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Analítica avanzada: Cómo la Inteligencia Artificial transforma la toma de decisiones

  febrero 26, 2025
      No hay comentarios

10 minutos de lectura

La analítica avanzada proporciona una visión más profunda y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos. En este artículo, exploraremos la definición, importancia, tipos y beneficios de la analítica avanzada, y cómo puede ser fundamental para el éxito empresarial moderno.

  • Los líderes empresariales deben cambiar su enfoque de «¿cómo nos ha ido?» a «¿cómo nos irá?» al analizar los KPI.
  • Desde el flujo de caja en la fase de puesta en marcha hasta el NPS en la fase de reinvención, cada etapa del ciclo de vida de una empresa de SaaS tiene KPI específicos que pueden predecir el éxito futuro.

La analítica avanzada utiliza técnicas que van más allá de los métodos tradicionales de inteligencia empresarial para analizar datos. Comprende varias técnicas sofisticadas, como la analítica predictiva, el aprendizaje automático, la minería de datos y la analítica de macrodatos (big data), para descubrir patrones, predecir resultados y generar perspectivas prácticas. A diferencia de la analítica básica, que se centra en los datos históricos, la analítica avanzada pretende predecir acontecimientos y comportamientos futuros.

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Tipos de analítica avanzada

Existen varios tipos de analítica avanzada, cada una con su propio conjunto de técnicas y aplicaciones:

Analítica predictiva

Utiliza datos históricos para predecir resultados futuros. Las técnicas incluyen la realización de modelos estadísticos, los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de regresión.

Analítica prescriptiva

Sugiere acciones basadas en la analítica predictiva. Utiliza algoritmos de optimización y simulación para recomendar la mejor acción que tomar.

Analítica descriptiva

Se centra en resumir los datos históricos para entender lo que ha sucedido. Incluye técnicas como la agregación de datos y la minería de datos.

Analítica de diagnóstico

Analiza los datos para entender las causas profundas del rendimiento pasado. Incluye técnicas como el análisis desglosado y el descubrimiento de datos.

Analítica de macrodatos (Big Data)

Analiza conjuntos de datos extensos y complejos que el software tradicional de tratamiento de datos no puede manejar. Comprende informática distribuida y soluciones avanzadas de almacenamiento de datos.

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Beneficios financieros de la analítica avanzada

La analítica avanzada no solo transforma la manera en que las empresas gestionan y analizan sus datos, sino que también ofrece una serie de beneficios financieros significativos. Al aprovechar técnicas avanzadas como la analítica predictiva y la inteligencia artificial, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la rentabilidad y optimizar sus operaciones.

A continuación, exploraremos cómo la analítica avanzada puede impactar positivamente en las finanzas de una empresa, desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la gestión de riesgos y la transparencia en los informes financieros.

Mejora de la toma de decisiones financieras

La analítica avanzada proporciona una visión completa de los datos financieros, lo que permite tomar mejores decisiones estratégicas. Las perspectivas basadas en datos pueden impulsar de forma significativa la toma de decisiones y la rendición de cuentas, permitiéndote asignar recursos de forma más eficaz y obtener el mejor rendimiento financiero.

Aumento de los ingresos y la rentabilidad

Tu empresa puede aumentar la rentabilidad identificando nuevas oportunidades y optimizando los procesos existentes. La analítica avanzada ayuda a descubrir factores que aumentan los ingresos, racionalizar las estrategias de fijación de precios y maximizar el rendimiento financiero.

Gestión de riesgos mejorada

La analítica predictiva permite a los directores financieros anticipar y mitigar los riesgos financieros antes de que se conviertan en importantes. Puede aplicar medidas proactivas para proteger la solidez financiera de la empresa, identificando posibles amenazas y oportunidades.

Eficiencia operativa y ahorro de costes

La identificación de ineficiencias y la optimización de los procesos financieros pueden suponer un importante ahorro de costes y una mejora de la productividad. La analítica avanzada puede ayudarte a racionalizar las operaciones, reducir el despilfarro y lograr una gestión financiera rentable.

Mejor transparencia e informes financieros

La analítica avanzada proporciona información detallada sobre el rendimiento financiero, mejorando la transparencia y la rendición de cuentas. Utiliza estos conocimientos para elaborar informes financieros precisos y puntuales, garantizando el cumplimiento y mejorando la confianza de las partes interesadas.

IA: Automatización e IA generativa

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la naturaleza de la analítica avanzada a través de la automatización y la IA generativa. La automatización en la IA se refiere al uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para realizar tareas repetitivas sin intervención humana. Esto aumenta la eficacia, reduce los errores y permite a los empleados centrarse en actividades más estratégicas.

Por su parte, la IA generativa se refiere a algoritmos que pueden crear nuevos datos, diseños o contenidos basados en los datos en los que han sido entrenados. Por ejemplo, la IA generativa puede simular escenarios de mercado, crear perfiles de clientes realistas o generar nuevas ideas de productos. La IA generativa puede mejorar sustancialmente las capacidades predictivas en la analítica de la IA, al proporcionar escenarios y resultados potenciales más completos.

Qué supone la IA para el futuro de la analítica avanzada

La integración de la IA y la analítica avanzada tiene implicaciones profundas. Según nuestro informe, «Los secretos de los directores financieros de éxito», el 79 % de los directores financieros cree que la IA mejorará el crecimiento de los ingresos, y el 77 % piensa que mejorará la satisfacción laboral. A pesar de la alta tasa de adopción de la IA en general, solo el 51 % ha utilizado plenamente las herramientas financieras basadas en la IA, lo que indica una importante oportunidad de crecimiento en este ámbito.

Estas son algunas de las oportunidades con la IA y la automatización de cara al futuro:

  • Mayor precisión y eficiencia: La automatización puede manejar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión, lo que permite realizar analíticas más detalladas y fiables.
  • Soluciones innovadoras: La IA generativa puede ofrecer nuevas posibilidades, simplificando la simulación de diferentes escenarios y resultados, lo que proporciona a las empresas soluciones innovadoras a problemas complejos.
  • Perspectivas escalables: La analítica basada en la IA puede ampliarse rápidamente para gestionar cargas de datos cada vez mayores, lo que facilita a las empresas adaptarse al crecimiento y a las condiciones cambiantes del mercado.
  • Análisis en tiempo real: La IA admite el tratamiento y el análisis de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones inmediatas basadas en la información más reciente.
  • Experiencia personalizada: La IA puede analizar los comportamientos y las preferencias de los clientes para ofrecer experiencias sumamente personalizadas, mejorando la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

La analítica en tiempo real entra en juego ofreciendo a los directores financieros y a otros directivos, como los consejeros delegados, los directores de operaciones y los jefes de departamento, la posibilidad de tomar decisiones más rápidas y con mayor conocimiento de causa.

«Las partes interesadas internas solicitan información en tiempo real y deben disponer de ella en tiempo real. Las herramientas adecuadas deberían ser ahora el pan de cada día de las funciones financieras, y si no lo son, deberían ocupar un lugar prioritario en las agendas».

Vineta Bajaj, directora financiera del Grupo Rohlik

Casos prácticos de analítica avanzada

La analítica avanzada puede aplicarse en diversos sectores para impulsar el crecimiento, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción del cliente. He aquí algunos casos prácticos específicos del sector: 

Software como servicio (SaaS) 

  • Las empresas de SaaS pueden utilizar la analítica avanzada para predecir la pérdida de clientes, optimizar las características de los productos en función de los datos de uso y personalizar los esfuerzos de marketing.  
  • La analítica predictiva podría identificar a los clientes en riesgo, lo que puede ayudarle a crear estrategias de retención específicas y reducir considerablemente las tasas de abandono. 

Organizaciones sin ánimo de lucro

  • Las organizaciones sin ánimo de lucro pueden utilizar la analítica avanzada para realizar un seguimiento de los comportamientos de los donantes, mejorar las estrategias de recaudación de fondos y medir la eficacia de los programas.  
  • Mediante el análisis de los patrones de donación, las organizaciones sin ánimo de lucro pueden identificar los canales y los momentos más eficaces para las campañas de recaudación de fondos, aumentando las donaciones en general. 

Servicios profesionales

  • Las empresas de servicios profesionales pueden utilizar la analítica avanzada para optimizar la gestión de proyectos, prever la demanda y mejorar la satisfacción del cliente.  
  • Analizando los datos de proyectos anteriores, las empresas de servicios profesionales pueden asignar mejor los recursos y predecir los plazos de los proyectos, lo que conduce a resultados más satisfactorios. 

Sanidad

  • Los proveedores sanitarios pueden utilizar la analítica avanzada para el diagnóstico predictivo, la estratificación del riesgo de los pacientes y la optimización de los planes de tratamiento.  
  • La analítica predictiva puede ayudar a identificar a los pacientes con alto riesgo de reingreso, lo que permite realizar intervenciones específicas que mejoran los resultados de los pacientes y reducen los costes. 

Servicios financieros

  • Las instituciones financieras pueden utilizar la analítica avanzada para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la segmentación de clientes.  
  • Los bancos pueden detectar y prevenir actividades fraudulentas analizando con mayor eficacia los datos de las transacciones en tiempo real. 

Hostelería

  • El sector de la hostelería puede utilizar la analítica avanzada para optimizar las estrategias de precios, mejorar la experiencia de los huéspedes y aumentar la eficacia operativa.
  • Los hoteles pueden personalizar los esfuerzos de marketing e incrementar las tasas de ocupación analizando los datos de las reservas y las preferencias de los huéspedes. 

Construcción e inmobiliaria

  • Las empresas constructoras e inmobiliarias pueden utilizar la analítica avanzada para la planificación de proyectos, la evaluación de riesgos y el análisis de mercado.
  • Los modelos predictivos pueden ayudar a identificar posibles retrasos y sobrecostes, ayudándole a tomar medidas proactivas para mantener los proyectos en marcha. 

Comercio minorista

  • Los comercios pueden utilizar la analítica avanzada para optimizar la gestión del inventario, personalizar las experiencias de los clientes y prever la demanda.
  • Analizando los datos de ventas, los minoristas pueden asegurarse de que tienen los productos adecuados en stock y ofrecer promociones personalizadas para elevar las ventas. 

Distribución y fabricación

  • Los fabricantes y distribuidores pueden utilizar la analítica avanzada para mejorar la eficacia de la cadena de suministro, predecir los fallos de los equipos y crear programas de producción óptimos.
  • Los modelos de mantenimiento predictivo pueden ayudar a reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria. 

Preguntas frecuentes sobre la analítica avanzada

La analítica avanzada puede parecer un tema complejo. En esta sección, respondemos a algunas de las preguntas más comunes sobre la analítica avanzada para ayudarte a entender mejor cómo puede transformar tu negocio y mejorar la toma de decisiones basada en datos.

¿Cuál es la diferencia entre la analítica avanzada y la analítica tradicional?

La analítica tradicional se centra en la analítica descriptiva y de diagnóstico, analizando los datos históricos para entender qué ocurrió y por qué.

