Cómo la IA está transformando la toma de decisiones empresariales y el manejo e identificación de KPIs estratégicos

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Según IDC, se estima que el volumen mundial de datos supere los 180 zettabytes (1 zettabyte = un billón de gigabytes) de datos en 2025, donde el volumen de creación y replicación de datos a nivel mundial experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23% durante dicho periodo.

En el mundo empresarial, los indicadores clave de rendimiento (KPI) desempeñan un papel fundamental para evaluar el progreso hacia los objetivos y el éxito a medio y largo plazo. La integración de sistemas de inteligencia artificial como parte de la definición e implementación estratégica puede, en este sentido, proporcionarnos una ventaja clave.

Seleccionar los KPI adecuados y analizarlos de manera efectiva resulta desafiante para cualquiera de ahi que la capacidad de la IA para recopilar y analizar grandes cantidades de datos sea la via para el crecimiento basado en datos y en KPI relevantes.

La IA tiene la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, descubrir relaciones complejas, predecir el rendimiento futuro, analizar textos y detectar anomalías, lo que la convierte en una herramienta poderosa para revelar KPI ocultos y proporcionar una comprensión más profunda de los datos empresariales.

Determinar lo importante

Las tecnologías de IA pueden ser utiles desde el análisis de la eficacia de los protocolos de atención al cliente hasta la identificación de tendencias de mercado mediante análisis predictivos. La evaluación del rendimiento de una compañía va más allá de analizar únicamente los márgenes de beneficio, debe de reflejar la complejidad del mercado moderno en cada momento y de valores sociales e ideológicos, como la sostenibilidad ambiental y la responsabilidad social corporativa.

Si una empresa se dedica al envío y transporte, se puede utilizar la IA para analizar cómo el público objetivo percibe la reducción de carbono en la industria marítima y evaluar la sostenibilidad ambiental del negocio. De manera similar, si se trata de una empresa minorista, los sistemas de IA ayudan a evaluar los comentarios de los clientes y determinar si la empresa cumple con las expectativas y áreas de mejora.

Recopilación y análisis de datos

El poder de la IA radica en su capacidad para recopilar y analizar grandes cantidades de datos en segundos. Esto brinda la oportunidad de obtener una visión completa y precisa de los KPI objetivo sin sentirse abrumado por la cantidad de información disponible. A través del análisis de datos y su posterior procesamiento se pueden descubrir oportunidades y relaciones ocultas que pueden ser claves para el crecimiento. Es lo que se denomina estrategias impulsadas por datos.

Por ejemplo la IA recopila datos relacionados con el comportamiento del consumidor y los convierte en recomendaciones basadas en evidencias para estrategias de marketing, innovaciones de productos o mejoras en las operaciones. Esto puede incluir datos de actividades en redes sociales, reseñas de productos y datos de ventas internas. Veamos algunos de estos aspectos en los que la IA puede asistir:

• Puede procesar y extraer información útil de cantidades masivas de datos en segundos o minutos, en comparación con el tiempo que llevaría a los humanos hacerlo manualmente. Esto permite descubrir patrones, correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos.
• Puede identificar relaciones complejas entre diferentes variables y factores que afectan los KPI de una empresa. Es útil para detectar conexiones sutiles entre múltiples variables y proporcionar una comprensión más profunda de cómo estas variables se relacionan con los KPI.
• Puede utilizar técnicas de análisis predictivo para entender el rendimiento futuro de los KPI en función de datos históricos y en tiempo real, identificando patrones y tendencias que ayuden a predecir el comportamiento futuro de los KPI. Esto proporciona información valiosa para la toma de decisiones estratégicas y la planificación a largo plazo.
• Puede analizar grandes cantidades de texto, como reseñas de clientes, comentarios en redes sociales o informes internos, para extraer información relevante sobre la satisfacción del cliente, la percepción de la marca y otros aspectos relacionados con los KPI. Utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y análisis de sentimiento, la IA comprende el tono y las emociones expresadas en el texto y proporciona una evaluación cuantitativa de estos aspectos.
• Puede identificar anomalías o desviaciones inusuales en los datos que podrían indicar problemas o oportunidades ocultas relacionadas con los KPI. Al comparar los datos actuales con los patrones históricos o estableciendo límites de referencia, la IA puede detectar anomalías que requieren una atención especial o que podrían la necesidad de ajustar los KPI existentes.

Implementación de los nuevos KPI generados

Cuando se introduce la IA como una herramienta para descubrir los KPI más efectivos, es probable que se necesite cambiar los procesos de medición de rendimiento y definición de éxito en el negocio. Este cambio requiere tiempo, empatía y paciencia.

Implementar nuevos KPI y combinarlos con los existentes es un proceso continuo que demanda seguimiento, análisis y adaptación a medida que evoluciona el negocio.

Para una implementación efectiva hay tener en cuenta temas como los siguientes:

1. Evaluación de los KPI existentes y determinación de  si hay áreas en las que no se esta midiendo el rendimiento o la eficacia de manera adecuada.
2. Definición de los objetivos específicos que se desea lograr con los nuevos KPI basados en IA. Estos objetivos deben ser medibles, relevantes y alineados con la estrategia empresarial
3. Selección de las técnicas de IA que son relevantes para los objetivos planteados. Puede incluir técnicas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, entre otras.
4. Definición de las métricas y fuentes de datos para cada KPI basado en IA,
5. Desarrollo y entrenamiento de modelos de IA que puedan analizar los datos y generar los KPI deseados.
6. Implementación y prueba los KPI basados en IA así como una integración efectiva con los sistemas y procesos existentes.
7. Monitoreo y ajuste del desempeño de los nuevos KPI para asegurar de que los KPI basados en IA sean relevantes y útiles para la organización.

La implementación exitosa de nuevos KPI basados en IA puede proporcionar una ventaja competitiva significativa al permitir una mejor comprensión y análisis de los datos empresariales.

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