Tendencias en Inteligencia de Negocios y automatización de datos 2023
La automatización y la inteligencia artificial tienen el poder de llevar a cualquier empresa por delante de su competencia. Esto solo se puede lograr mejorando la productividad y la precisión en todos los procesos del negocio centrándose en agregar el mayor valor posible al trabajo con estrategia y tecnología de datos. En este artículo, analizamos las tendencias inteligencia de negocios (BI) y desarrollo de nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI) para 2023 y años futuros. Estas tendencias ayudarán a las empresas a automatizar varias tareas de análisis y manejo de datos que, de otro modo, serían tediosas, lentas y costosas. Las funcionalidades en continua evolución de las plataformas de inteligencia empresarial seguirán desempeñando un papel integral en la automatización en 2023 para que las empresas puedan lograr sus objetivos estratégicos agregando valor al negocio.
Según Precedence Research, el tamaño del mercado global de BI tuvo un valor de 27.24 billones de dólares en 2022 y se espera alcance un valor de 55 billones de dólares para 2032 lo que significara un aumento promedio anual de 7.26% en los próximos 10 años. La integración de tecnologías modernas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hacen que las empresas permitan que los equipos de trabajo en todas las áreas de la empresa orienten sus objetivos a aprovechar el poder de la inteligencia de negocios. Iniciativas como el análisis aumentado permite a los tomadores de decisiones con diferente perfil y nivel profesional crear modelos de análisis de datos avanzados y obtener información valiosa por ellos mismos sin perder mucho tiempo. A continuación, explicaremos 5 tendencias de tecnologías de BI y AI que impactaran a las empresas en el manejo de la complejidad de sus operaciones mediante el procesamiento de datos, la generación de información y toma de decisiones para 2023.
Tendencia 1: Adopción de servicios de análisis subcontratados basados en la nube
Mas negocios optarán por estrategias de tecnologías de análisis como servicio (AaaS) es decir, subcontratar todos o algunos procesos de tecnologías de análisis en la nube con expertos en Ciencia de Datos y con los cuales se podrán tomar decisiones de manera eficiente, cumpliendo con especificaciones de calidad, seguridad y de regulación gubernamental vigentes. AaaS proporciona a las empresas análisis de datos de extremo a extremo, desde la recopilación de datos hasta la limpieza, organización y procesamiento de conjuntos de datos enormes y dispares que se generan en sus procesos internos, internet y redes sociales, adaptados a las necesidades y estrategias específicas de cada organización.
La calidad de información sigue siendo uno de los mayores desafíos en una cultura empresarial orientada a datos. La buena calidad es fundamental cuando se trata de obtener información precisa de los datos disponibles para tomar las decisiones de negocio correctas. Las empresas se están dando cuenta de las enormes implicaciones de costos de basar las decisiones en la mala calidad de los datos y como resultado, las grandes organizaciones tienen una perdida promedio de 12.9 millones de dólares cada año según un estudio de Gartner. Además del impacto inmediato en los ingresos, a largo plazo, los datos de mala calidad aumentan la complejidad de los ecosistemas de datos y conducen a una mala toma de decisiones.
El uso de soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial basadas en la nube esta aumentado muy rápidamente, para garantizar una experiencia positiva para sus clientes al tiempo que aseguran una ventaja competitiva en el mercado mediante innovación en los modelos de negocio, reducción significativa de costos y garantía de que las empresas siempre utilicen las últimas tecnologías de seguridad. Según GrandViewResearch.com, el tamaño del mercado global de AaaS en U.S se valoró en 5,930 millones de dólares en 2021 y se espera que se expanda a una tasa de crecimiento anual promedio del 25.9 % en el periodo de 2020 a 2027.
Tendencia 2: El análisis predictivo incorporara cada vez más inteligencia artificial
Las organizaciones adoptarán cada vez más la inteligencia artificial en los próximos años para implementar mejores soluciones en tiempo real. El enfoque moderno basado en aprendizaje de maquina (ML) ayudará a las empresas a acelerar el análisis y la toma de decisiones, independientemente de las fuentes de datos, el volumen, la velocidad, la veracidad o su distribución estadística. El uso de estas tecnologías para ayudar con la preparación de datos, la generación de información y la explicación de la información para optimizar la forma en que las organizaciones exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis BI se denomina análisis aumentado.