La analítica avanzada incluye la analítica predictiva y prescriptiva, pronosticando eventos futuros y recomendando acciones basadas en esas predicciones.

¿Cómo puede beneficiar la analítica avanzada a las pequeñas y medianas empresas?

Las pequeñas empresas pueden utilizar la analítica avanzada para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones e identificar nuevas oportunidades de mercado.

Esto puede dar lugar a una mayor eficiencia, una mejor toma de decisiones y mayores ingresos.

¿Qué herramientas se utilizan habitualmente en la analítica avanzada?

Entre las herramientas convencionales se incluyen plataformas de aprendizaje automático, software de análisis estadístico, marcos de tratamiento de big data y herramientas de visualización de datos.

¿La analítica avanzada es solo para empresas expertas en tecnología?

No, la analítica avanzada puede beneficiar a empresas de todos los tamaños e industrias. Su aplicación puede requerir conocimientos especializados, pero muchas herramientas y servicios de fácil uso la hacen accesible a usuarios no técnicos.

¿Cuáles son los retos de la implantación de la analítica avanzada?

Entre los retos se incluyen los problemas de calidad e integración de los datos, la necesidad de personal cualificado y el coste inicial de la implantación de soluciones de analítica avanzada.

Sin embargo, los beneficios a largo plazo suelen compensar estos retos. 

La analítica avanzada puede transformar las operaciones empresariales al proporcionar una visión más profunda y apoyar la toma de decisiones informadas. Al comprender e implementar la analítica avanzada, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar sus operaciones y servir mejor a sus clientes.

A medida que la tecnología evoluciona, la importancia de la analítica avanzada en los negocios seguirá creciendo. Con los conocimientos adecuados, las empresas pueden optimizar sus procesos e impulsar el crecimiento, manteniéndose competitivas en un mundo impulsado por los datos.

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La revolución de la IA según Omar Hatamleh: Lo bueno, lo malo y lo urgente

  noviembre 28, 2024
      No hay comentarios

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La inteligencia artificial está redefiniendo industrias, economías y la forma en que entendemos la innovación. Omar Hatamleh nos invita a reflexionar sobre sus retos y oportunidades.

  • La inteligencia artificial ya no es solo para expertos: es una herramienta accesible que está transformando todos los sectores. 
  • Omar Hatamleh, exdirector de Innovación de la NASA, expone cómo la IA puede ser un motor de cambio global si se usa con responsabilidad.

El pasado 21 de noviembre, Málaga fue escenario de la XV edición de Andalucía Management, un evento empresarial de referencia con Sage como uno de los patrocinadores principales, que reunió a destacados expertos y líderes de diversos sectores para debatir sobre los grandes retos y oportunidades de nuestra era. Temas como la sostenibilidad, el liderazgo, la economía y la inteligencia artificial protagonizaron las sesiones. Entre los ponentes más destacados se encontraba Omar Hatamleh, exdirector de Innovación de la NASA, cuya visión futurista y experiencia en el campo de la inteligencia artificial marcaron una de las intervenciones más esperadas del día.

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Además de ponencias inspiradoras como la de Hatamleh, el evento incluyó espacios de networking y la ceremonia de los Premios Andalucía Management, que celebran la excelencia empresarial en la región. La sesión dedicada a la inteligencia artificial estuvo moderada por Josep María Lozano, director de Ventas de Sage, quien introdujo la intervención de Hatamleh y destacó la relevancia de esta tecnología en el contexto empresarial actual. 

En este contexto, Hatamleh ofreció una ponencia que abordó el papel crucial de la inteligencia artificial como motor de transformación global, explorando cómo esta tecnología está redefiniendo industrias, economías y el propio concepto de innovación.

En un mundo donde la IA evoluciona a un ritmo exponencial, Omar Hatamleh, reconocido experto en innovación y tecnología, expuso su visión sobre el impacto transformador de esta herramienta. Desde avances médicos hasta desafíos éticos, su ponencia aborda las oportunidades y riesgos asociados con la integración de la IA en nuestra sociedad.

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Josep María Lozano, director de Ventas de Sage, durante su intervención en Andalucía Management. Fuente: Andalucía Management.

IA: Un cambio de paradigma 

Hatamleh explica que el verdadero punto de inflexión ocurrió hace dos años, cuando dejó de ser una herramienta exclusiva para técnicos altamente especializados. Hoy en día, cualquier persona, independientemente de sus conocimientos técnicos, puede aprovechar esta tecnología para resolver problemas complejos. Este avance ha llevado a que la IA sea comparada con la revolución industrial por su capacidad para transformar todos los sectores, desde la medicina hasta el derecho.

«La IA es una herramienta poderosa, pero su impacto depende de cómo decidamos usarla.»

Omar Hatamleh, exdirector de Innovación de la NASA

Avances médicos y biotecnológicos 

Uno de los ejemplos más prometedores citados por Hatamleh se encuentra en la medicina. La IA ha permitido el análisis de millones de proteínas, acelerando el desarrollo de nuevas medicinas y vacunas. Además, se están logrando avances sorprendentes en la creación de órganos mediante bioimpresión y en el estudio de la genética para extender la longevidad humana. Estos desarrollos apuntan a un futuro donde enfermedades incurables hoy podrían ser prevenibles o tratables.

A pesar de los beneficios, Hatamleh subraya la importancia de abordar los desafíos éticos de la IA. Desde sesgos en los datos hasta el impacto en el pensamiento crítico, las tecnologías actuales están redefiniendo cómo procesamos la información y tomamos decisiones. Por ejemplo, mientras antes la investigación requería un esfuerzo individual de análisis, hoy las personas tienden a aceptar respuestas automatizadas como verdades absolutas. 

Además, los avances en robótica humanoide y la IA aplicada a las relaciones humanas plantean preguntas sobre privacidad y manipulación. Un robot capaz de influir en decisiones políticas o de consumo podría cambiar radicalmente el tejido social.

Josep María Lozano, director de Ventas de Sage, introdujo la intervención de Hatamleh. Fuente: Andalucía Management.

El impacto en el empleo y la educación 

Hatamleh también reflexiona sobre cómo la IA transformará el mercado laboral. Aunque desplazará empleos, creará nuevas oportunidades en sectores creativos y tecnológicos. Sin embargo, advierte que los sistemas educativos deben adaptarse para preparar a los estudiantes para un futuro que exige un pensamiento exponencial y no lineal. 

Hacia un futuro sostenible e inclusivo 

La clave, según Hatamleh, radica en encontrar un equilibrio entre regulación y creatividad. Regular excesivamente la IA podría frenar la innovación, pero dejarla sin control podría amplificar las desigualdades sociales. Por ello, es fundamental desarrollar un marco ético global que asegure un impacto positivo para todos.

El mensaje de Omar Hatamleh es claro: la inteligencia artificial es una herramienta poderosa, pero su impacto dependerá de cómo decidamos utilizarla. Desde la educación hasta la ética, pasando por la sostenibilidad, la IA nos ofrece la oportunidad de transformar el mundo. Sin embargo, para aprovechar su potencial, debemos ser proactivos, colaborativos y visionarios, construyendo un futuro que beneficie a la humanidad en su conjunto. 

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Cómo presupuestar la adopción de la IA: Consejos para directores financieros

  octubre 30, 2024
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Presupuestar la adopción de la inteligencia artificial (IA) puede ser un desafío debido a la rápida evolución tecnológica y la incertidumbre en los análisis de coste-beneficio. Este artículo ofrece consejos prácticos de directores financieros para ayudar a las empresas en este proceso.

  • Es crucial que los proyectos de IA estén alineados claramente con los objetivos de la empresa para evitar gastos innecesarios y maximizar el retorno de la inversión.
  • Adoptar un enfoque iterativo y ágil permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y minimizar riesgos.

Presupuestar la adopción de la inteligencia artificial (IA) puede resultar complicado. La rápida evolución tecnológica y el gran número de aplicaciones emergentes crean grandes incertidumbres en los análisis de coste-beneficio y en las previsiones de retorno de la inversión (ROI).

Los directores financieros afirman que es como intentar dar en un blanco móvil con los ojos vendados. Para facilitar el camino, en este artículo, exploramos los retos de presupuestar la IA con consejos prácticos de directores financieros y expertos para resolverlos.

Según estudios recientes, la investigación sobre el ROI de la IA tampoco ha sido siempre útil, con resultados que varían enormemente, del 5% al 350%.

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Alineación con los objetivos empresariales

Para asegurar el éxito en la adopción de la inteligencia artificial (IA), es fundamental que los proyectos se alineen claramente con los objetivos empresariales. Esta alineación no solo ayuda a maximizar el retorno de la inversión (ROI), sino que también evita gastos innecesarios en tecnologías que no aportan valor directo a la empresa.

En esta sección, conocerás cómo los directores financieros pueden integrar la IA en sus estrategias empresariales, enfocándose en la eficiencia, el crecimiento y la competitividad.

1. Importancia de la alineación

Será fundamental comenzar el proceso presupuestario alineando el proyecto de IA lo más claramente posible con objetivos empresariales como la eficiencia, el crecimiento y el aumento de la competitividad. Esto ayuda a evitar los gastos innecesarios

Ejemplo práctico: Leo Smigel, fundador de Analyzing Alpha

Leo Smigel, fundador de la empresa de negociación algorítmica Analyzing Alpha, se ha enfrentado a las complejidades de la adopción de la IA y afirma: «He visto cómo la falta de claridad en los objetivos hacía que se desperdiciaran recursos. No toda la IA aporta el mismo valor o repercutirá en los objetivos específicos. Así que será fundamental priorizar las herramientas en función de su ROI esperado».

2. Enfoque ágil y flexible

Adoptar un enfoque exploratorio e iterativo es clave en un campo que evoluciona rápidamente. Comenzar con un pequeño piloto o prueba de concepto centrado en un solo uso proporciona una forma de bajo riesgo para recopilar datos y construir un caso de éxito para inversiones más grandes.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Christoph Cemper, fundador y director general de la plataforma de gestión puntual AIPRM, afirma: «Este campo evoluciona a un ritmo increíblemente rápido, por lo que es difícil predecir dónde estarán las cosas incluso dentro de un año.

«Pero, según mi experiencia, la clave está en un enfoque exploratorio e iterativo. Hay que ir paso a paso, en lugar de intentar prever y presupuestar todas las aplicaciones posibles desde el primer día.

«Comenzar con un pequeño piloto o prueba de concepto centrado en un solo uso proporciona una forma de bajo riesgo para recopilar datos y construir el caso de negocio para inversiones más grandes».

3. Planificación a largo plazo

Aunque al principio el presupuesto se centre en objetivos a corto plazo, será importante no ignorar el potencial transformador a largo plazo de la IA. Hay que considerar cómo los proyectos de IA pueden ampliar las capacidades humanas, abrir nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la competitividad en el futuro.

