10 tendencias que marcan el futuro de la inteligencia empresarial

Al igual que en cualquier otro sector, muchas de las tendencias que probablemente darán forma al futuro de la inteligencia empresarial en 2024 y más allá estarán impulsadas por la repentina y generalizada disponibilidad de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Muchas, pero no todas.

Por ejemplo, la última tendencia de nuestra lista aborda la necesidad de combinar la tecnología de BI (que ayuda a identificar tendencias en el rendimiento empresarial) con la inteligencia de procesos (que puede explicar por qué están sucediendo, identificar qué procesos abordar y proporcionar los medios para hacerlo). En resumen, la inteligencia de procesos convierte la información «práctica» de BI en una «puesta en marcha».

Este artículo analizará algunas de las tendencias de BI más importantes que parecen estar destinadas a redefinir la forma en que las empresas aprovechan sus datos para obtener una ventaja competitiva.

Tendencia 1: Analítica aumentada (más IA en BI)

Se prevé que para 2026 la inteligencia artificial generativa alterará considerablemente el 70 % de las iniciativas de diseño y desarrollo de nuevas aplicaciones web y aplicaciones móviles. Las herramientas de inteligencia empresarial forman parte de esta revolución. No pasará mucho tiempo antes de que la integración de las tecnologías de IA y aprendizaje automático se considere una apuesta básica para una herramienta de BI moderna: algunos podrían argumentar que ya hemos alcanzado ese punto.

A continuación te presentamos algunas de las aplicaciones cada vez más frecuentes de la analítica aumentada (el uso de tecnologías de IA para recopilar, mejorar, automatizar, analizar, compartir y activar datos de BI para respaldar decisiones basadas en datos).

Preparación y tratamiento de datos

Las organizaciones cuentan con enormes volúmenes de datos en bruto que deben cribar, analizar, limpiar, alinear, estandarizar e integrar para generar el máximo valor de su plataforma de BI. Los sistemas de IA pueden automatizar estos procesos ETL (extracción, transformación y carga), proporcionando a los equipos de BI datos precisos, relevantes y con el formato correcto, lo que supone un gran ahorro de tiempo y esfuerzo.

Más allá de esto, la IA también puede extraer información previamente inaccesible de datos no estructurados (como correos electrónicos, contratos o campos de texto libre), que se estima representan hasta el 80 % de los datos empresariales, y cargarlos en el modelo de BI.

Análisis predictivo

La analítica avanzada se ha convertido en una conocida tarjeta de presentación de la IA generativa. Una de esas aplicaciones, dentro de la inteligencia empresarial, es el análisis predictivo. Utilizando datos históricos, datos de BI en tiempo real y contexto empresarial aprendido, la IA pronostica los resultados empresariales futuros para fundamentar la toma de decisiones estratégicas.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo lleva un paso más allá el papel de la IA en el proceso de toma de decisiones. Mientras que el análisis predictivo sugiere lo que es probable que ocurra, el análisis prescriptivo aprovecha los mismos puntos de macrodatos y el contexto empresarial para sugerir lo que una organización «debería» hacer para alcanzar sus objetivos empresariales.

Información personalizada de BI

Las soluciones de inteligencia empresarial basadas en IA pueden personalizar la información en función de las preferencias y funciones de cada usuario. Mediante el análisis del comportamiento del usuario y de las interacciones de datos anteriores, la IA adapta los informes pertinentes, destaca las métricas clave y selecciona información específica para cada usuario, lo que mejora la experiencia con información contextual.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La inteligencia empresarial democratiza los datos de las empresas, puesto que ofrece información a un espectro más amplio de empleados de una organización. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) lleva este concepto a un nuevo nivel y permite descubrir datos de forma independiente al personal no técnico. El PLN es la rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores comprender, procesar y generar lenguaje humano.

En el entorno de BI, el PLN facilita al usuario la realización de análisis detallados de datos mediante consultas a plataformas de inteligencia empresarial utilizando su lenguaje cotidiano. En esta experiencia de «BI conversacional», la interfaz de PNL interpreta la consulta, realiza el análisis y devuelve las respuestas. Al eliminar la necesidad de conocimientos técnicos sobre cómo consultar una base de datos de BI, el PLN proporciona un método sencillo para descubrir información.

