Uno de los activos más valiosos que tienen las empresas a día de hoy, sino el que más, son sus propios datos. No obstante, desde nuestra experiencia colaborando con empresas de distintos sectores, observamos que, en muchas ocasiones, este recurso no se explota lo suficiente, y los datos se almacenan de forma aislada en diferentes silos de conocimiento. Cada día, cualquier organización acumula un gran volumen de información, desde registros de transacciones, operaciones internas e interacciones en redes sociales hasta, en algunos casos, datos de sensores propios y externos. El desafío fundamental al que se enfrentan estas compañías no es la recopilación de información en sí, sino más bien la transformación de este recurso en una ventaja competitiva real y estratégica.
Cuando se trata de profundizar en la complejidad del presente con el fin de anticipar el futuro, los enfoques analíticos más tradicionales no ofrecen resultados lo suficientemente precisos. Estos métodos suelen fallar cuando intentan descubrir patrones ocultos, correlaciones sutiles o prever los futuros movimientos del mercado, y es precisamente en este punto donde la Inteligencia Artificial representa un cambio fundamental. En este artículo hablaremos de la metodología que solemos emplear en OverStand; un enfoque integral que utiliza las capacidades avanzadas de la Inteligencia Artificial para analizar datos complejos y permitir a las organizaciones desvelar oportunidades, identificar anomalías y optimizar los procesos que impulsarán su crecimiento empresarial.
Del exceso de información a la toma de decisiones inteligente
Entendemos que el principal obstáculo para impulsar la innovación a partir de los datos es la brecha entre la información disponible y el conocimiento necesario. Las organizaciones se enfrentan a dos barreras fundamentales que dificultan avanzar a partir de sus históricos de información.
El valor de los datos no estructurados
Una porción significativa de la inteligencia de negocio no se encuentra en bases de datos. Existen registros de valor en formatos de datos "no estructurados", incluyendo correos electrónicos internos y de clientes, transcripciones de llamadas de soporte, comentarios en reseñas de productos, informes en formato PDF, menciones de marca en redes sociales, entre muchos otros. Intentar analizar manualmente este tipo de contenido es una tarea enorme, ineficiente y propensa a errores, lo que provoca que una parte de la fuente de conocimiento esté desaprovechada.
Por qué el enfoque analítico clásico limita la proactividad
Por otro lado, las herramientas de análisis convencionales, si bien son excelentes para resumir el rendimiento pasado, nos ofrecen una perspectiva limitada. Estas herramientas nos pueden ayudar a responder a preguntas acerca de qué ha ocurrido, pero no pueden explicarnos de forma clara el por qué de cada resultado.
Esta limitación impide a las empresas ser proactivas, forzándolas a reaccionar a los eventos en lugar de anticiparse a ellos. Si buscamos ventajas reales, debemos ir más allá y comenzar a diagnosticar y predecir a partir de la información con la que contamos.
Cómo usamos la Inteligencia Artificial para convertir datos en valor empresarial
Para superar estas barreras, hemos desarrollado una metodología basada en Inteligencia Artificial con la que buscamos convertir datos en bruto, tanto estructurados como no estructurados, en conocimiento estratégico y accionable, y que hemos aplicado a lo largo de nuestros anteriores proyectos.
Como indicamos, nuestro enfoque se fundamenta en la aplicación de técnicas avanzadas en Inteligencia Artificial, asegurando la puesta al día de nuestros equipos para ofrecer siempre la mejor solución posible, y garantizando a nuestros clientes la máxima transparencia y eficacia en cada etapa del desarrollo.
Procesamiento y comprensión del Lenguaje Natural
El primer paso para desbloquear el valor de sus datos no estructurados es darles sentido. Las técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) funcionan como una especie de “traductor”, capaz de leer, interpretar y estructurar información textual a una velocidad y precisión superiores a las humanas. Entrenamos modelos únicos para cada proyecto y los implementamos en las diferentes soluciones para, por ejemplo, revisar contratos o documentos legales para extraer cláusulas clave y señalar posibles riesgos de manera eficiente.
Cada proyecto es único, y depende de las necesidades y objetivos de cada empresa. Es posible la lógica de negocio tenga muy en cuenta la opinión pública de los usuarios, por lo que, en este contexto, trabajaríamos en sistemas de monitorización de noticias y redes sociales para detectar en tiempo real eventos externos y opiniones positivas y negativas que pudiesen impactar directamente en las operaciones de una empresa. No importa el sector al que pertenezca la compañía, ya que siempre es posible hacer uso del NLP para analizar y contextualizar información compleja. El objetivo es siempre transformar el texto libre en datos estructurados y cuantificables con los que sentar las bases para un análisis mucho más profundo y revelador.