Ejemplo práctico: Alistair Brisbourne, responsable de tecnología de ACCA

Alistair Brisbourne, responsable de tecnología de la Association of Chartered and Certified Accountants (ACCA), afirma: «Para evitar los costes de oportunidad, especialmente en torno a las ganancias de eficiencia, los directores financieros pueden adoptar una perspectiva a largo plazo.

«Esto podría incluir una serie de consideraciones adicionales, como la escalabilidad de la solución, la moral de los empleados, la gestión del rendimiento y las oportunidades de crecimiento frente a la reducción de costes.

«Con el ritmo de desarrollo, es importante que cualquier herramienta que se implemente pueda adaptarse a futuros avances y retos».

Gestión de datos y refinamiento

La gestión de datos es un componente crucial para el éxito de cualquier proyecto de inteligencia artificial (IA). La calidad y preparación de los datos determinan en gran medida la eficacia de los modelos de IA. En esta sección, abordaremos la importancia de la limpieza, normalización y catalogación de los datos, así como su mantenimiento continuo. Además, exploraremos cómo presupuestar adecuadamente para el refinamiento de los modelos de IA, asegurando que se adapten y mejoren con el tiempo. 

1. Calidad de los datos

La calidad de los datos es esencial para la eficacia de la IA. Presupueste la limpieza, normalización y catalogación de los datos, así como su mantenimiento y almacenamiento continuos.

Ejemplo práctico: Steven Kibbel, planificador financiero de Day Tradingz

Steven Kibbel, planificador financiero y editor del sitio web de inversiones Day Tradingz, afirma: «Me he enfrentado a los retos únicos de presupuestar proyectos de IA.

«Al principio de mi carrera, subestimé necesidades como el etiquetado de datos, las pruebas y el perfeccionamiento. Esto me llevó a exceder el presupuesto.

«Afortunadamente, he aprendido mucho desde entonces.

«Ahora recomiendo a los directores financieros que tengan en cuenta la gestión de datos, las pruebas, el perfeccionamiento, la retroalimentación y la reelaboración. La recopilación, limpieza y anotación de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de IA requiere enormes recursos que alargan los plazos.

Costes «blandos» y adopción

Los costes “blandos” son a menudo subestimados en los proyectos de inteligencia artificial (IA), pero pueden ser determinantes para el éxito o el fracaso de su implementación. Estos costes incluyen aspectos como la formación del personal, la gestión del cambio y la adopción por parte de los usuarios. En esta sección, exploraremos cómo estos factores influyen en la integración de la IA en la empresa y por qué es crucial incluirlos en el presupuesto. 

1. Formación y gestión del cambio

No pases por alto los costes “blandos” como la formación, la gestión del cambio y la adopción por parte de los usuarios. Estos pueden determinar el éxito o el fracaso de una implantación de IA.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Christoph afirma que siempre aboga por incluir explícitamente estos costes en los presupuestos, aunque no aparezcan en las hojas de cálculo tradicionales del ROI.

«No planificar la capacitación de las personas y los procesos puede hacer descarrilar incluso la tecnología de IA más prometedora», afirma. «Los costes blandos son la salsa secreta para el éxito a largo plazo de la IA, y con el proceso adecuado, la recompensa puede ser inmensa».

Gobernanza y flexibilidad

La gobernanza y la flexibilidad son elementos esenciales para la implementación exitosa de la inteligencia artificial (IA) en cualquier organización. La gobernanza asegura que los proyectos de IA cumplan con las normativas, estándares éticos y alineación con los valores de la empresa, mientras que la flexibilidad permite adaptarse a los rápidos cambios tecnológicos y de mercado.

En esta sección, discutiremos cómo los directores financieros pueden establecer una estructura de gobernanza robusta y, al mismo tiempo, mantener la flexibilidad necesaria para ajustar presupuestos y estrategias según sea necesario.

1. Gestión de riesgos

Es esencial que los directores financieros comprendan los riesgos potenciales de la IA y asignen recursos para abordarlos. Dedica parte del presupuesto a la supervisión, garantía y gobernanza continuas de los sistemas de IA.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Para Christoph: «Muchas empresas aún no disponen de medidas adecuadas para gestionar los riesgos potenciales de la IA, como los relacionados con la precisión, la privacidad y los derechos de autor».

«Es esencial que los directores financieros comprendan estos riesgos y asignen recursos para abordarlos».

2. Enfoque flexible

En un entorno tecnológico en constante cambio, adoptar un enfoque flexible es crucial para el éxito de los proyectos de inteligencia artificial (IA). La flexibilidad permite a las empresas adaptarse rápidamente a nuevas oportunidades y desafíos, ajustando sus estrategias y presupuestos según sea necesario. 

Ejemplo práctico: Michael Dinich, fundador de Wealth of Geeks

Michael Dinich, fundador del sitio web de finanzas personales Wealth of Geeks, afirma que, según su experiencia en la elaboración de presupuestos para proyectos de IA, lo más importante es mantenerse flexible.

«He aprendido a no apegarme demasiado a las previsiones, porque los requisitos y las capacidades tienden a cambiar más rápido de lo esperado», afirma.

«Intento hacer estimaciones iniciales conservadoras de costes y beneficios. Luego reviso esas estimaciones a menudo a medida que avanzamos en los proyectos piloto y perfeccionamos nuestro enfoque.»

En resumen, establecer presupuestos precisos para proyectos de IA puede ser como navegar por una densa niebla. Sin embargo, un enfoque meditado de los datos, las competencias, las pruebas, la gobernanza y la gestión del cambio puede ayudar a que las previsiones sean más fiables. Así, tu empresa podrá cosechar los beneficios transformadores de las tecnologías de IA con el mínimo despilfarro.

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Cómo pueden los directores financieros convencer a los empleados de la importancia de la IA

  septiembre 30, 2024
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8 minutos de lectura

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo empresarial, pero su adopción en las finanzas aún enfrenta resistencia. En este artículo encontrarás ejemplos prácticos para que los directores financieros puedan convencer a sus equipos de la importancia de la IA.

  • La IA puede mejorar significativamente la precisión de las previsiones financieras y reducir los errores en la introducción de datos.
  • Además, las herramientas de IA proporcionan una visión más global de las finanzas empresariales y mejoran el rendimiento de los equipos financieros.

La Inteligencia Artificial (IA) está en todas partes. Pero su adopción en las empresas no se produce al mismo ritmo en todos los casos. Por ejemplo, muchas funciones informáticas ya se han automatizado con herramientas inteligentes y los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) facilitan a los usuarios la búsqueda de respuestas a preguntas tecnológicas.

Pero cuando se trata de finanzas, algunas empresas suelen ser más reticentes a aprovechar las herramientas de IA, a menudo mencionando preocupaciones en torno a la seguridad, la precisión y la adopción.

En este artículo, encontrarás consejos prácticos para que, como responsable de finanzas, consigas que los directivos, los equipos, los clientes y otras partes interesadas se unan a la IA.

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¿Qué puede hacer la Inteligencia Artificial (IA) en las finanzas?

La Inteligencia Artificial (IA) en finanzas utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para mejorar la toma de decisiones y agilizar las operaciones. Estas herramientas pueden predecir el comportamiento del mercado, reducir el riesgo de inversión y automatizar procesos laboriosos como la introducción de datos. Lo que distingue a la IA de los procesos informáticos tradicionales es su capacidad de “aprendizaje”, que se logra mediante el entrenamiento con conjuntos de reglas y datos específicos.

Una vez entrenadas, las herramientas de IA pueden acceder a conjuntos de datos más grandes y aplicar lo aprendido para evolucionar y mejorar sus funciones.

Algunos ejemplos

Por ejemplo, una herramienta de recomendación presupuestaria puede utilizar datos históricos y actuales junto con variables de mercado controladas para ofrecer recomendaciones precisas y adaptadas a las condiciones cambiantes del mercado. Este enfoque permite a las soluciones de IA evolucionar continuamente, proporcionando un valor creciente a las funciones financieras

Por ejemplo, si tienes que crear un presupuesto para las condiciones A, B y C:

  • Una vez que los resultados son precisos y coherentes, la herramienta tiene acceso a conjuntos de datos más amplios y se le pide que los interprete utilizando las reglas presupuestarias entrenadas.
  • Aunque estos nuevos datos pueden no coincidir con los proporcionados, los procesos «aprendidos» por la solución le permiten llegar a conclusiones independientes que luego pueden ser revisadas por el personal para comprobar su exactitud y viabilidad.

Cómo puede beneficiar la IA a las funciones financieras

Las herramientas de IA ofrecen varias ventajas para las funciones financieras, entre ellas destacamos las siguientes.

Mejora de las previsiones

La previsión del mercado y la demanda son tareas complejas influenciadas por múltiples factores. La IA ayuda a resolver estos problemas recopilando y analizando datos de diversas fuentes, lo que permite a los directores financieros tomar decisiones más informadas.

Destacado: La IA puede descubrir patrones en los datos que los humanos podrían pasar por alto, proporcionando una ventaja competitiva en la planificación financiera.

Reducción de los porcentajes de error

La introducción manual de datos es propensa a errores. Las herramientas de IA pueden automatizar este proceso, reduciendo la tasa de error y permitiendo que los equipos se concentren en tareas más estratégicas.

Destacado: Un pequeño error en la introducción de datos puede costar miles de euros. La IA minimiza estos riesgos, mejorando la precisión y eficiencia.

Mayor visibilidad

La IA puede buscar simultáneamente en varias bases de datos, proporcionando una visión más completa de las finanzas empresariales. Esto ayuda a los directores financieros a tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Destacado: La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real ofrece una visibilidad sin precedentes, crucial para la toma de decisiones.

Mayor rendimiento

Las herramientas de IA mejoran la eficiencia de los equipos financieros al automatizar tareas repetitivas y proporcionar acceso rápido a la información necesaria. Esto permite a los equipos centrarse en actividades de mayor valor añadido.

Destacado: La IA no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la calidad del trabajo realizado por los equipos financieros, impulsando el rendimiento general.

Cómo ayudar a integrar la IA en tu empresa

Integrar la inteligencia artificial (IA) en una empresa puede ser un desafío, pero con la estrategia adecuada, es posible aprovechar al máximo sus beneficios. En esta sección, exploraremos cómo los directores financieros pueden facilitar la adopción de la IA en sus organizaciones.

Ejecutivos de alto nivel

Para conseguir el apoyo de los altos ejecutivos, es crucial centrarse en los resultados empresariales. Explica cómo la IA puede ahorrar dinero y tiempo, y cómo puede mejorar la eficiencia operativa.

No digas: “La nueva herramienta X permitirá a los equipos buscar fácilmente en múltiples bases de datos y reducir las tasas de error en la introducción de datos.”

En su lugar, puedes decir: “Utilizando la nueva herramienta X, podemos ahorrar Y cantidad de dinero en Z cantidad de tiempo, además de reducir la sobrecarga necesaria para la introducción manual de datos.”