Tendencia 2: Inteligencia empresarial de autoservicio

La dependencia de equipos de TI, analistas de negocio u otro personal técnico puede suponer un cuello de botella en los procesos de inteligencia empresarial, al ralentizar el flujo de información a los responsables de la toma de decisiones. Esta es posiblemente la razón por la que las opciones de autogestión de BI son cada vez más populares (se prevé que el tamaño del mercado mundial de autogestión de BI pase de 5710 millones de dólares en 2023 a 20 220 millones de dólares en 2030).

Una herramienta de autogestión de BI permite a cada usuario de la empresa, en sus diferentes funciones y niveles de cualificación, convertirse en un científico de datos ciudadano. Cada uno puede acceder, analizar y actuar a partir de los datos empresariales sin recurrir a especialistas en TI o BI.

Las soluciones de autogestión de BI suelen ofrecer interfaces fáciles de usar que permiten al usuario desplazarse fácilmente por los datos empresariales, explorar la visualización de datos con funciones intuitivas de arrastrar y soltar, y configurar informes o alertas a medida. El concepto de autogestión mejora las posibilidades de descubrimiento de datos de una organización, fomenta la alfabetización en datos y democratiza el análisis de datos, lo que permite a cualquier parte interesada autorizada extraer información valiosa.

Tendencia 3: análisis integrados

La integración de componentes de BI, como las visualizaciones o los informes, en el flujo de trabajo y las aplicaciones estándar de los usuarios, en lugar de utilizar una plataforma independiente, es una de las tendencias de inteligencia empresarial que están emergiendo con fuerza. Se estima que el mercado de la analítica integrada tendrá un valor de 68 880 millones de dólares en 2024, pero para 2029 se espera que alcance los 132 030 millones. Las ventajas de este enfoque incluyen:

• Facilidad de adopción: con los análisis integrados, los elementos de BI se incorporan a aplicaciones y entornos de trabajo conocidos, lo que permite integrar la BI a los flujos de trabajo existentes, en lugar de crear nuevos flujos de trabajo para integrarla.
• Productividad y velocidad de generación de valor: la posibilidad de generar información de BI a partir de aplicaciones conocidas allana la curva de aprendizaje, mejora la comprensión y el rendimiento y acorta el plazo de generación de valor.
• Promueve la colaboración: el análisis integrado en las aplicaciones empresariales principales puede llevar la BI a todas las partes interesadas y permitir el intercambio fluido de información y debates basados en datos.

Tendencia 4: Seguridad de datos, gobernanza de datos

Para ofrecer información práctica, el software de BI debe procesar grandes volúmenes de datos empresariales. A medida que la BI se democratiza a través de la modalidad de autoservicio y se activa en diversos dominios en la nube, aumentan los riesgos de acceso no autorizado, uso indebido y falta de confianza en los datos. Mantener la seguridad, la calidad y la integridad de estos datos es, por tanto, fundamental para las estrategias de inteligencia empresarial, tanto desde el punto de vista de la optimización de los resultados como para garantizar la conformidad de la privacidad de los datos con normativas como la CCPA o el RGPD. En el futuro, también podría incluir leyes derivadas de la propuesta «Declaración de Derechos de la IA».

La gobernanza de los datos incluye, por ejemplo, la definición de políticas claras en materia de propiedad y uso de los datos, la aplicación de tecnologías de cifrado y el despliegue de controles de acceso por funciones. Más recientemente, la gobernanza de los datos se ha extendido también a la supervisión y el control del uso que la IA hace de los datos de BI. Es fundamental que las empresas que utilizan la IA comprendan las razones que impulsan el análisis predictivo y actualicen constantemente el contexto empresarial en el que se basan las previsiones de la IA.

Como dice Gartner: «Un programa integral de gestión de la confianza, los riesgos y la seguridad (TriSM) de la IA te ayuda a integrar la tan necesaria gobernanza desde el principio y a garantizar de forma proactiva que los sistemas de IA cumplen con las normas, son justos y confiables y protegen la privacidad de los datos».

Cuanto mayor sea el énfasis en generar valor a través de la analítica empresarial basada en la IA, más importantes serán la gobernanza y la seguridad de los datos. Como indicador, el tamaño del mercado de gobernanza de datos en 2024 se estima en 3270 millones de dólares. Para 2029 se espera que alcance los 8030 millones de dólares.

Tendencia 5: gestión de la calidad de los datos

Una solución de BI depende totalmente de la calidad de sus datos para proporcionar información precisa que permita tomar decisiones bien fundamentadas. En consecuencia, la gestión de la calidad de los datos es un componente cada vez más importante de la aplicación de la inteligencia empresarial. De hecho, se prevé que el tamaño del mercado de herramientas de calidad de datos crezca hasta los 8490 millones de dólares en 2030, frente a los 3230 millones de 2023.