De acuerdo con esta nueva necesidad de mercado, MMS Consulting tiene un equipo de Ciencia de Datos integrado con el personal de finanzas de algunos clientes en fase piloto de AI que: analiza las ventas, costos, tendencias macroeconómicas y otros datos para ayudar a anticipar las necesidades de cálculo de los clientes. Por ejemplo, un evento relacionado con la predicción de un cambio de precio de un commodity o una divisa, un modelo ML en Sambox ERP tendrá la capacidad de anticiparse y sugerir ajuste de precios antes de tener los informes contables. Este tipo de análisis aumentado hará que la inteligencia de negocios sea más accesible y ayudará a los usuarios y ejecutivos del negocio a comprender mejor su contexto empresarial, hacer preguntas relevantes y a actuar en base a información relevante más rápidamente. Además, el análisis aumentado ayudará a los analistas y usuarios avanzados a realizar tareas de análisis y preparación de datos más exhaustivas, incluso si no poseen una experiencia analítico matemática profunda.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se volverá más eficiente con inteligencia explicable, es decir, el análisis empresarial se convertirá en un proceso basado en gran medida en IA y ML, lo que reducirá la necesidad de intervención humana, por que generará automáticamente una explicación, resumiendo por qué se tomó una decisión, citando criterios, grado de precisión, estadísticas y otras garantías suficientes, es como NLP explicará la necesidad y la relevancia de una decisión.
Tendencia 3: Seguridad de datos con modelos de Inteligencia Artificial defensivos
En el ecosistema de inteligencia de negocio veremos más desarrollos de inteligencia artificial defensiva orientada a la seguridad informática. Para cualquier usuario ya es normal usar mecanismos proactivos que detectan anomalías en los sistemas antes de que surjan problemas, por ejemplo, en las aplicaciones antispam de correo electrónico, en operaciones inusuales en la banca en línea o bloqueo de transacciones fraudulentas en el comercio electrónico. También podemos esperar que ocurran más avances en el gobierno de datos para garantizar la calidad de los activos informáticos de la empresa a través del acceso basado en roles, protocolos de autenticación y auditoría. Cuando los datos son precisos, únicos y actualizados, los usuarios confían en los conocimientos como un medio confiable para aumentar los ingresos y la reputación. Las empresas se han visto obligadas a invertir en seguridad para cumplir con las nuevas regulaciones y también para protegerse del ciberdelito. Según Kapersky Global Research, se espera que el gasto mundial en productos de ciberseguridad alcance los 1,750 billones de dólares acumulados para el periodo de 2021-2025 y sea de 374 billones de dólares para 2023.
Esto no es una sorpresa para los expertos ya que, durante 2020 y a lo largo de la pandemia COVID-19, las empresas de todos los tamaños se vieron obligadas a mutar de lo físico a lo digital y, para acelerar la transformación, confiaron en los servicios en línea, dejando brechas de seguridad por donde los ciberdelincuentes acceden y realizan ataques a las organizaciones. Según la encuesta Outlook Pulse para directores ejecutivos de KPMG de 2022, el 73 % de los directores ejecutivos dice que la incertidumbre geopolítica está aumentando la preocupación por los ataques corporativos y el 24 % admite no estar preparado para un posible ataque.
La creciente dependencia de los modelos basados en la nube ha llevado a un aumento en la cantidad de aplicaciones y API que los conectan. Si bien las API facilitan el intercambio de datos entre aplicaciones, también pueden presentar vulnerabilidades que pueden ser aprovechadas por ciberdelincuentes. Estas brechas de seguridad pueden permitir el acceso a datos confidenciales almacenados en los repositorios de información. En 2023, podemos esperar ver una evolución continua de las técnicas de hackeo utilizadas para explotar estas vulnerabilidades y obtener acceso a información valiosa. Es importante que las organizaciones sean conscientes de estas amenazas y tomen medidas para protegerse contra ellas.
Tendencia 4: Herramientas de análisis predictivo y prescriptivo
El análisis predictivo y prescriptivo es, con mucho, la tendencia de análisis de negocios más discutida entre los profesionales de BI, especialmente porque la tecnología de Big Data se está convirtiendo en el foco principal de los procesos de análisis que están siendo aprovechados no solo por las grandes empresas, sino también por las pequeñas y medianas empresas (Pymes). El análisis predictivo indica lo que podría suceder en el futuro con un nivel aceptable de confiabilidad, incluidos algunos escenarios alternativos y evaluaciones de riesgos. Aplicado a los negocios, el análisis predictivo se utiliza para analizar datos actuales y hechos históricos para comprender mejor a los clientes, productos y socios e identificar riesgos y oportunidades potenciales para una empresa. Los modelos predictivos, en la práctica, utilizan modelos matemáticos para predecir sucesos futuros, es decir, motores de previsión. Los usuarios simplemente seleccionan puntos de datos anteriores y el software calcula automáticamente las predicciones en función de los datos históricos y actuales.
