Inteligencia artificial para la toma de decisiones
El auge de la Inteligencia de Decisiones combina tecnología, ciencia de datos e intuición humana para revolucionar los procesos de toma de decisiones. Las organizaciones de alto rendimiento están adoptando marcos de toma de decisiones más disciplinados, aprovechando la tecnología basada en datos mientras fomentan una cultura que apoya una mejor toma de decisiones.
Los avances significativos en la IA generativa, el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica predictiva han transformado el panorama empresarial. Estas tecnologías han impulsado lo que McKinsey denomina una cultura de aprendizaje perpetuo, alentando a las empresas a volverse no solo competentes tecnológicamente, sino también estratégicas en sus inversiones tecnológicas, basadas en aplicaciones del mundo real.
Un ejemplo destacado es Applied Predictive Technologies (APT), la empresa que guió la estrategia de sándwiches de pan plano de Wawa. El software de APT analiza datos, como métricas de ventas y patrones climáticos, para generar informes personalizados que ayudan a las empresas a identificar tendencias, optimizar operaciones y aumentar los ingresos. Sus herramientas proporcionaron a Wawa información sobre cómo los sándwiches de pan plano influían en las ventas totales, destacando la importancia de filtrar datos irrelevantes para descubrir conocimientos accionables.
APT también ayudó a McDonald’s con su decisión de servir desayunos todo el día. Utilizando la analítica de APT, McDonald’s descubrió que el desayuno durante todo el día atraía a nuevos clientes y aumentaba el tamaño promedio de los pedidos, lo que resaltó cómo los datos pueden impulsar decisiones estratégicas en el menú y reforzar el valor de la analítica.
Se espera que para 2025, la ciencia de datos y el aprendizaje automático superen la intuición a la hora de tomar decisiones sobre inversiones tecnológicas. Algoritmos como los modelos de regresión, los árboles de decisión y las redes neuronales se están utilizando para analizar datos históricos, predecir tendencias, evaluar riesgos y revelar patrones ocultos.
Muchas organizaciones ya están utilizando el aprendizaje automático para predecir tendencias del mercado, optimizar cadenas de suministro y detectar fraudes. Por ejemplo, se espera que la Ley de Inversión en Infraestructura y Empleos de EE. UU., que asigna $1.2 billones a proyectos de infraestructura para evaluar los resultados y asignar recursos de manera más efectiva.
A diferencia de los métodos de análisis tradicionales, el aprendizaje automático evoluciona con el tiempo, refinando continuamente las predicciones a medida que se incorporan nuevos datos. Esto lo convierte en una herramienta invaluable para las organizaciones que buscan proteger sus decisiones en el futuro. Con los servicios de ML volviéndose más accesibles, incluso las empresas sin experiencia especializada pueden utilizar estas herramientas para la toma de decisiones estratégicas.
Al priorizar la toma de decisiones estructurada, las tecnologías avanzadas y un entorno que fomente el intercambio de ideas, las empresas no solo pueden mejorar su inteligencia de decisiones, sino también mejorar los resultados financieros, aumentar la retención de empleados y generar un impacto positivo en la sociedad.
Figura. La Ciencia de Datos es una inversión que otorga ventaja competitiva a las empresas
El mercado global de inteligencia de decisiones, valorado en 13.3 mil millones de USD en 2024, se espera que alcance los 50.1 mil millones de USD para 2030. La inteligencia de decisiones combina datos, análisis e inteligencia artificial (IA) para mejorar la toma de decisiones, reducir riesgos y aumentar la colaboración. Al aprovechar el análisis avanzado, optimiza los resultados y agiliza los procesos.
A medida que las empresas evolucionan, la inteligencia de decisiones ayuda a aumentar la precisión, mejorar la eficiencia mediante la automatización y fomentar el trabajo en equipo. Las plataformas en este mercado están en crecimiento debido a la integración de IA, la automatización y las capacidades avanzadas de análisis, permitiendo a las empresas tomar decisiones rápidas basadas en datos. Las soluciones basadas en la nube ofrecen información en tiempo real, mientras que los paneles de control mejoran la interpretación de datos y la colaboración.
La creciente demanda de estrategias basadas en datos y los avances en IA y aprendizaje automático están impulsando la adopción de sistemas de soporte para la toma de decisiones. Estas herramientas ayudan a las empresas a gestionar la complejidad, reducir costos y garantizar el cumplimiento normativo. Adoptar la ciencia de datos en la inteligencia de decisiones es clave para mantenerse competitivo y tomar decisiones informadas en el entorno empresarial dinámico actual.
Referencias sugeridas
Globe Newswire (2024) Elimination of mistakes and biases from decision making process. https://www.globenewswire.com/en/news-release/2024/04/09/2859893/28124/en/Global-Decision-Intelligence-Research-Report-2024-2030-Elimination-of-Mistakes-and-Biases-from-Decision-Making-Process-to-Boost-Adoption.html
Kemp, M (2023) Six ways to foster Decision Intelligence. Deloitte. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/10/30/from-gut-feel-to-data-driven-decisions-how-machine-learning-can-inform-investment-priorities-for-ctos/
Sreenivasan, B (2023) From gut feel to data driven. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/10/30/from-gut-feel-to-data-driven-decisions-how-machine-learning-can-inform-investment-priorities-for-ctos/
Wells, N (2017) The big crunch. https://www.cnbc.com/2017/08/16/the-man-helping-wawa-and-mcdonalds-make-winning-decisions-using-big-data.html