Equipos financieros

Convencer a los equipos financieros de adoptar nuevas herramientas de IA requiere demostrar sus beneficios prácticos y proporcionar tiempo para la adaptación.

No digas: “La nueva herramienta X es mucho mejor que nuestro sistema actual.”

En su lugar, puedes decir: “La nueva herramienta X incluye características A, B y C que la actual herramienta Y no tiene. En las próximas semanas os daremos acceso a la nueva herramienta X para que podáis probarla y hacernos llegar vuestros comentarios.”

Clientes

Los clientes pueden estar preocupados por la privacidad y la seguridad de sus datos. Es importante asegurarles que sus datos están seguros y que la IA mejorará su experiencia.

No digas: “Estamos implementando la herramienta X a partir de .”

En su lugar, puedes decir: “A partir de , estamos comenzando nuestro despliegue de la herramienta X. Esta solución de IA nos ayudará a atender mejor tus necesidades con mejores previsiones y análisis de mercado, además de una mayor seguridad.”

¿Qué desafíos suelen enfrentar los equipos financieros al adoptar la IA?

La Inteligencia Artificial (IA) puede traer numerosos beneficios, pero también presenta varios desafíos. Aquí encontrarás algunos de los más comunes.

DESAFÍOS RESUMEN EJEMPLO
1. Privacidad y seguridad de los Datos Los equipos financieros manejan grandes volúmenes de datos sensibles, lo que hace que la privacidad y la seguridad sean una preocupación principal.  Ejemplo: Las instituciones financieras deben asegurarse de que los datos utilizados por los algoritmos de IA estén anonimizados y que se obtenga el consentimiento adecuado para su uso.
2. Silos de datos Los datos financieros a menudo están fragmentados en diferentes sistemas y departamentos, lo que dificulta su integración y análisis. Ejemplo: Un banco puede tener datos de clientes dispersos en sistemas de CRM, bases de datos de transacciones y plataformas de marketing, lo que complica la creación de un modelo de IA cohesivo.
3. Calidad de los datos La calidad de los datos es crucial para el éxito de cualquier proyecto de IA. Datos incompletos, incorrectos o desactualizados pueden llevar a resultados inexactos y decisiones erróneas. Ejemplo: Antes de implementar IA, las empresas deben invertir tiempo en la limpieza y preparación de los datos, asegurando que estén en un formato adecuado para el análisis.
4. Cumplimiento normativo El sector financiero está altamente regulado, y la adopción de IA debe cumplir con diversas normativas y estándares de cumplimiento. Esto incluye garantizar la transparencia de los algoritmos utilizados. Ejemplo: Las instituciones deben ser capaces de explicar cómo sus modelos de IA toman decisiones, especialmente en áreas sensibles como la aprobación de créditos o la detección de fraudes.
5. Brecha de habilidades La implementación de IA requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de datos. Muchas organizaciones enfrentan dificultades para encontrar o capacitar a empleados con estas competencias. Ejemplo: Las empresas pueden necesitar invertir en programas de capacitación interna o contratar nuevos talentos con experiencia en IA y análisis de datos.
6. Resistencia al cambio La adopción de nuevas tecnologías a menudo encuentra resistencia por parte de los empleados que están acostumbrados a los sistemas y procesos tradicionales. Es crucial gestionar el cambio de manera efectiva para asegurar una transición suave. Ejemplo: Involucrar a los empleados en el proceso de implementación de IA, proporcionando formación y demostrando los beneficios prácticos, puede ayudar a reducir la resistencia.
7. Interpretabilidad del modelo Los modelos de IA pueden ser complejos y difíciles de interpretar. Es esencial que los equipos financieros comprendan cómo y por qué la IA llega a ciertas conclusiones para poder confiar en sus recomendaciones. Ejemplo: Utilizar técnicas de IA explicable (XAI) puede ayudar a desglosar las decisiones del modelo y hacerlas más comprensibles para los usuarios finales.
8. Costes de implementación La implementación de IA puede ser costosa, tanto en términos de tecnología como de recursos humanos. Las empresas deben evaluar cuidadosamente el retorno de la inversión (ROI) antes de embarcarse en proyectos de IA. Ejemplo: Realizar un análisis de costo-beneficio detallado puede ayudar a las organizaciones a decidir si la inversión en IA es viable y cómo puede impactar positivamente en sus operaciones.

Estos desafíos requieren una planificación cuidadosa y una estrategia bien definida para ser superados. Con el enfoque adecuado, los equipos financieros pueden aprovechar al máximo las ventajas de la IA mientras mitigan los riesgos asociados.

En definitiva, la adopción de la IA en las finanzas ofrece ventajas sustanciales, pero requiere una estrategia bien pensada y una comunicación efectiva. Los directores financieros deben centrarse en los beneficios tangibles y abordar las preocupaciones de todas las partes interesadas para asegurar una implementación exitosa.

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Inteligencia Artificial (IA): Los 28 mejores “prompts” para pequeñas empresas

  septiembre 10, 2024
      No hay comentarios

15 minutos de lectura

La inteligencia artificial (IA) generativa ha llegado para quedarse, y su potencial para transformar las pequeñas empresas es inmenso.

  • En este artículo, exploraremos qué son los “prompts” de IA, cómo funcionan y encontrarás una lista de los 28 mejores prompts para diferentes industrias.
  • Estos prompts te ayudarán a aprovechar al máximo las herramientas de IA, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones en tu negocio.

Hoy en día nadie duda de que la Inteligencia Artificial generativa ha llegado para quedarse definitivamente en todas las áreas de nuestras vidas. Utilizando una combinación de modelos de lenguaje, los marcos generativos permiten a los humanos interactuar conversacionalmente con herramientas inteligentes al hacer preguntas y obtener respuestas detalladas. 

Sin embargo, hacer el mejor uso de estas herramientas requiere de algo más que hacer preguntas aleatorias.

Las empresas necesitan conocer qué indicaciones o instrucciones (los llamados “prompts”) pueden dar a las soluciones inteligentes para encontrar, integrar y aplicar datos relevantes.

En este artículo, explicamos qué son estas indicaciones o “prompts” de IA y cómo funcionan, y compartimos una lista de las 28 mejores para pequeñas empresas.

CONTENIDO DEL POST

Qué son las indicaciones o “prompts” en la Inteligencia Artificial (IA)

Las indicaciones o “prompts” son conjuntos de instrucciones que se dan a las herramientas de IA para obtener respuestas específicas y detalladas. Cuanto más precisas sean las instrucciones, mejores serán los resultados. Por ejemplo, en lugar de pedir “Crear un anuncio para zapatillas de running”, un prompt más detallado como “Crear el guion de un anuncio de televisión para zapatillas de running para hombres que resalte las prácticas de producción sostenibles y se centre en el uso de las zapatillas en actividades al aire libre” producirá un resultado mucho más útil y específico.

Además, los prompts específicos no solo mejoran la calidad de las respuestas, sino que también reducen el riesgo de imprecisiones. Las herramientas de IA generan respuestas basadas en los datos a los que tienen acceso, y las indicaciones generales pueden llevar a utilizar fuentes de datos de baja calidad, resultando en respuestas inexactas.

Las 28 mejores indicaciones o “prompts” de IA por tipo de industria

Para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo la IA generativa, aquí encontrarás una lista con 28 sugerencias de indicaciones o “prompts” muy efectivos.

Además, para que navegues mejor por este artículo, los hemos dividido en:

  • 7 secciones por industria vertical (construcción, servicios financieros, salud, hospitality, organizaciones sin ánimo de lucro, servicios profesionales, venta al por menor)
  • 4 categorías dentro de cada vertical, y
  • 3 ejemplos (bueno, mejor, la mejor) en cada categoría.

Construcción 

1. Planificación de proyectos

BUENO «Explica cómo optimizar el diseño de un edificio para reducir los costes totales de material”.
MEJOR «Explica cómo optimizar el diseño de un edificio con dimensiones específicas para reducir los costes de material sin comprometer la seguridad”.
LA MEJOR “Explica cómo optimizar el diseño de un edificio con dimensiones específicas en una ubicación específica mediante el uso de materiales alternativos. Explica cómo reducir los costes utilizando estos materiales sin comprometer la seguridad del edificio mientras se cumple con las fechas del proyecto”.

2. Materiales de abastecimiento

BUENO «Encuentra tres proveedores de un material específico y determina su precio promedio por envío».
MEJOR «Encuentra tres proveedores de un material específico dentro de una ubicación geográfica. Determina su precio promedio actual por envío y proporciona un análisis histórico de sus precios durante los últimos seis meses».
LA MEJOR «Encuentra tres proveedores de un material específico dentro de una ubicación geográfica que tengan una calificación promedio o mejor. Determina su precio promedio por envío, analiza los precios históricos e informa sobre cualquier envío perdido o fallo en la entrega».

3. Conformidad

BUENO «Proporciona un resumen de las regulaciones de cumplimiento vigentes para (proyecto) en (mercado)». 
MEJOR “Proporciona una lista de regulaciones de cumplimiento específicas para un proyecto en (ubicación específica) dentro (mercado más grande)”. 
LA MEJOR “Proporciona una sinopsis de las regulaciones de cumplimiento específicas para un proyecto en (ubicación específica) utilizando (equipo específico) durante (período designado). Compara las prácticas operativas actuales con las regulaciones de cumplimiento y observe cualquier discrepancia”.

4. Metodología constructiva

BUENO «Descubre e informa sobre 4 formas de hacer que los procesos de construcción actuales sean más eficientes.«
MEJOR «El proceso actual (x) toma (y) tiempo. Proporciona 4 maneras de reducir este período de tiempo sin sacrificar la calidad».
LA MEJOR «El proceso existente (x) toma (y) tiempo usando (z) materiales. Determina 4 maneras de mejorar la eficiencia de tiempo y costes utilizando materiales y procesos».

Servicios financieros

1. Seguridad de los datos

BUENO «Evalúa las prácticas actuales de seguridad de datos e identifica posibles rutas de compromiso». 
MEJOR «Evalúa las prácticas de seguridad de los datos (datos de tipo x, y y z), identifica posibles caminos de compromiso e informa sobre su posible impacto».
LO MEJOR «Evalúa las prácticas de seguridad para (datos de tipo x, y y z). Identifica posibles puntos de exposición y busca vulnerabilidades conocidas. Informa sobre el impacto potencial del compromiso y sugiere estrategias para la mitigación».

2. Satisfacción del cliente

BUENO «Utilizando los datos disponibles de los clientes, proporciona una puntuación de 1 a 10 para la satisfacción general del cliente, siendo 1 bajo y 10 alto».
MEJOR «Utilizando datos de clientes, incluyendo encuestas, publicaciones en redes sociales e interacciones de servicio al cliente, proporciona una puntuación promedio de satisfacción de 1-10 y sugiere maneras de mejorar la satisfacción». 
LA MEJOR «Utilizando datos de clientes de los resultados de encuestas, publicaciones en redes sociales, interacciones de servicio al cliente y bases de datos de CRM, proporciona una puntuación promedio de satisfacción, sugiere formas de mejorar la satisfacción y determina la causa más común de insatisfacción entre los clientes».

