Si bien la gestión corporativa basada en datos es una disciplina ampliamente difundida y aceptada en todos los sectores de actividad, existe un sesgo que nos lleva a utilizar indicadores y datos estáticos que muestran nada más que situaciones ya conocidas. En otras palabras, nos conforma contemplar la luna en sus diferentes fases, desconociendo que hay un “lado oscuro” que no es posible observar, pero puede marcar la diferencia en la toma de decisiones.

 

Dado el enorme volumen de datos disponible, ¿dónde están aquellos que nos ayudarán a maximizar los resultados? El gran desafío se encuentra en buscar lo que no se conoce, identificar segmentos y comportamientos de los cuales no se tiene evidencia.

 

La utilización de motores de búsqueda potenciados con Inteligencia Artificial Generativa (IAG) brindan una solución a este asunto, ya que permiten que los datos hablen por sí mismos, identificando patrones y anomalías de forma no atendida (no guiados por un humano), y presentándolos al usuario para su análisis. 

 

A modo de ejemplo, firmas líderes en soluciones de Business Intelligence como Microsoft y Tableau han incorporados análisis de IAG que procesan los datos y presentan conclusiones autónomas, las cuales podrán o no ser utilizadas por los decisores. 

 

Estas tecnologías acercan a las empresas capacidades de análisis estandarizadas, de bajo costo y en plazos cortos, que anteriormente requerían proyectos complejos de desarrollo con inversiones significativas.

 

Es que las empresas realizan grandes inversiones en la digitalización de sus procesos, implementan soluciones de gestión, canales de venta y automatizan interacciones con clientes, generando así infinidad de datos pero, generalmente, estos no son aprovechados en todo su potencial. 

 

Por ejemplo, las plataformas de Ecommerce, sobre las cuales se sustentan indicadores de uso tradicional como volumen de venta, ticket promedio y tasa de conversión, entre otros. Esta información es sumamente útil, pero no refleja la totalidad de la información disponible, ya que a través de estas plataformas se puede acceder a indicadores de venta no atendida, tiempos promedio de navegación por segmento de clientes, relaciones entre productos buscados (los cuales pueden servir como insumo para propuestas de “up sell” y “cross sell”) y otros indicadores que permiten perfilar la conducta de los clientes.