usar y tiene una variedad de funciones. Tiene una prueba previa que nos ayuda a entender cómo podemos usar los datos según tu requerimiento.”

- Reseña de Amazon QuickSight, Neha K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Si los datos son enormes, la carga visual lleva mucho tiempo. Además, a veces, no admite la creación de campos calculados complicados. No todos los visuales están presentes.”

- Reseña de Amazon QuickSight, Praveen S.

3. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI Embedded se integra perfectamente con aplicaciones para ofrecer capacidades de análisis y AI. Con esto, puedes incrustar informes y paneles totalmente interactivos y sorprendentes en aplicaciones. Esto mejora la experiencia del usuario al proporcionar conocimientos profundos sin cambiar entre aplicaciones.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Power BI embebido es escalable, rápido, preciso, flexible y avanza con nuevas funciones y capacidades. Cualquiera puede ver fácilmente que esas cosas están sucediendo. La función de incrustación es algo que seguimos usando todos los días en nuestra empresa. 9/10 días, usamos Power BI a través de aplicaciones web o entornos, o cualquier arreglo alojado en otro lugar, para proporcionar los beneficios de Power BI a colegas que no pueden estar presentes o les resulta difícil trabajar dentro de las instalaciones originales de Power BI.”

- Reseña de Microsoft Power BI Embedded, Ilias V.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La complejidad del programa. No es fácil de usar. Requiere capacitación previa y conocimientos matemáticos avanzados para comprender completamente cada tendencia de componente, como el multiplicador de línea base, el multiplicador real y el pronóstico del multiplicador.”

- Reseña de Microsoft Power BI Embedded, Bonanza Z.

4. ThoughtSpot

ThoughtSpot se destaca por su análisis impulsado por búsqueda con AI. Al igual que un motor de búsqueda, permite a los usuarios simplemente escribir consultas en lenguaje natural para encontrar conocimientos de datos para sus datos empresariales. Esto significa que puedes hacer preguntas sobre tus datos en inglés simple y obtener respuestas instantáneas en gráficos y tablas fáciles de entender.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“La interfaz de ThoughtSpot es increíblemente fácil de usar, especialmente para personas como yo que tienen dificultades con datos desafiantes. Nos permite crear informes y paneles y manejar datos sin solicitar asistencia de Power BI. La función de búsqueda en ThoughtSpot es increíblemente rápida en comparación con otros motores de búsqueda. Es como tener una capacidad rápida de búsqueda de datos. Podemos ahorrar tiempo buscando datos manualmente.

ThoughtSpot cumple con nuestros requisitos como una nueva tecnología. Nuestra herramienta de análisis está creada según nuestras especificaciones, completa con datos personalizados e integración con el resto de nuestra tecnología utilizada en la empresa. Disfrutamos intercambiando ideas relacionadas con los datos, y ThoughtSpot lo hace simple.”

- Reseña de ThoughtSpot, Jai K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Para nuestro caso de uso, existen limitaciones clave, como la falta de funcionalidad de parámetros de fecha comparable a otras herramientas de BI. Algunas funciones se lanzan, pero sienten que no están completamente desarrolladas. El soporte ha sido en general bastante receptivo. Sin embargo, algunos tickets han estado abiertos durante mucho tiempo, lo que requiere soluciones alternativas.”

- Reseña de ThoughtSpot, Katie S.

5. Sigma

Sigma hace que el análisis de datos sea tan fácil como trabajar con una hoja de cálculo, permitiendo a los usuarios explorar, analizar y visualizar datos. Las capacidades de AI de la plataforma mejoran la toma de decisiones al automatizar tareas de análisis de datos, predecir tendencias y proporcionar recomendaciones.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Sigma ha sido un placer implementar. Luchamos con otras herramientas de BI durante un año antes de encontrar Sigma, y estoy tan contento de haberlo hecho. La herramienta en sí es muy intuitiva de usar. El soporte de chat en vivo y las "horas de oficina" han hecho que esta transición sea aún más fácil. No puedo hablar lo suficientemente bien de esta empresa y su herramienta.”

- Reseña de Sigma, Cassie F.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“El filtrado y la agregación de fechas pueden ser frustrantes a veces; si los datos no se actualizan para todos los clientes debido a retrasos en la fuente, podemos tener verificaciones que se rompen y faltan datos. Me gustaría tener más control sobre esto y posiblemente un sistema de alertas cuando los datos se actualicen.”

- Reseña de Sigma, Ben A.

Eligiendo lo mejor de ambos mundos

La AI y la inteligencia empresarial son un equipo poderoso. Usarlas juntas ayuda a las empresas a resolver sus desafíos e identificar oportunidades más rápido. El aprendizaje automático hace que las herramientas de BI aprendan, se adapten a los usuarios y ofrezcan recomendaciones y sugerencias más relevantes, deseadas y mejoradas.

Además, el NLP permite a los usuarios comunicarse con la herramienta usando inglés simple, haciendo que las herramientas de BI sean accesibles para todos.

Aprende más sobre BI de autoservicio y entiende cómo facilita el análisis de datos.