3. Cumplimiento normativo

BUENO «Evalúa las prácticas de seguridad actuales con respecto a las regulaciones de cumplimiento financiero relevantes».
MEJOR «Compara las prácticas de seguridad existentes con los requisitos de cumplimiento financiero, como la Ley de Secreto Bancario, Conozca a su Cliente y Anti-Lavado de Dinero».
LA MEJOR «Evalúa la efectividad de las prácticas de seguridad actuales para cumplir con los requisitos de cumplimiento, incluida la Ley de Secreto Bancario, Conozca a su Cliente y Anti-Lavado de Dinero. Además, sugiere estrategias para mejorar el cumplimiento».

4. Buena estrategia de inversión

BUENO «Dadas las condiciones actuales del mercado, determina la mejor estrategia de inversión para obtener rendimientos consistentes».
MEJOR «Utilizando las condiciones actuales del mercado como guía, crea una estrategia de inversión que produzca rendimientos consistentes al tiempo que minimice el riesgo».
LA MEJOR «Sugiere 3 estrategias de inversión para maximizar las condiciones del mercado y minimizar el riesgo. Crea una estrategia que priorice los retornos, un segundo saldo retornos y riesgo, y la última estrategia se centre en la reducción del riesgo».

5. Seguridad de los datos de los pacientes 

BUENO «Determina 4 posibles puntos de compromiso para los procesos de entrada de datos de los pacientes».
MEJOR «Compara la tasa de incidentes de seguridad de datos internos con los de toda la industria. Determina si hay factores comunes en las violaciones de datos y si nuestra organización comparte esos factores».
LA MEJOR «Analiza las causas de violación de datos más comunes en nuestra organización y ordénalas por su causa raíz. Determina su impacto potencial y sugiere 4 maneras de reducir los riesgos de entrada de datos de los pacientes».

6. Planes de tratamiento

BUENO «Evalúa la eficacia general de los planes de tratamiento del paciente y proporciona un porcentaje de éxito».
MEJOR «Determina las causas más comunes de fracasos del plan de tratamiento y sugiere 5 maneras de mejorar los resultados del tratamiento».
LA MEJOR «Identifica la tasa de éxito de los planes de tratamiento junto con las causas más comunes de fracaso. Sugiere formas para que los profesionales de la salud mejoren los resultados del tratamiento y formas de aumentar la adopción de los pacientes».

7. Documentación médica

BUENO «Determina la tasa de exactitud general de la entrada de documentación médica y proporciona los resultados como porcentaje». 
MEJOR «Proporciona una tasa de error porcentual de entrada de documentación y determina los tipos de error más comunes en la entrada de datos». 
LA MEJOR «Primero, determina las causas más comunes de errores de documentación. A continuación, evalúa el tiempo medio que tarda el personal en introducir los datos. Finalmente, sugiere 3 maneras de mejorar la precisión y reduce el tiempo dedicado a la entrada de datos».

Hospitality

1. Satisfacción del huésped

BUENO «Utilizando los comentarios de los huéspedes y los datos de las encuestas de las bases de datos internas, crea una puntuación promedio de satisfacción de 1 a 10, con 1 muy insatisfecho y 10 muy satisfecho».
MEJOR «Determina un nivel promedio de satisfacción para los huéspedes utilizando los comentarios y los datos de la encuesta. Identifica la queja más comúnmente reportada, y proporciona contexto sobre cómo esta queja afectó las puntuaciones promedio».
LA MEJOR «Evalúa la encuesta, los comentarios de los huéspedes y los datos de las redes sociales para determinar el nivel promedio de satisfacción de los huéspedes. Determina la queja más común y sugiere 3 maneras de mejorar la satisfacción del huésped con (x) plazo y (y) presupuesto».

2. Reconocimiento de marca

BUENO «Utilizando datos de sitios de revisión y plataformas de redes sociales, determina el nivel de reconocimiento de marca para nuestro negocio en comparación con negocios del mismo tipo».
MEJOR «Evalúa nuestro nivel actual de reconocimiento de marca en comparación con los competidores utilizando datos de sitios de revisión y plataformas de redes sociales. Luego, determina qué características son compartidas por las marcas más reconocidas».
LA MEJOR «Primero, compara nuestro reconocimiento de marca con otras marcas en el área local utilizando los datos disponibles. Realiza un análisis de nuestras palabras clave objetivo (x, y y z) y determina cómo nos clasificamos en SEO. Por último, sugerimos formas en las que podemos mejorar nuestro ranking de marca tanto en la búsqueda como con los clientes».

3. Eficiencia de la dotación de personal

BUENO «Calcula el número promedio de horas trabajadas por los empleados, junto con el número promedio de horas extras por empleado».
MEJOR «Determina el número promedio de horas regulares y extras trabajadas por los empleados, junto con la razón más común de horas extras».
LA MEJOR «Compara el número actual de empleados con las cargas de trabajo existentes y determina si hay suficientes empleados para completar el trabajo sin requerir horas extras. Si la respuesta es negativa, sugiere otras formas que no sean la contratación de nuevo personal para que los procesos que requieren un uso intensivo de recursos puedan ser racionalizados».

4. Estrategia de comunicación

BUENO «Determina la tasa de apertura promedio de campañas de email marketing y la tasa de clics para los anuncios en redes sociales».
MEJOR «Calcula la tasa de apertura media de las campañas de marketing y el número medio de clientes que toman medidas, como hacer clic en sitios web o hacer una reserva».
LA MEJOR «Evalúa la tasa de apertura promedio de correos electrónicos de marketing y publicaciones sociales, junto con el número promedio de conversiones. Luego, escribe un mensaje de correo electrónico y una publicación social que anime a los invitados a tomar medidas».

Organizaciones sin fines de lucro

1. Donaciones de donantes

BUENO «Determina el número de donantes que hacen contribuciones únicas, los que contribuyen una vez al año y los que contribuyen cada mes».
MEJOR «Calcula el número total de donantes y desglosa sus donaciones por tipo: Una vez, mensual y anualmente. Determina si los valores y frecuencias promedio de donación están aumentando o disminuyendo».
LA MEJOR «Determina el número total de donantes y cuánto donan individualmente y en promedio. Calcula si los valores totales de donación están aumentando o disminuyendo, y evalúa si los niveles actuales de donación son suficientes para sostener las operaciones».

2. Percepción pública

BUENO «Usando datos de correos electrónicos, sitios de redes sociales y encuestas, determina si la percepción general del público de la organización es positiva o negativa».
MEJOR «Utilizando los datos disponibles, determina si la percepción pública de la organización es positiva o negativa. Si es negativo, sugiere 3 maneras de mejorar la percepción».
LA MEJOR «Determina los comentarios positivos y negativos más comunes sobre la organización, junto con su frecuencia. Sugiere 3 formas de abordar específicamente los comentarios negativos y crea un conjunto de 4 publicaciones sociales para ayudar a mejorar la percepción del público».

3. Estrategias de recaudación de fondos

BUENO «Determina el valor en dólares generado por los eventos de recaudación de fondos en los últimos 6 meses». 
MEJOR «Calcula la cantidad total generada por los eventos de recaudación de fondos durante el año pasado. Determina qué eventos y campañas aportaron más dinero».
LA MEJOR «Determina qué eventos y campañas de recaudación de fondos en los últimos 12 meses generaron más dinero. Compara estos eventos y campañas y determine qué tienen en común».
BUENO «Determina el nivel actual de interacción de clientes y donantes con las publicaciones en las redes sociales». 
MEJOR «¿Qué plataforma social es preferida por los clientes? ¿Cuál es preferido por los donantes? ¿Con qué tipo de publicaciones es más probable que interactúen?».
LA MEJOR «Determina la plataforma de redes sociales más popular utilizada por los clientes y por los donantes para interactuar con la organización. Crea 4 posts cada uno para donantes y clientes diseñados para su plataforma social preferida».

Servicios profesionales

1. Segmentación del mercado

BUENO «¿Qué cuota de mercado (x) es propiedad de nuestro negocio? ¿Dónde nos clasificamos en comparación con negocios similares en el área local?».
MEJOR «¿Qué porcentaje del mercado local (x) es propiedad de nuestro negocio? Dadas las características del público objetivo (a, b y c), ¿donde nos clasificamos en comparación con empresas similares?».
LA MEJOR «Dadas las características del público objetivo (a, b y c), y nuestra cuota actual de mercado local basada en los datos disponibles, ¿donde clasificamos? Si los competidores están por encima de nosotros, ¿qué están haciendo de manera diferente? Sugiere 3 formas de capturar nuestro mercado objetivo».

2. Programación de citas

BUENO «Evalúala retroalimentación de los clientes sobre el proceso de programación y cambio de citas. ¿Cuál es el desafío más común reportado?».
MEJOR «¿Qué porcentaje de clientes reportan problemas con el proceso de programación? ¿Qué porcentaje del personal informa problemas? ¿Existen preocupaciones comunes? En caso afirmativo, ¿cómo pueden abordarse?».
LA MEJOR «¿Son sostenibles los horarios actuales dados los niveles actuales de personal? ¿Está aumentando o disminuyendo el volumen total de citas de clientes, y están satisfechos con el proceso? Sugiere 3 maneras de mejorar el proceso de programación».

3. Desarrollo de la estrategia

BUENO «Utilizando los datos de mercado disponibles, crea 3 estrategias para ayudar a capturar una mayor cuota de audiencia».
MEJOR «Identifica las empresas de servicios locales con la mayor cuota de audiencia, luego crea 3 estrategias: 1 para el crecimiento a corto plazo, 1 para la generación de ingresos constante y 1 para el éxito a largo plazo».
LA MEJOR «Identifica a los líderes del mercado local y lo que los diferencia de otras empresas de servicios. Utilizando estos datos, crea 3 estrategias para el crecimiento a corto, medio y largo plazo, y sugiere indicadores clave de rendimiento (KPI) para monitorear cada uno».

4. Accesibilidad del servicio

BUENO «Utilizando datos de encuestas y comentarios por correo electrónico, determina tanto el número total de veces que los clientes no han podido reservar un intervalo de tiempo preferido como el porcentaje de reservas de servicios que resultan en la segunda o tercera opción».
MEJOR «Determina el número de veces que los clientes no han podido reservar su hora preferida o asesor de servicio preferido. Calcula estos datos para los últimos 3, 6 y 12 meses. Analiza la tendencia resultante».
LA MEJOR «Calcula el número de reservas fallidas y el número de opciones de la segunda o tercera franja horaria. Compara esto con los datos demográficos del cliente. ¿Existe un subconjunto de clientes o servicios que crean conflictos de accesibilidad?».

