Las empresas han invertido mucho en recopilar y aprovechar datos en la última década. Y aunque hemos aprendido que no todos los datos tienen el mismo valor, las empresas que supieron cómo extraer mejor información útil han obtenido enormes beneficios.
Pero a medida que aumenta el uso de la IA generativa en el análisis de datos, ¿estamos viendo surgir una nueva generación de empresas basadas en datos?
¡Comencemos!
Beneficios de usar IA Generativa en Análisis de Datos
Los principales beneficios de la IA generativa para el análisis de datos provienen de su capacidad para analizar datos mucho más rápido que un humano, pero también generar nuevos datos «sintéticos» basados en el material de entrenamiento.
Esto significa que los investigadores y analistas de datos pueden realizar cálculos complejos en días en lugar de meses. Y los líderes empresariales obtienen acceso a datos fiables, incluso en situaciones donde no es factible recopilar datos del mundo real.
Los tres principales beneficios de la IA generativa en el análisis de datos son:
- análisis de datos eficiente
- toma de decisiones mejorada
- predicciones de mercado más precisas
Análisis de datos eficiente
Como se mencionó, los modelos de IA generativa pueden analizar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes. Incluso pueden trabajar en múltiples flujos de datos al mismo tiempo y dar sentido a conjuntos de datos complejos y no estructurados.
Ya estamos viendo informes de modelos de la IA que realizan investigaciones médicas complejas y analizan cientos de miles de compuestos. Algo que llevaría años o décadas para los investigadores humanos.
Toma de decisiones mejorada
La IA generativa es excelente para analizar datos. Lo más importante es su capacidad para utilizar esos datos y brindar información rica en contexto, fundamental para la toma de decisiones basada en datos.
Debido a su tamaño, los modelos pueden detectar patrones en los datos que podrían pasar desapercibidos para los humanos y proponer acciones para aprovecharlos. En una empresa SAAS, el modelo puede analizar el comportamiento del cliente e identificar patrones que sugieran una posible pérdida de clientes.
El modelo puede entonces sugerir acciones para prevenir la pérdida de clientes antes de que ocurra.
Predicciones de mercado más precisas
Nadie puede predecir el futuro. Pero incluso estar cerca todavía puede traer grandes beneficios a tu empresa. Y las soluciones de IA generativa son la manera de llegar allí.
Los modelos de la IA generativa pueden predecir tendencias futuras al crear nuevos conjuntos de datos que imitan las propiedades de sus datos de entrenamiento. Esto resulta en predicciones mucho más precisas sobre el mercado, lo que te permite planificar posibles sorpresas u oportunidades.
Casos de uso de la IA generativa en análisis de datos
Diferentes industrias, como la salud y el comercio minorista, están utilizando la IA generativa para encontrar valor en los datos de formas innovadoras.
En esta sección, exploraremos escenarios concretos en los que la IA generativa puede revolucionar el análisis de datos.
Los tres casos principales de uso de la IA generativa en análisis de datos son:
- predicción del comportamiento del cliente
- optimización de precios
- enriquecimiento de datos de mercado
Predicción del comportamiento del cliente
Dado que los modelos de IA generativa pueden proyectar datos en el futuro, puedes utilizar estas soluciones para predecir con confianza el comportamiento del cliente a gran escala.
Esto es especialmente valioso para la industria minorista, ya que permite a los minoristas descubrir cómo reaccionarían los clientes ante diferentes escenarios futuros.
Por ejemplo, un minorista global podría utilizar un modelo de IA generativa para analizar los hábitos de compra de millones de clientes. La empresa puede entonces generar nuevos datos para predecir qué productos es más probable que compre cada cliente y en qué situaciones.
Optimización de precios
El auge de los canales de venta en línea resultó en una mayor competencia y mayor sensibilidad al precio para la mayoría de productos y servicios. Por lo tanto, asegurarse de vender al precio justo tiene un gran impacto en sus ganancias.
Con la IA generativa, puedes generar diversos escenarios de precios y observar su influencia en las ventas futuras al analizar:
- tus datos de ventas pasadas
- precios de la competencia
- patrones de demanda
- tendencias del mercado
Los modelos incluso pueden tener en cuenta diferentes objetivos que puedas tener, como un aumento en las ganancias o un crecimiento más rápido.
