Siete herramientas de Inteligencia Artificial que le enseñarán a leer y a potenciar los datos de su empresa
Según las cifras la IA aplicada al Data Analytics optimiza en un 30 % la toma de decisiones, automatiza en más de un 60 % las tareas repetitivas en el trabajo, disminuye hasta un 25 % los costos operativos y aumenta la productividad en un 40 % de las organizaciones.
Sabía usted que la IA aplicada al análisis de datos optimiza en un 30 % la toma de decisiones, automatiza en más de un 60 % las tareas repetitivas en el trabajo, disminuye hasta un 25 % los costos operativos de las compañías, mientras aumenta la productividad en un 40 % de las organizaciones, eliminando la necesidad de hacer actividades manuales y permitiendo a los empleados ocuparse en acciones de mayor valor estratégico.
En la práctica, esta combinación tecnológica, según Federico Hernández, CPO y cofundador de la academia de tecnología Henry, actualmente es fundamental en cuatro áreas clave de las empresas. Así lo demuestran las cifras:
Primero, en marketing, “la Inteligencia Artificial aplicada al Data Analytics personaliza mejor las campañas al segmentar las audiencias y analiza con mayor precisión el comportamiento de los clientes, incrementando hasta en un 50 % la efectividad de las estrategias comerciales”, dice.
Segundo, en los departamentos de recursos humanos, “perfecciona la contratación de nuevos empleados, analizando grandes cantidades de datos sobre candidatos y colaboradores, optimizando hasta un 70 % los procesos de selección y retención de talento”, afirma Hernández.
Tercero, en el área de manufactura, “el mantenimiento predictivo basado en IA anticipa los fallos en maquinaria, evitando los tiempos de inactividad no planificados y reduciendo los costos de reparación hasta en un 40 %”, indica.
Cuarto, en la cadena de suministro, “predice con mayor exactitud la demanda, ajustando mejor los inventarios y minimizando las interrupciones, asegurando una operación hasta un 30 % más eficiente”, agrega.
Top 7 de herramientas de IA para potenciar la Data Analytics
- H2O.ai: Destaca por sus capacidades avanzadas de Machine Learning que permiten predecir comportamientos y tendencias.
- DataRobot: Automatiza la creación de modelos predictivos, facilitando el uso de IA en el análisis de datos, incluso para usuarios no técnicos o especializados.
- MonkeyLearn: Utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar grandes volúmenes de texto y convertirlos en información valiosa para la toma de decisiones.
- Trifacta: Clave en la preparación y limpieza de datos, facilitando el trabajo de los analistas.
- Tableau: Es una herramienta de visualización de datos que con IA puede sugerir automáticamente las mejores formas de representar la información.
- Knime: Se trata de una plataforma que facilita crear flujos de trabajo de análisis de datos sin necesidad de programar, lo que la hace accesible a una amplia gama de usuarios.
- Google Cloud AI: Ofrece modelos pre entrenados de IA que permiten analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
De acuerdo con Hernández, además de las herramientas de Inteligencia Artificial, hay otros recursos tecnológicos que son esenciales para complementar el análisis de datos.
“Uno de ellos es Big Data, con tecnologías como Apache Hadoop, que permiten procesar grandes volúmenes de datos distribuidos, facilitando su análisis a gran escala. Otro recurso clave son las bases de datos relacionales, donde SQL sigue siendo una herramienta fundamental; y finalmente, las herramientas de visualización de datos como Power BI, son esenciales para transformar los resultados del análisis en informes visuales fáciles de interpretar, lo que mejora la toma de decisiones en todos los niveles de una organización”, concluye.
Finalmente, Hernández asegura que es fundamental tanto el upskilling como el reskilling profesional para que las personas se capaciten en estas herramientas. “El futuro del trabajo está cambiando y si bien las máquinas no reemplazarán a las personas, sí reemplazarán a quienes no las hayan incorporado”.