Minorista

1. Gestión de inventario

BUENO «Calcula los niveles de inventario actuales para (x producto) junto con la curva de demanda para este producto durante los últimos 6 meses». 
MEJOR «Determina tanto el número de (x productos) en stock como el número de pedidos o en envío. Compara este número con la demanda actual, y en base a datos históricos y actuales, calcula esta curva para los próximos 6 meses».
LA MEJOR «Realiza un análisis histórico del inventario (x producto) en los últimos 12 meses. Reporta cualquier salida de stock junto con cualquier producto de exceso de stock que no se vendió. Determina cuánto inventario debe almacenarse en el sitio para satisfacer la demanda actual».

2. Análisis de proveedores

BUENO «Calcula el número de veces (x proveedor) ha perdido un envío o ha retrasado las entregas. Compara este número con proveedores similares».
MEJOR «Determina el número de envíos perdidos y entregas retrasadas para (x proveedor) en los últimos 6 meses. Calcula el coste de estos envíos perdidos o retrasados».
LA MEJOR «Calcula el número total de envíos perdidos y entregas retrasadas para (x proveedor) durante los últimos 3 meses, 6 meses y 12 meses. Analiza estos números e informe sobre la tendencia».

3. Sentimiento del consumidor

BUENO «Usando encuestas de retroalimentación, reseñas de productos y datos de servicio al cliente, determina si el sentimiento general hacia nuestra marca es positivo, negativo o neutral». 
MEJOR «Analiza las quejas más comunes y las menciones positivas de nuestra marca a través de las redes sociales y las reseñas en línea, junto con encuestas y correos electrónicos de retroalimentación. ¿Cuáles son los 3 positivos más mencionados y los 3 negativos más mencionados?».
LA MEJOR «Usando la revisión en línea, la encuesta de retroalimentación, el correo electrónico y los datos de las redes sociales, determina el sentimiento negativo más común del consumidor. Proporciona 3 opciones para ayudar a abordar este problema y mejorar el sentimiento del consumidor».

4. Predicciones de la demanda

BUENO «Determina la curva de demanda para (productos x, y y z) durante los últimos 6 meses, y prediga la demanda para los próximos 6 meses». 
MEJOR «Compara la demanda de (productos x, y y z) en los últimos 6 meses con la demanda de los últimos 12 meses. Determina si la demanda está disminuyendo o aumentando, y predecir la demanda probable para los próximos 6 meses».
LA MEJOR «Determina la demanda en los últimos 12 meses para (productos x, y y z). Analizar el impacto de las vacaciones y temporadas en esta demanda, y determina si hay algún impacto significativo. Prediga la demanda para los próximos 6 meses, teniendo en cuenta las próximas vacaciones o los cambios estacionales».

A medida que las tecnologías generativas mejoren y las empresas adquieran experiencia con las herramientas de IA, la naturaleza de los «prompts» cambiará naturalmente. El resultado es que siempre hay espacio para mejorar. Considera las recomendaciones anteriores como un comienzo, una manera de que tu compañía obtenga datos esenciales sobre el sector y detecte tendencias fundamentales que de forma natural conducen a más interrogantes y mejores soluciones.

¡Esperamos que estos «prompts» te inspiren y te ayuden a aprovechar al máximo las herramientas de IA en tu negocio!

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[GUIA] Business Intelligence en el entorno empresarial

  agosto 21, 2024
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Business Intelligence en el entorno empresarial

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Tendencias del Business Intelligence en las empresas para 2022

  abril 6, 2022
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El Business Intelligence ha alcanzado su madurez en grandes empresas. En las de menor tamaño, sin embargo, la evolución tiene todavía un recorrido muy interesante por delante en los próximos años.

  • La democratización del BI, la aparición de nuevos players en el sector y los avances y facilidades que nos ofrece la implementación de software de analítica, están creando una oportunidad enorme en estas empresas.
  • En este artículo analizamos las tendencias que tendrán más impacto en 2022.

Contenido del post


  1. Alfabetización de datos
  2. Business Intelligence de autoservicio
  3. Gestión de la calidad de los datos
  4. Democratización de la nube y la analítica integrada
  5. IA y Análisis predictivo
  6. Automatización de datos y flujos en real time

¡COMPÁRTELO! El especialista en Business Intelligence, Guillermo Yuste, hace un análisis de las principales tendencias en BI este 2022.

1) Alfabetización de datos

La primera tendencia que crece desde hace varios años es la alfabetización de Datos, o Data Literacy. Que hace referencia a la capacidad de una empresa de comprender su información y tomar decisiones a partir del análisis.

A medida que la información gana poder como recurso empresarial, también lo hace como motor de toma de decisiones. En detrimento de la simple experiencia o instinto personal. Y aportando una nueva dimensión a las compañías.

La alfabetización avanza paulatinamente debido a algunas resistencias clásicas por parte de los miembros de las empresas. Ya que conlleva cambios de cultura procesos sustanciales.

Muchos empleados todavía encuentran resistencia y falta de confianza, mientras muchas empresas no tienen una gobernanza o política clara en cuanto a los datos.

Un estudio de Censuswide en el que participaron más de 7.000 directivos concluyó que sólo el 24% poseía un buen nivel de alfabetización de datos. A pesar de que el 92% afirmaron que es vital llegar a un buen nivel por parte de todos los empleados.

2) Business Intelligence de autoservicio

Tradicionalmente, la analítica y Business Intelligence de las empresas dependían, en gran medida, del modelado de los datos por parte de personal técnico. Siendo necesarios varios equipos para completar correctamente estructuras de análisis.

Actualmente ya no es necesario el trabajo multidisciplinar. Gracias a los últimos avances en el procesamiento de datos es posible para un mismo usuario crear, ingerir, modelar y tratar los análisis con mínimo conocimiento técnico. Esto se denomina autoservicio de Business Intelligence.

Los softwares que proporcionaban herramientas de analítica para profesionales del dato ahora se están expandiendo para alcanzar a audiencias cada vez más grandes y menos cualificadas. Ejemplos de ello son los avances de Google Data Studio o Microsoft Power BI, como proveedores con más alcance masivo, junto a herramientas con crecimiento como Tableau, Qlik (detalle).

El autoservicio de BI tiene como consecuencia respuestas más ágiles y con menos información. Usando un volumen de datos cada vez mayor.

3) Gestión de la calidad de los datos

A medida que los volúmenes de datos se escalan de manera exponencial, también lo hace la necesidad de homogeneizarlos.

Actualmente, las empresas se pueden encontrar con la situación de tener grandes volúmenes de datos, distribuidos en varias plataformas, pero sin ningún tipo de unificación. Lo cual hace imposible su análisis cruzado.

Por ejemplo, un comercio de alquiler de material deportivo. Puede tener datos de sus clientes desde su tienda física o su CRM, analítica de su web e información de pedidos online. Varias fuentes de datos con gran potencial de análisis cruzado. Pero sin ningún tipo de relación entre ellas.

La creciente regulación acerca de la información, como las regulaciones LOPD y RGPD, o las restricciones de cookies de terceros, también exigen mantener una adaptación constante de la estructura de la información a las empresas.

La gestión de la calidad de los datos (DQM) asegura también la no duplicidad de los registros. Lo cual conlleva un ahorro presupuestario mediante la optimización de inversiones de marketing y trámites legales.

4) Democratización de la nube y la analítica integrada

El desarrollo de la tecnología impacta en casi todos los aspectos de cualquier negocio. Pero el impacto que ha tenido en los servicios cloud puede ser el más decisivo para cualquier negocio, con o sin presencia online.

Progresivamente el almacenamiento de información ha ido reduciendo su espacio en los negocios. Hasta prácticamente desaparecer en la actualidad, gracias a los servicios de la nube. Las pequeñas empresas pueden ahora almacenar petabytes de información con absolutamente ningún espacio físico y un coste muy asequible.

Los costes de almacenamiento físico a medio y largo plazo como consecuencia se ven reducidos, bajo el agravante del auge del trabajo en remoto.

La escalabilidad del negocio también se ve aumentada exponencialmente, al poder destruir la dependencia de una ubicación física. Cada día es más común el nacimiento de empresas con un ámbito 100% digital.

La nube, no obstante, no se quedaría con el único ámbito de almacenamiento.

La analítica y los procesamientos integrados en la nube están creciendo enormemente, siendo con seguridad una tendencia a largo plazo, aunque no han alcanzado su madurez.

5) IA y Análisis predictivo

Las herramientas de Machine Learning cada vez están más optimizadas para predecir comportamientos a partir de grandes volúmenes de datos.

Empresas grandes dentro del sector digital dependen económicamente ya en gran medida de estos algoritmos (Cálculo del Lifetime Value para clientes de bancos, reservas de hoteles o billetes de avión, o recomendaciones de entretenimiento musical o en streaming)

No obstante, cada vez hay más proveedores que ofrecen soluciones de predicciones a menor escala para mejorar la tasa de conversión. Así como para reducir la tasa de abandono en diferentes modelos empresariales.

Herramientas dentro del Scope de Google como el nuevo Google Analytics 4, o Google Ads usan ya como pilar fundamental modelos de análisis predictivo.

6) Automatización de datos y flujos en real time

La automatización de datos es un avance tecnológico clave para este 2022.

Más allá de la carga manual de archivos a herramientas de Business Intelligence, existen grandes avances en procesos de automatización en los que delegar esta tarea.  Avances que permiten ahorrar tiempo y analizar información en tiempo real, ventaja clave para negocios con gran necesidad de maniobra.

El análisis en tiempo real se basa en el procesamiento de flujo. Este se utiliza para consultar flujos continuos de datos y procesarlos en un corto período de tiempo.

Como beneficios, las empresas encontrarán un ahorro de tiempo y costes, así como escalabilidad de los recursos disponibles.

2022 nos traerá grandes avances en un campo ya productivo desde hace años. Especialmente en aquellas empresas que busquen en este recurso un poderoso aliado para escalar su negocio.

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Cómo el Business Intelligence ayuda a lograr una distribución más eficiente (guía)

  marzo 31, 2022
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¿Sabes cómo lograr una distribución más eficiente en tu empresa? En este artículo encontrarás algunas claves.

  • No olvides que la inteligencia empresarial (o Business Intelligence) es fundamental para lograr esta eficiencia.
  • Además, será importante que tu negocio cuente con una solución ERP que facilite su digitalización.

El día a día de los empleados del sector logístico o de la distribución todavía no está del todo digitalizado, pues solo el 19 % trabaja de manera totalmente digital. Un porcentaje que choca frente al 81 % de empleados cuyo entorno laboral está poco o nada digitalizado.

Tanto las pequeñas como las medianas empresas tienen dificultades para aprovecharse de las ventajas que ofrece la inteligencia empresarial (o Business Intelligence) y el acceso a la información mediante herramientas informáticas, así como su análisis y preparación para gestionar los almacenes.

Las empresas deben encontrar el equilibrio perfecto

A la hora de gestionar un almacén, es importante alcanzar el equilibrio óptimo entre invertir lo menos posible en inventario y ofrecer el mejor servicio a los clientes. La clave del éxito es una gestión bien equilibrada de las existencias. De lo contrario, sin ese equilibrio, la rentabilidad y el crecimiento se ven seriamente afectados.