Las herramientas de inteligencia empresarial impulsadas por datos de mala calidad pueden convertir una posible ventaja competitiva en un verdadero desastre comercial, porque:

• Las inversiones financieras en soluciones de BI se desperdician;
• Los datos incorrectos generan análisis de datos deficientes que impulsan decisiones erróneas y desvirtúan las estrategias empresariales;
• El entrenamiento de aplicaciones de IA generativa con datos deficientes socava su eficacia e inteligencia de decisiones.

Las soluciones de gestión de datos agilizan la limpieza, normalización, verificación y alineación de los conjuntos de datos, así como la validación de la procedencia de la información. Garantizan que los datos de las decisiones fundamentadas en datos proporcionen una base sólida para las estrategias empresariales.

Tendencia 6: BI colaborativo

Las plataformas de inteligencia empresarial colaborativa combinan herramientas de BI con tecnologías de colaboración habituales (un ejemplo de las muchas que hay es Power BI con Microsoft Teams) para facilitar el intercambio de información y la colaboración estratégica entre diferentes funciones empresariales. Las plataformas de BI colaborativas permiten a diferentes equipos trabajar juntos de forma simultánea en el análisis de datos, a menudo integrando hilos de discusión en los informes de BI con el fin de estimular la resolución mutua de problemas, las colaboraciones basadas en datos y la comprensión compartida.

Lectura: Celonis Connector para Power BI potencia la plataforma de informes empresariales de Microsoft con minería de procesos

Tendencia 7: inteligencia de decisiones

Gartner define la inteligencia de decisiones (DI) como.«una disciplina práctica que hace avanzar la toma de decisiones mediante la comprensión explícita y la ingeniería de cómo se toman las decisiones y cómo se evalúan, gestionan y mejoran los resultados a través de los comentarios». Como tendencia emergente en la inteligencia empresarial, se centra en el uso de la tecnología de IA para mejorar, acelerar e incluso automatizar las decisiones que se derivan de los datos de BI.

El software DI utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para procesar los macrodatos de una empresa y crea una capa semántica de reglas y contextos empresariales para fundamentar los análisis predictivos que producen perspectivas orientadas al futuro para mejorar la capacidad de toma de decisiones de una organización. Los informes apuntan a que el mercado global de DI crecerá de 13 300 millones de dólares en 2024 a 50 100 millones de dólares en 2030.

Tendencia 8: BI móvil

En 2023, se estimó que casi el 96 % de la población digital mundial utilizaba un dispositivo móvil para conectarse a internet. Dada la omnipresencia de los teléfonos móviles y el crecimiento del BYOD (trae tu propio dispositivo) en los lugares de trabajo, no es de extrañar que las soluciones de inteligencia empresarial optimizadas para dispositivos móviles vayan a ser cada vez más frecuentes. Un estudio, por ejemplo, prevé que entre 2021 y 2026 el mercado de inteligencia empresarial móvil experimentará una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 22,43 %.

La BI en dispositivos móviles ofrece a los directivos la comodidad de disponer de información sobre la marcha para tomar decisiones basadas en datos, estén donde estén y siempre que necesiten la información. El crecimiento de los conjuntos de datos de BI en la nube y la mayor velocidad de Internet móvil han convertido la inteligencia empresarial interactiva y optimizada para móviles en una atractiva realidad.

Tendencia 9: narración de datos

«Para 2025, las historias de datos serán la forma más extendida de consumir análisis y el 75 % de las historias se generarán automáticamente mediante técnicas de análisis aumentado».

Esta predicción de Gartner ilustra la importancia cada vez mayor de la narración de datos como medio para ofrecer una visión impactante de la inteligencia empresarial, una importancia corroborada por el hecho de que la mayoría de las principales plataformas de BI incluyen ya extensiones de narración de datos. La narración de datos es una variante de los informes de inteligencia empresarial que introduce tanto la estructura narrativa como la narrativa real en las visualizaciones para enfatizar las ideas importantes, explicar lo que está sucediendo y por qué.

Introduce una narrativa de datos unificada cuyas visualizaciones ayudan a orientar al público, en lugar de dejarle que extraiga conclusiones o relaciones causales determinadas. Esta técnica resulta especialmente útil cuando se comparten datos entre varios equipos con conocimientos diferentes, que de otro modo podrían no captar la importancia de las tendencias que se comunican.