El análisis prescriptivo da un paso más hacia el futuro. Examina los datos o el contenido para determinar qué decisiones se deben tomar y qué pasos se deben tomar para lograr un objetivo previsto. Se caracteriza por técnicas como análisis de gráficos, simulación, procesamiento de eventos complejos, redes neuronales, motores de recomendación, heurística y aprendizaje automático. El análisis prescriptivo trata de ver cuál será el efecto de las decisiones futuras para ajustar las decisiones antes de que se tomen realmente. Esto mejora mucho la toma de decisiones, ya que los resultados futuros se tienen en cuenta en la predicción.
Tendencia 5: Inteligencia de Negocios colaborativa
Cuando se habla de BI colaborativo, el término “análisis por autoservicio” aparece rápidamente en el sentido de que esas herramientas de autoservicio no requieren un equipo de Tecnologías de Información propio para acceder, interpretar y comprender todos los datos. Estas herramientas de BI facilitan el intercambio al generar informes automatizados que se pueden programar en momentos específicos y para personas específicas. Por ejemplo; le permiten configurar alertas de inteligencia empresarial y compartir paneles públicos o integrados con un nivel flexible de interactividad. Todas estas posibilidades son accesibles en todos los dispositivos, lo que mejora los procesos de toma de decisiones y resolución de problemas, fundamentales para el entorno actual en constante cambio.
Sambox Cloud puede integrar capacidades de análisis predictivo y de aprendizaje automático, por ejemplo, fijar el precio correcto para un bien o servicio es un viejo problema en la teoría económica, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) pueden ser de gran ayuda, su fortaleza radica en el hecho de que pueden aprender patrones a partir de los datos en lugar de ser programados explícitamente y pueden integrar continuamente nueva información y detectar tendencias emergentes o nuevas demandas. Las técnicas de optimización de precios con ML pueden evalúan el impacto potencial de las promociones de ventas y estiman el precio correcto para cada producto si quiere venderlo en un período de tiempo determinado, considerando factores tales como: competencia, clima, temporada, eventos especiales, fiestas, variables macroeconómicas, costos de commodities, divisas, etc.
Se espera que en 2023 el BI colaborativo avance más allá del simple intercambio de conocimientos y comience desde etapas anteriores. Comenzando desde la exploración de datos y extendiéndose por todo el flujo de trabajo analítico para un proceso de toma de decisiones más eficiente que incluya a todas las partes interesadas sin importar su ubicación. La implementación de un enfoque de BI colaborativo permite que cada parte interesada y usuario de datos sea responsable de las decisiones que toma, lo que garantiza un flujo de trabajo más seguro.
SAMBOX CLOUD la herramienta tecnológica que te permite agregar valor al negocio y a los clientes con Inteligencia Artificial
Sambox Cloud utiliza tecnologías de análisis predictivo y de aprendizaje automático de arquitectura propia o de empresas como Microsoft o Amazon que ayudan a agregar valor tanto en tus procesos internos como en los de interacción con tu cliente. Con la experiencia en implementación de MMS Consulting, es posible diseñar una estrategia de datos para incorporar tecnologías de análisis avanzadas en su negocio.
Adicionalmente a las capacidades de análisis complejo con inteligencia artificial, Sambox Cloud ERP puede rastrear de forma digital y automatizada todas las interacciones de tu área de ventas y marketing con tus clientes en un solo lugar, agilizando los procesos de manufactura, cadena de suministros, finanzas, contabilidad y postventa, para mejorar la rentabilidad y competitividad de tu empresa.
Nuestro modelo de negocio es software como servicio (SaaS) esto significa que eres usuario de un sistema confiable y seguro en la nube, que puedes acceder desde cualquier tipo de dispositivo con conexión a internet mediante el pago de una suscripción recurrente que incluye el soporte técnico, la administración del sistema, así como aspectos críticos de seguridad informática. Siempre tienes flexibilidad de elegir el número de usuarios y los módulos necesarios para utilizar Sambox de acuerdo con las necesidades reales, tu capacidad económica y los objetivos de crecimiento de tu negocio a través del tiempo.
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