Machine Learning como motor de descubrimiento estratégico
Una vez que los datos de la empresa están limpios y estructurados, son enviados a los algoritmos de Machine Learning que desarrollamos para el proyecto. Estas herramientas están diseñadas para analizar el conjunto de la información y encontrar correlaciones y patrones que son prácticamente invisibles para nosotros, debido en gran parte a la dispersión que pueda existir entre la información, y por la que acabamos pensando que ciertos datos no están relacionados. Esta capacidad de "conectar los puntos" a gran escala es lo que permite a las empresas avanzar hacia el conocimiento estratégico.
- Optimización de operaciones. En sectores como la logística o el transporte, analizamos los datos de incidentes históricos para identificar patrones que puedan ser recurrentes, como franjas horarias o condiciones específicas que presenten un mayor riesgo de vandalismo o retrasos. Este conocimiento permite a los equipos operativos anticiparse y optimizar la asignación de recursos de manera proactiva.
- Microsegmentación avanzada de clientes. Antes hemos mencionado que los métodos convencionales nos ofrecen una perspectiva limitada, como ocurre en el caso de la segmentación demográfica tradicional. Los modelos de Inteligencia Artificial son capaces de analizar datos variados, como el historial de compras, el comportamiento de navegación web y otra serie de interacciones para descubrir microsegmentos de clientes con afinidades y necesidades concretas. Esto potencia la creación de campañas de marketing personalizadas, que resultan mucho más efectivas y rentables para la compañía.
- Eficiencia en la cadena de producción. Al analizar los datos operativos de una cadena de producción, nuestra Inteligencia Artificial puede identificar pequeños cuellos de botella, microineficiencias en el uso de maquinaria o patrones de consumo que, una vez corregidos, se traducen en ahorros de costes significativos y un aumento de la productividad general de la empresa.
Detección de anomalías y prevención proactiva de riesgos
Tan crucial como identificar patrones de éxito es detectar cuándo algo se desvía de la normalidad. Los riesgos operativos, el fraude o las fallas en equipos pueden generar costes enormes. Una gran parte de los proyectos de Inteligencia Artificial que se llevan a cabo tienen como finalidad única la prevención; los modelos de IA entrenados a partir de datos operativos pueden aprender cuál es el comportamiento “normal” de un sistema, y emitir alertas en tiempo real ante cualquier desviación significativa.
- Prevención del fraude en tiempo real. Los sistemas desarrollación para prevención de fraude se entrenan con grandes cantidades de datos y, una vez desplegados en producción, pueden analizar en tiempo real todos los registros que se emitan. Estos sistemas identifican aquellos patrones de comportamiento atípicos que sugieren una actividad fraudulenta, permitiendo su bloqueo antes de que se produzca un daño financiero o reputacional. Este tipo de proyectos suelen estár dedicados al sector bancario, donde ya han demostrado reducir los falsos positivos hasta en un 40 %, mejorando la seguridad sin perjudicar la experiencia del cliente.
- Mantenimiento predictivo. Durante todo el artículo hemos hecho especial énfasis en las limitaciones de los métodos convencionales en la anticipación de cada suceso. En los talleres, por ejemplo, los sistemas de Inteligencia Artificial monitorizan continuamente datos de los equipos, como vibraciones, temperatura y otros indicadores con el objetivo de detectar anomalías que suelen preceder a un fallo mecánico. Esto permite programar las tareas de mantenimiento de forma proactiva, evitando interrupciones en el trabajo y alargando la vida útil de los componentes y maquinaria de los talleres.
Nuestra misión en estos proyectos es ofrecer a las empresas una herramienta funcional que les permita trabajar a posteriori con sus datos, ya sea para hallar una oportunidad de mercado sin explotar, un patrón de comportamiento clave o una anomalía crítica que requiere atención. Cuando la compañía dispone de un sistema de Inteligencia Artificial único y especializado en su lógica de negocio, les resulta mucho más sencillo interpretar insights, tomar decisiones estratégicas informadas y aspirar a liderar la innovación en su sector.
Estamos convencidos de que el futuro pertenece a las organizaciones que sepan transformar sus datos en decisiones inteligentes.