Cuando se gestiona el inventario en varios departamentos, empresas y establecimientos al mismo tiempo, los sistemas tradicionales de gestión de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés) se ven sobrepasados si no cuentan con una solución de inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI) apropiada. Esto se traduce en exceso de existencias, cuellos de botella, producción ineficiente, costes de transporte muy elevados y una experiencia negativa del cliente.

Por otro lado, la inteligencia empresarial o Business Intelligence para gestionar almacenes ofrece las siguientes ventajas:

  • Proporciona información mejorada en tiempo real a lo largo de toda la cadena de suministro.
  • Reduce el tiempo de espera desde el pedido hasta la entrega.
  • Mejora la precisión a la hora de gestionar el inventario.


    Aumenta la satisfacción del cliente.
  • Ofrece al equipo de ventas acceso a toda la información necesaria a través de dispositivos móviles.

Las fluctuaciones estacionales y las temporadas altas de compra pueden planificarse de manera más inteligente con la ayuda de las herramientas de BI. En este caso, las entradas y salidas se gestionan a partir de facturas de compra y venta, las existencias se controlan con indicadores y avisos, y los procesos de venta se vinculan a la contabilidad.

Las soluciones en la nube son requisito fundamental para un negocio eficiente

Las herramientas informáticas solo tienen sentido si toda la parte administrativa está interconectada. Los sistemas de gestión de almacenes (WMS, por sus siglas en inglés), los sistemas de gestión de transporte (TMS, por sus siglas en inglés), los sistemas de gestión de inventarios y otras aplicaciones. Esto se puede conseguir mediante soluciones en la nube.

Las soluciones basadas en la nube permiten interconectar los servicios de diferentes proveedores de manera modular, se amplían rápidamente en función de la demanda y permiten crear sistemas integrados para la gestión del almacén. Todos los datos de las empresas que participan en la cadena de suministro hasta llegar al cliente final pueden almacenarse en la nube.

«Hoy en día, sigue siendo habitual que no se compartan todos los datos necesarios para la cadena de suministro (por ejemplo, el 61 % de las empresas se enfrentan a problemas en el flujo de materiales), aunque en muchos casos se ha observado una mayor disposición a compartirlos». Fuente: Chancen der digitalen Transformation

Algunos ejemplos

Con una cadena de suministro digitalizada y basada en la nube, los inventarios pueden reducirse. Según algunos estudios, este ejemplo ilustra a la perfección cómo podría funcionar en el futuro la compra de calzado deportivo:

Un proveedor de servicios de paquetería toma las medidas del pie del cliente. Estas se almacenan en la nube. Cuando el cliente hace el pedido, se informa inmediatamente al fabricante de que su perfil con las medidas está disponible en la nube. Esta descarga los datos y comunica de inmediato a sus proveedores el material que necesita y la fecha de entrega a la empresa de paquetería. Se fabrica el calzado y, a continuación, se entrega al servicio de paquetería. El mensajero acuerda con el cliente el punto de entrega que más convenga a ambos; en este ejemplo, sería el aparcamiento que se encuentra enfrente de la oficina donde trabaja el cliente final.

Además, las soluciones en la nube permiten un alto grado de movilidad para los empleados, ya que pueden acceder a toda la información a través de dispositivos móviles desde cualquier parte del mundo.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son el camino que seguir

Pero esto no es más que el principio. El aprendizaje automático, también conocido como machine learning (ML), y la inteligencia artificial (IA) son las tendencias actuales que han empezado a incorporarse en el desarrollo de soluciones de BI, de acuerdo con el estudio «Gartner Prognosen für die Zukunft des Supply Chain Operations im Jahr 2018» (Predicciones de Gartner en 2018 para el futuro de las operaciones en la cadena de suministro). La tecnología se encuentra en un proceso de evolución constante. Esto quiere decir que dichas soluciones muy pronto también serán capaces de llevar a cabo análisis en profundidad y predicciones precisas en el ámbito de la gestión de almacenes.

Cuatro tendencias clave para acabar con los aspectos más problemáticos de la logística

Lo que impulsa las principales innovaciones para la gestión de almacenes son los complejos desafíos a los que se enfrenta el sector. La creciente individualidad de la demanda, unida al precio tan elevado que presentan los alquileres en el centro de las ciudades, obliga a las empresas, comercios y talleres a buscar soluciones inteligentes para gestionar sus almacenes y utilizar el espacio de manera más eficiente o prescindir de él por completo.

Esto significa que necesitan un software intuitivo para poder formar en poco tiempo a los nuevos empleados o bien aumentar el nivel de automatización, por ejemplo, mediante robots:

1. Robótica:

Elementos inteligentes como los robots móviles y vehículos autónomos ya se están abriendo paso en la gestión de almacenes. Los sistemas conversacionales, como los asistentes personales virtuales (APV) y los chatbots, están llevando a otro nivel la interacción con el usuario y también pueden simplificar todavía más el trabajo dentro del almacén. Por ejemplo, un empleado que tiene las manos ocupadas o está conduciendo un vehículo dentro del almacén ahora puede consultar las existencias o una ubicación exacta dentro del recinto con tan solo usar su voz.

2. IoT:

El internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) también tiene un gran potencial. Por ejemplo, la alineación de datos empíricos de la demanda con los meteorológicos para determinar cuándo aumenta la demanda de determinados productos y, de este modo, activar el pedido automático de más productos dependiendo de la previsión meteorológica.

3. Movilidad:

Los encargados de almacén pueden acceder en tiempo real al estado de los pedidos. Además de los datos sobre las existencias, el inventario, la disponibilidad de las máquinas, etcétera, y llevar a cabo más tareas y resolver problemas de manera más ágil. Con la ayuda de dispositivos móviles adecuados, la retirada y la transferencia de existencias y nuevos artículos pueden registrarse de manera rápida y sin errores.

4. Sistemas de gestión empresarial (BMS, por sus siglas en inglés):

Las soluciones modernas de gestión de recursos empresariales combinadas con herramientas de BI, capaces de proporcionar todos los datos de todas las fuentes de manera rápida y sencilla, son el futuro.

De acuerdo con una previsión de mercado llevada a cabo por Tractica, el mercado de la inteligencia artificial experimentará un fuerte incremento en los próximos años: de 7300 millones de dólares (6400 millones de euros aproximadamente) en 2018 a 89.900 millones de dólares (78.500 millones de euros) en 2025.

Por todo ello, conviene empezar ya con la digitalización. Así, el día de mañana, tu empresa no se quedará atrás y podrá beneficiarse de una mayor eficacia gracias a las herramientas de inteligencia empresarial o Business Intelligence.

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Inteligencia Artificial (IA): Cómo formar a los empleados

  octubre 7, 2021
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En este post te contamos por qué es importante la formación en Inteligencia Artificial en la empresa y cómo ayuda esta tecnología a formar a los trabajadores.

  • Un 28% de las empresas españolas ya utiliza la IA de una forma mucho más madura.
  • El 95% de las empresas líderes en innovación obtiene valor de la IA.

Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning… La tecnología forma parte del mundo empresarial. Tal es el caso que muchas empresas están recurriendo ya a ella para formar a sus empleados. La digitalización se ha convertido en una prioridad para las empresas. Al trabajador le ayuda a alcanzar sus objetivos de distinta forma a la habitual. Además, la empresa ve la situación como productiva y así se impulsa su competitividad.

La inteligencia artificial, también conocida como IA, es una rama de la computación que se dedica a crear máquinas que sean capaces de realizar tareas que generalmente desarrolla la inteligencia humana.

En ese sentido, la presencia de la inteligencia artificial promete acabar con problemas de la formación de los empleados. Así, se utilizan modelos genéricos y no personalizados para entrenar a los empleados.

Uso de la IA en el negocio

El 37% de las empresas españolas ya están en fase de exploración de proyectos de IA. Así lo advierte un informe elaborado por Microsoft. Sin embargo, ya existe un 28% de las empresas que se encuentran en una etapa más madura para utilizar esta tecnología.

El estudio de Microsoft pone el acento en el nivel de madurez empresarial en el uso de la inteligencia artificial. Según la compañía, la IA aporta valor a la estrategia del negocio. En ese sentido, el 95% de las empresas líderes en innovación obtiene valor de la IA. El dato contrasta con un 73% de las empresas que aún están explorando esta tecnología.

Ventajas de la IA en la empresa

¿Para qué sirve la inteligencia artificial en la empresa? ¿De qué depende su uso en el sector de los Recursos Humanos? ¿Está siendo útil su empleo para la formación del empleado? Lo cierto es que sí. La inteligencia artificial permite, entre otras cosas, implementar nuevos sistemas de formación en la empresa.

Cuando la compañía posee un software de Recursos Humanos, utilizar la IA hace posible que el responsable de Recursos Humanos conozca en profundidad las necesidades de formación de los trabajadores. Además, se puede proporcionar una mayor automatización, personalización y almacenamiento de grandes volúmenes de información para cubrir las necesidades de la empresa.

Por otro lado, las empresas que optan por apoyarse en la IA para formar a los empleados, consiguen crear contenido específico según su situación. Aparte, una vez que concluye la formación, se elabora un informe detallado sobre el desempeño del individuo. Esos informes se generan automáticamente a raíz de los datos almacenados.

Las empresas también pueden utilizar la IA para crear acciones formativas específicas.

La mejor formación para el empleado

Por otro lado, el empleo de la inteligencia artificial es una parte estratégica del negocio. La tecnología ayuda a las compañías a transformar cualquier parte del negocio. Pero no siempre es fácil de implementar. Incluso grandes empresas han tenido que afrontar retos y fracasos de su uso.

La mejor estrategia en estos casos es proporcionar educación sobre la IA a la mano de obra. Cuantas más personas posean conocimientos de IA, más rápido podrán empezar a participar y contribuir al proceso. Será, así, más fácil abordar los problemas en la empresa. Se trata, explican los expertos, de democratizar la IA y la analítica.

Empresas como Levi Strauss & Co han puesto en marcha recientemente varios programas de formación empresarial que están centrados en los datos y la IA. Un ejemplo está en el Machine Learning Bootcamp, un programa de ocho semanas para aprender a codificar en Python, redes neuronales y aprendizaje automático utilizando escenarios reales.

Es importante tener un programa de formación que sea algo más que una serie de conferencias. Según la directora de estrategia de inteligencia artificial en Booz Allen, “hay que tener una formación basada en los resultados«. Según dice, las empresas deben centrarse en cómo se puede utilizar la IA para impulsar la misión de la organización. Además, debe haber una formación basada en las funciones del empleado para que vea su utilidad.

Interpretar datos

El uso de la IA es novedoso para muchas compañías y no siempre es fácil implementarla en la empresa. En ese sentido, es importante realizar un análisis previo de la situación empresarial y de las necesidades. Es preciso comenzar con aspectos básicos.

