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Vivimos en un mundo de cambios instantáneos en el que la toma de decisiones adquiere mayor trascendencia e importancia comercial. Los datos y la información son recursos valiosos que pueden contribuir al éxito general de la empresa o provocar pérdidas comerciales sustanciales. Pero, ¿qué pasaría si las tecnologías digitales pudieran ayudar en la toma de decisiones, permitiendo a las personas estar más informadas y seguras de alcanzar objetivos estratégicos u operativos? Decision Intelligence entra en escena para tomar decisiones precisas, oportunas y basadas en la información.
La inteligencia artificial es una teoría y una práctica que permite a las máquinas realizar tareas y operaciones que normalmente sólo pueden llevar a cabo los humanos (por ejemplo, el procesamiento del lenguaje o la percepción visual). La inteligencia de decisión, a su vez, es una aplicación comercial de la toma de decisiones de la AI, que permite a las empresas y negocios aprovechar al máximo las decisiones basadas en datos en el ámbito comercial.
DI siempre tiene una connotación comercial, centrada en cifras y estadísticas. Por ejemplo, al planificar la ampliación de la cuota de mercado, el lanzamiento de nuevos productos o incluso la contratación de nuevos empleados, implicamos el DI para que nos ayude. Considerando la situación abstracta, supongamos que la AI ha desarrollado un algoritmo que predice la demanda de un producto específico en marketing. Finalmente, se convierte en DI una vez que el equipo de marketing implementa esa misma decisión de producto específico creada sobre la base de una predicción impulsada por IA. Por lo tanto, la toma de decisiones con inteligencia artificiales un fenómeno que sirve como plantilla peculiar para las acciones de DI con inclinación comercial..
Ahora ya sabemos cómo están interconectadas la IA y el DI. Pero aún hay otra definición relativa al DI que es necesario explicar. Aclaremos qué es Business Intelligence (BI) y conozca las principales características que lo diferencian del DI.
Business Intelligence es una definición amplia que reúne la analítica empresarial, visualización de datos, la gestión de datos, la minería de datos, las herramientas e infraestructuras de datos y otras prácticas de ayuda a la toma de decisiones.
Una de las características importantes de BI es el filtrado de datos para extraer información. La inteligencia de decisiones va más allá, ya que crea una interconexión impactante entre el rendimiento técnico y los objetivos empresariales para crear decisiones impulsoras. Bla Inteligencia de Negocio ayuda a preparar la base para la toma de decisiones basada en DI, analizando, visualizando y extrayendo insights utilizando herramientas como Tableau, Power BI y otras..
En resumen, la inteligencia de decisión puede ilustrarse como una combinación de ciencia de datos, la gestión global y business intelligence. Extrae la información recopilada por las partes interesadas, los gestores y los directores generales y canaliza este flujo estructurado en la dirección de tomar decisiones basadas en datos.
Los expertos definen tres tipos de ayuda al proceso de toma de decisiones. Dependen del nivel de autonomía y del grado de interferencia humana en el proceso.
El primer nivel es el apoyo a la toma de decisiones, que implica la lógica de la maquinaria y herramientas auxiliares como análisis, alertas y exploración de datos. En este nivel, los humanos toman decisiones por sí mismos.
El aumento de las decisiones es el segundo nivel, en el que las máquinas desempeñan un papel más proactivo y significativo. Analizan y evalúan datos y generan recomendaciones y predicciones mientras los responsables las revisan y validan. Los humanos pueden aceptar instantáneamente la propuesta o cooperar con una máquina para modificarla y mejorarla.
El tercer nivel implica la automatización de las decisiones, que reduce significativamente la implicación de los humanos con la delegación total de la ejecución de las tareas a las máquinas. Los dispositivos utilizan automáticamente reglas, instrucciones y predicciones basadas en IA, mientras que los humanos actúan como supervisores de alto nivel que controlan los riesgos y están preparados para revisar los resultados.
Cabe mencionar que este modelo de tres niveles no es rígido y tiene la oportunidad de cambiar. Además, algunas decisiones no requieren aumento o automatización, ya que son poco frecuentes y delicadas, y los humanos las afrontan mejor. No obstante, un modelo de DI eficaz incluye tres niveles con la posibilidad de rebajar o elevar el nivel de automatización para adaptarse a algunas necesidades concretas.
La inteligencia de decisión combina tecnologías (por ejemplo, AI y automatización de procesos, machine learning, etc.) para tomar decisiones económicamente razonables. AI y machine learning están pensados para recopilar datos y proporcionar información estructurada con el fin de obtener información, pero no se ocupan de la ejecución y los resultados de las decisiones. Al mismo tiempo, las aplicaciones de procesos empresariales (por ejemplo, la automatización robótica de procesos, la minería de procesos y el descubrimiento de procesos) se centran en las tareas, lo que significa que ejecutan los trabajos a la perfección, pero no contribuyen a la eficacia de la toma de decisiones.
Decision intelligence aúna AI, automatización de procesos y aprendizaje automático, conectando los datos con las decisiones y los resultados. Ofrece perspectivas basadas en la información procesada, las utiliza para tomar las decisiones correctas y proporciona retroalimentación comprobando la eficacia de las decisiones.
Una tecnología DI común suele contener:
Cada vez más marcas internacionales de diversos ámbitos adoptan tecnologías DI. Google abrió un departamento con 17 000 empleados para hacer frente al DI en 2018. Del mismo modo, Alibaba creó un Laboratorio de Inteligencia de Decisiones para reducir costes y mejorar la eficiencia en el análisis de datos, la disposición de capital, el proceso de contenido, la fijación de precios de inventario y la asignación de activos en 2018.
Hoy en día muchas empresas se enfrentan a problemas con la ausencia de soluciones de Inteligencia Artificial, por lo que no disponen de instrumentos relevantes de escalado de negocio y transformación digital en el comercio electrónico. La inteligencia de decisiones, por el contrario, elimina esas dificultades y dota a las empresas de la capacidad de lograr el impacto empresarial esperado.
Gartner prevé que el 33% de las organizaciones asignarán analistas de DI para 2023. En consecuencia, cada vez son más los empresarios que buscan una visión amplia de qué es la inteligencia de decisiones para beneficiarse de una tecnología innovadora en busca de una solución rentable y amortizable. Teniendo en cuenta nuestra empresa, Innowise sigue el ritmo de la entrega de soluciones DI y BI de cualquier complejidad y alcance y está preparada para ofrecer una solución empresarial que agilice los flujos de trabajo e impulse las ventas..
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