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A pesar de las bondades el uso de IA para business intelligence y analítica, en América Latina aún no se adopta del todo.
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El business analytics y el business intelligence, potenciados por la IA, se han convertido en una herramienta para la toma de decisiones y la expansión empresarial
La recolección y análisis de datos es una de las estrategias más poderosas que han usado las empresas durante años para diagnosticar el estado de su organización, o un proceso, pero también para tomar decisiones de hacia donde moverse, en qué ritmo y qué apuestas estratégicas hacer.
En este escenario, la inteligencia artificial ha hecho mucho más eficaz el proceso de analizar los datos y hacer inteligencia sobre ellos. Según la tercera edición de la encuesta Desafíos y Tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025, de EY Shape the future with confidence, en Colombia 90% de las empresas considera la IA como un factor importante en temas de Analytics y Big Data, considerándola "la columna vertebral de toda transformación digital".
En este sentido, ¿Cómo impacta el uso de la inteligencia artificial en los procesos de análisis de datos? Para Deiro Nicanor González, gerente de Tecnología de Esri Colombia, los resultados son claros. "La IA reduce tiempos y errores al automatizar la preparación de datos, mejorando la calidad, y asiste en la realización del análisis, detectando anomalías, patrones y tendencias de forma temprana, lo que acelera la toma de decisiones”, dijo.
Es así como funciones como la inteligencia de datos, que en un proceso no automatizado consume más de 50% del tiempo de un analista, hoy con la IA se puede lograr en horas y con un margen de error reducido.
A pesar de las bondades el uso de IA para business intelligence y analítica, en América Latina aún no se adopta del todo. Según el informe 'Analítica e Inteligencia Artificial para desarrollar una cultura basa en datos' del International Data Corporation, IDC, solo 47% de las organizaciones en América Latina usan IA, y de esas empresas, 60% la usan para business intelligence y analítica como parte de su estrategia empresarial.
En el caso colombiano la adopción también ha sido lenta. El uso de la IA para el análisis de datos y los modelos predictivos, que buscan responder a ¿Qué pasará?, o los prescriptivos, que plantean el ¿Qué debería hacerse?, sigue siendo limitado.
El business intelligence, BI, y business analytics, BA, son dos procesos clave en el análisis de datos. El primero está enfocado en el diagnóstico del estado de una organización, o un proceso, esto a través de indicadores clave o KPI, entregando resultados con base en el análisis de información histórica de la empresa.
Por parte del BA, este proceso va un paso más allá del diagnóstico, se enfoca en simular escenarios futuros para entender probabilidades, respondiendo a ¿Qué pasaría si...? Esto impulsado por estadística avanzada y modelos de IA. Esta herramienta revela patrones profundos, simula decisiones y explica causas.
En conclusión, el BI ayuda a hacer una radiografía sobre el estado de la empresa, o proceso, pero el BA, es el GPS que marca cuál es la ruta más adecuada para llegar al destino deseado.
“El BA termina siendo mejor, porque significa que la organización está evolucionando a nivel de analítica. Pero el BA no cancela el BI; ambos son practicas analíticas del negocio, atadas a la madurez de una organización”, señaló González.
Aunque pudieran pasar desapercibidos, los datos geográficos alrededor del negocio pueden ser fundamentales para la toma de decisiones estratégicas que respondan a preguntas como: ¿Dónde está la mayor demanda? ¿Qué zonas tienen un potencial real y cuáles están saturadas?
Para su respuesta están los Sistemas de Información Geográfica, GIS, por sus siglas en inglés. Un mecanismo que permite a las organizaciones recoger datos que permitan saber dónde ocurre cada cosa en su negocio.
Como lo explicó González, sistemas como el ArcGIS de Esri Colombia, "permite enriquecer el BI y el BA al incorporar el componente geográfico, ayudando a las organizaciones a entender no solo qué ocurre en el negocio, sino dónde ocurre. Sus capacidades de análisis geoespacial e inteligencia artificial integrada facilitan la detección de patrones, anomalías y comportamientos territoriales, acelerando la toma de decisiones y mejorando la estrategia y la operación”.
En cuanto a los que están mejor ubicados se encuentra Luxemburgo, Alemania, Suiza, México, Noruega, Austria y España