Uno de los aspectos que puede ayudar más a las empresas en la formación en IA es realizar cursos de estadística. Esto ayudará a los empleados a entender cómo interpretar los datos y cómo darles sentido y equipará a la empresa para tomar decisiones basadas en datos. 

No hay que olvidarse de formar en ética, ya que los malos datos solo agravan los problemas de los sistemas de IA.  La ética ayudará al empleado a saber cómo utilizar correctamente la información que extraiga de los clientes.

La aceleración en la adopción de la IA es ineludible. La mayoría de los profesionales la experimenta a diario. Así, cuanto más eduquen las empresas a sus empleados sobre la IA, más oportunidades les ofrecerán para ayudarles a mantenerse al día.

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Los 10 sectores con más futuro para empresas y trabajadores

  octubre 19, 2020
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La aceleración del teletrabajo y el papel preponderante de las tecnologías auguran un panorama laboral muy enfocado al empleado multitarea y al negocio online. Así, es el momento del gran salto mortal de las profesiones digitales.

  • La pandemia está provocando efectos inmediatos sobre el mercado de trabajo, acelerando de forma espectacular los procesos de digitalización y automatización de las empresas.
  • Por ello, tanto las compañías como los trabajadores ya están apostando por actividades desarrolladas en entorno online y en el análisis y protección de datos.

Los datos de la EPA correspondientes al segundo trimestre de 2020 reflejan que el 16,20% de los ocupados (3.015.200) trabajaron desde su propio domicilio más de la mitad de los días hábiles de la semana, frente al 4,81% observado en 2019. Es decir, que el número de personas que han trabajado a distancia se ha cuadriplicado en un año.

Esta tendencia deja claro que los métodos de trabajo estándar han pasado a la historia. Y no solo en España, sino a nivel global. Además, son cada vez más empresas las que buscan profesionales con mayor capacidad de adaptación a los cambios, generando un ecosistema laboral muy enfocado a la inteligencia artificial, al análisis financiero y de datos, así como al fichaje de empleados con habilidades ecommerce.

¡Comparte! La era de los datos y el teletrabajo dibujan un nuevo mapa de profesionales para el futuro.  

Panorama laboral actual: una pista para entender el trabajo del mañana

Que los sectores cuya movilidad laboral es escasa han sido los más perjudicados por la pandemia, como el de los servicios, no es nada nuevo. Y gran parte de la culpa la tiene el hecho de que conllevan tareas muy desvinculadas a las TIC, la escritura o las habilidades numéricas.

Estos factores son, según el informe Transferibilidad de habilidades de los trabajadores en los sectores potencialmente afectados tras el COVID-19, elaborado por el Banco de España, imprescindibles para sobrevivir en un mercado laboral tan digitalizado a marchas forzadas como el actual.

Los 10 sectores con más futuro para empresas y empleados

Los sectores que no solo no han parado durante la pandemia, sino que han experimentado enorme crecimiento han sido, según Adecco, el sector sanitario, el agroalimentario, el tecnológico y el del comercio electrónico.

¿Quieres conocer qué sectores tienen mayor proyección laboral en la sociedad (no tan) futura? ¡Toma nota!

1. Marketing digital

Las empresas han tenido que dar un paso de gigante hacia la digitalización, debido, en gran medida, al escenario provocado por el COVID-19, que no dejando otra alternativa a muchas compañías que potenciar el e-commerce.

En este sentido, el marketing digital se ha convertido en una disciplina capital para las empresas, y viene para quedarse.

Profesiones digitales en auge

  • Al irrumpir con tanta fuerza, el marketing digital está generando, quizá, mayor número de salidas profesionales que otros sectores.
  • Publicistas, directores de marketing, community manager, consultores SEO, diseñadores web, expertos en analítica web… La lista de profesiones digitales en auge es interminable.

2. Recursos humanos

La digitalización ha dado lugar a una búsqueda frenética de profesionales que sepan gestionar al 100% un área tan compleja y dinámica como la de los Recursos Humanos. No es de extrañar, teniendo en cuenta que este sector repercute directamente sobre todos los departamentos de una empresa.

Además, los RRHH deben ir mucho más allá de la función meramente administrativa, ya que influye en el activo más poderoso de las empresas: las personas que trabajan en ella.

Profesiones digitales de peso

  • Entre las profesiones digitales más relevantes en el área de RRHH se encuentran psicólogos, sociólogos, abogados, economistas o administrativos de empresas.

3. Análisis de seguridad de la información

Sí, la digitalización ha ofrecido nuevas oportunidades de negocio a muchísimas empresas, convirtiéndose en un recurso fundamental al que muchas entidades han acudido para garantizar su supervivencia en el mercado. No obstante, la era de los datos también ha generado nuevas necesidades de protección de la información.

Además, la encuesta sobre el grado de preparación de las empresas españolas ante el RGPD, elaborada por Cepyme, revela que más del 80% de las pymes ya dispone de un servicio de asesoramiento en materia de protección de datos personales o piensa contratarlo a corto plazo. Todo apunta a que a la seguridad de los datos le augura un futuro prometedor.

Así debe ser un buen analista de seguridad

  • Los analistas de seguridad de la información son profesionales que planifican y monitorean medidas de seguridad para proteger los datos que circulan en la empresa.
  • Su valor añadido reside en que responden a incidentes de violación de las medidas de seguridad y a los ataques de virus, entre otras situaciones de riesgo.

Profesiones digitales

Saber identificar los trabajos emergentes puede ayudarnos a comprender a las empresas las habilidades en las que deben invertir en el futuro.

4. Auditorías

Someterse a una auditoría proporciona objetividad y perspectiva dentro de cualquier organización, algo muy necesario en la época de teletrabajo en auge que vivimos. En este sentido, la gestión del riesgo es clave, ya que mandar a los empleados a trabajar a casa conlleva una mayor exposición a incidencias. Para llevarla a cabo con todas las garantías, es recomendable contratar servicios de auditoría. Y son cada vez más las empresas que se ponen en sus manos.

Los auditores del futuro

  • Aunque las auditorías más habituales son las que se realizan sobre las cuentas anuales de cualquier sociedad, factores como el uso de redes no seguras o no trabajar en el entorno habitual de nuestro ERP son escenarios de riesgo potencial a los que el auditor debe prestar más atención que nunca.
  • Asimismo, aunque el RGPD no contempla la obligatoriedad de las auditorías dentro de las empresas, es recomendable que los procesos que verifican la eficacia de las medidas de protección de datos adoptadas pasen por el filtro del auditor.

5. El sector de la sostenibilidad

En la Agenda 2030, la Comunidad Internacional se ha marcado el objetivo del trabajo sostenible, instando a muchos países que se esfuerzan ahora, más que nunca, por alcanzarlo.

La Organización internacional del Trabajo (OIT), por su parte, recomienda la inversión en la economía de los cuidados, un área podría generar más de 475 millones de empleos en todo el mundo de cara a los próximos 10 años.

Eco-profesiones digitales con gran perspectiva laboral

  • Las profesiones digitales vinculadas a la economía verde (agricultor ecológico, abogado ambientalista, analista de contaminación ambiental, etc.) tienen una gran proyección de futuro.

6. Dirección financiera

Que los departamentos financieros siempre han tenido un papel de suma relevancia en el entramado empresarial es una obviedad. No obstante, el director financiero actual se encuentra ante una oportunidad de oro para sortear los baches provocados por el coronavirus.

Perfil del director financiero digital

La gestión de las finanzas a distancia y capear la crisis con un menor impacto es un objetivo clave para muchas empresas. Y es que el teletrabajo y la digitalización suponen innumerables ventajas para este tipo de profesionales, porque pueden trabajar con software de gestión online que les permite:

  • Disponer de mayor visibilidad de la rentabilidad del negocio a tiempo real, ayudando en la toma ágil de decisiones financieras.
  • Compartir información con el resto de departamentos y con la máxima seguridad.
  • Hacer desaparecer los límites geográficos y temporales, ya que, al teletrabajar, se posibilita el trabajo cómodo, eficiente y sin interrupciones, lo que se traduce en una auténtica ventaja competitiva.

7. Sector sanitario

Aunque el coronavirus ha desnivelado la demanda de profesionales sanitarios, dirigiéndola hacia los más urgentes para resolver la crisis (como la atención primaria o la epidemiología), este sector demandará profesionales de todas las ramas para todos sus departamentos.

Por otro lado, este sector ya mostraba unas carencias que, con toda probabilidad, se mantendrán pasado el colapso. Sin embargo, la tecnología está adquiriendo un papel crucial como “herramienta desatascadora” frente a los cuellos de botella generados en esta área.

Perfil del profesional sanitario del futuro

  • Cuando hablamos de oxigenar el sistema sanitario, no nos referimos solo al plano administrativo. Asimismo, profesionales de este sector, como enfermeros o médicos, seguirán siendo muy demandados, pero sus labores irán mucho más allá de las sanitarias.
  • Se dibuja, por tanto, un nuevo perfil médico y de enfermería con habilidades digitales, nociones en Big data y procesos automatizados para agilizar las gestiones, pero también para diagnosticar y tratar pacientes con mayor eficacia y éxito.

Los informes del Foro Económico Mundial ponen de manifiesto que el grupo profesional relacionado con la salud y los cuidados registrará un crecimiento del 37 % para 2022.

9. Desarrolladores de software

No es de extrañar que, con el auge del ecommerce o el aumento en inversiones de servicios TIC, así como por las ventajosas perspectivas que ofrece tener habilidades en programación, los desarrolladores de software sean profesionales de enorme peso en el presente y con gran proyección de futuro.

La importante labor del desarrollador de software

  • El papel del programador no se limita a la concepción o elaboración de paquetes de software, sino que también los implementa y pone a punto en las empresas, con el único fin de mejorar la experiencia de un usuario cada vez más exigente e interconectado.

10. El Big data

El volumen de datos que gestionaron al año las empresas entre 2016 y 2018 creció la friolera del 569%. Este extraordinario incremento, aunque incluya a empresas cuya filosofía es, precisamente, abarcar y gestionar cantidades ingentes de datos, ha obligado a muchas otras compañías a adaptarse a una dinámica aparentemente inasumible.

¿Qué hace un analista de datos?

Es en este punto donde entra en escena el experto en data, un profesional imprescindible para el presente y futuro de las empresas, ya que se encarga de labores determinantes como las siguientes:

  • Analiza los datos de todos los departamentos y establece estrategias en función de la información recabada.
  • Evita perder datos cruciales que supongan un coste adicional (tanto en el plano económico como en el jurídico) para las empresas.
  • Ayuda a estimular la comunicación interna y la productividad, ya que su misión radica en que todos los empleados comprendan los datos con los que trabajan.

Las tendencias expuestas demuestran que tecnologías y disciplinas emergentes como la Inteligencia Artificial, la automatización o el análisis de datos están generando una necesidad empresarial muy enfocada al profesional con habilidades online.

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