Enriquecimiento de datos de mercado
El valor de la IA generativa no reside únicamente en lo que haces con los datos, a veces es en los propios datos.
Por ejemplo, entrar en un nuevo mercado siempre conlleva un riesgo, especialmente si no puedes recopilar inteligencia competitiva o hacer una investigación adecuada.
En estas situaciones, la capacidad de la IA generativa para sintetizar nuevos datos es inestimable. Con ello, obtienes un sustituto de alta calidad para un análisis y pronóstico precisos.
Como minorista, podrías pedirle al modelo que prediga cómo reaccionarían los clientes ante una serie de nuevos productos o servicios. Luego puedes elegir el que tenga mejor rendimiento, reduciendo así la posibilidad de fracaso que podría dañar tu marca.
Los desafíos de implementar la IA generativa en análisis de datos
Los modelos de IA generativa tienen el potencial de transformar el campo de la analítica de datos.
Pero ten en cuenta que la calidad de las ideas y la precisión de las predicciones están directamente conectadas a la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento, y a la inversión que estás dispuesto a hacer.
En esta sección, cubriremos los tres principales desafíos de implementar la IA generativa para la analítica de datos:
- garantizar los más altos niveles de calidad de datos
- complejidad técnica
- desafíos éticos y legales
Garantizando los más altos niveles de calidad y cantidad de datos
En analítica de datos, la calidad y cantidad de datos impactan directamente la calidad de los conocimientos que obtienes. Dado que los modelos de IA generativa no solo proporcionan conocimientos, sino que también generan nuevos datos, son especialmente sensibles a esta regla.
Los datos de entrenamiento son de baja calidad si están sesgados, incompletos o directamente inexactos. Como resultado, el modelo de IA proporcionará resultados engañosos o alucinaciones, lo que puede llevar a decisiones erróneas o incluso pérdidas financieras.
Por otro lado, para hacer predicciones precisas, es necesario asegurarse de tener suficientes datos de entrenamiento que reflejen la complejidad y variabilidad de los escenarios del mundo real.
Complejidad técnica
Para implementar la IA generativa, es necesario entrenar modelos complejos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo como GAN (Red generativa antagónica) o VAE (Autocodificadores variacionales).
Estos modelos requieren una comprensión profunda de los principios de aprendizaje automático y habilidades avanzadas de codificación. Una alternativa más sencilla sería colaborar con un socio de implementación que tenga la experiencia adecuada.
Por eso hemos creado un equipo de aprendizaje automático en NETCONOMY para garantizar que nuestros empleados siempre estén un paso adelante.
Estos modelos también requieren una gran potencia informática para procesar grandes conjuntos de datos, algo que puede resultar desafiante para las empresas sin acceso a computación de alto rendimiento.
Desafíos éticos y legales
El análisis de datos a menudo implica la gestión de datos sensibles de clientes, por lo que la inclusión de la IA generativa en la mezcla puede plantear algunas cuestiones éticas y legales debido a regulaciones como el RGPD. El primer paso siempre debe ser asegurarse de tener el consentimiento para utilizar estos datos, y de contar con procesos para protegerlos adecuadamente.
Contar con algo como una CDP o CDC te ayudaría a disminuir este riesgo y garantizar el cumplimiento en toda la empresa.
Reflexiones finales sobre la IA generativa en análisis de datos
La IA generativa tiene un gran potencial para el análisis de datos, desde predecir el comportamiento del cliente y optimizar los precios hasta enriquecer los datos de mercado. Permite a las empresas simular y predecir patrones y resultados complejos, revolucionando potencialmente la toma de decisiones y la estrategia.
Sin embargo, implementar la IA generativa conlleva su propio conjunto de desafíos, que incluyen garantizar datos de entrenamiento de alta calidad, enfrentar complejidades técnicas y navegar consideraciones éticas y legales.
Las empresas deben considerar cuidadosamente estos aspectos para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial generativa mientras mantienen la conformidad y protegen la confianza de sus clientes.
