De acuerdo con los expertos en tecnología, la inteligencia artificial 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.
Por esta razón se elimina la necesidad de llevar a cabo tareas repetitivas de este tipo, lo que permite a los empleados ocuparse en acciones de mayor valor estratégico. 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.
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Áreas de la empresa que se benefician con la IA
- 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”, explicó el experto.
- 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”, especificó.
- Área de manufactura: “El mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial anticipa los fallos en maquinaria, evitando los tiempos de inactividad no planificados y reduciendo los costos de reparación hasta en un 40%”, según lo afirmó Hernández.
- 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”, agregó.
Top 7 de herramientas de IA para potenciar la Data Analytics
Ante la cantidad de procesos que pueden llegar a mejorar con la implementación de esta tecnología, el experto también se refirió a las herramientas que son recomendables para llevarlos a cabo, entre ellas se encuentran:
- H2O.ai: se 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 inteligencia artificial en el análisis de datos, incluso para usuarios no técnicos o especializados.
- MonkeyLearn: utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP - por sus siglas en inglés) para analizar grandes volúmenes de texto y convertirlos en información valiosa para la toma de decisiones.
- Trifacta: es clave en la preparación y limpieza de datos, por lo que facilita el trabajo de los analistas.
- Tableau: es una herramienta de visualización de datos que con inteligencia artificial 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 preentrenados de inteligencia artificial que permiten analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
De acuerdo con Hernández, además de las herramientas de inteligencia artificial mencionadas, hay otros recursos tecnológicos que son esenciales para complementar el análisis de datos: “El futuro del trabajo está cambiando y si bien las máquinas no reemplazarán a las personas, sí reemplazarán a quienes no las hayan incorporado”.
Del mismo modo, aseguró que “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”.
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