5 usos del Big Data y la IA para la mejora en la toma de decisiones
La toma de decisiones en las empresas ha experimentado una transformación significativa en las últimas décadas, principalmente debido en gran parte al avance de la tecnología.
En el pasado, la toma de decisiones en los entornos corporativos estaba motivada principalmente por la experiencia del consejo directivo, que en ocasiones tenía información limitada y resultaba en procesos extremadamente poco dinámicos. Sin embargo, en la actualidad, el acceso y registro de grandes volúmenes de datos y tecnologías que permiten el análisis y la interpretación de estos, ha supuesto una revolución en lo que a la toma de decisiones se refiere. El Big Data y la Inteligencia Artificial son cada vez más importantes en el mundo empresarial actual y aprovechar las oportunidades que ofrecen estas dos tecnologías permite a las organizaciones agilizar y mejorar los procesos de toma de decisiones.
Según los datos aportados por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital del Gobierno de España en su informe "Uso de IA y Big Data en las empresas españolas", el número de grandes empresas nacionales que ha adoptado la IA en el último año ha pasado de ser de un 33,1% a un 41,2%, mientras que en las medianas ha pasado de un 13,2% al 20%. Por otro lado, el crecimiento del uso de Big Data ha aumentado al 34,7% durante 2022 en las grandes empresas. Las pequeñas y medianas empresas también experimentaron crecimientos en la adopción de esta tecnología, siendo de un 20,8% y un 11,9% respectivamente.
Es por esto por lo que desde AID Solutions, la marca especializada en Data Analytics, IA e IoT del holding tecnológico Asseco Spain Group, han querido señalar cinco usos del Big Data y de la IA para mejorar la toma de decisiones en los entornos corporativos
1. Análisis de datos en tiempo real
El uso del Big Data y de la IA permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que posibilita la toma de decisiones basada en información actualizada y relevante. Esto significa que las empresas pueden obtener insights inmediatos sobre el estado actual de sus operaciones y tomar decisiones ágiles y bien fundamentadas en función de los datos en tiempo real.
2. Predicción y anticipación de tendencias
El Big Data y la IA facilitan la capacidad de predecir y anticipar tendencias futuras mediante el análisis de datos históricos y patrones. Estas tecnologías pueden identificar patrones y correlaciones ocultas en los datos, permitiendo a las empresas hacer predicciones sobre el comportamiento futuro del mercado, las preferencias de los clientes y otros factores relevantes para la toma de decisiones estratégicas.
3. Segmentación y perfilado de clientes
La mejora en la segmentación y perfilado de los clientes ayuda a comprender mejor las necesidades y preferencias, especialmente en el campo de la mercadotecnia. Al analizar grandes cantidades de datos sobre los clientes, como su historial de compras, comportamiento online y datos demográficos, las empresas pueden crear clusters de clientes más precisos, personalizados y segmentados. Esto permite adaptar las estrategias de marketing y ventas de manera más efectiva, ofreciendo productos y servicios concretos a cada segmento.
4. Optimización de procesos y recursos
Ambas tecnologías permiten identificar patrones y anomalías en los procesos empresariales, contribuyendo a la optimización y eficiencia operativa, así como a la asignación de recursos. Al analizar los datos generados por los procesos empresariales, se pueden identificar áreas de mejora, eliminar cuellos de botella y optimizar la utilización de los recursos disponibles. Esto repercute en una reducción de costes y gastos, una mayor productividad y mejoras generales en la eficiencia de la empresa.
5. Gestión de riesgos y mejora de la ciberseguridad
La combinación de Big Data e IA es también algo a tener en cuenta, ya que puede identificar riesgos y amenazas de ciberseguridad . Estas tecnologías pueden detectar patrones sospechosos o anomalías en los datos que podrían indicar posibles riesgos o vulnerabilidades. Al identificar y abordar estos riesgos de manera proactiva, las empresas pueden mejorar su ciberseguridad, proteger su información confidencial y reducir la probabilidad de sufrir incidentes o violaciones de ciberseguridad .
