Comprender la función del contexto en la BI basada en IA

En todo entorno laboral, el contexto juega un papel fundamental en la forma en la que la BI basada en IA interpreta y procesa las consultas. Los empleados aportan un bagaje de conocimiento contextual, como terminología específica del sector y siglas propias de la empresa, que la IA debe interpretar con precisión para tomar decisiones eficaces.

MicroStrategy cumple con este objetivo gracias a que la IA puede acceder a la información de la organización y aprender de ella, lo que hace que las interacciones tengan mayor naturalidad y eficacia. Por ejemplo, si un empleado usa una sigla específica, el bot de IA puede interpretarla de la misma forma en la que lo haría cualquier compañero de trabajo, gracias a MicroStrategy Semantic Graph. Este sólido marco comprende las funciones, los niveles de seguridad y las visualizaciones de datos para proporcionar respuestas a medida según las necesidades de cada usuario.

Las barreras persistentes para la adopción de analytics

Por lo general, las organizaciones se topan con tres importantes barreras en sus intentos por incorporar el análisis de forma general: la fricción en flujos de trabajo, los distintos niveles de alfabetización en datos y la confiabilidad con respecto a los datos.

Fricción en flujos de trabajo

El acceso a la información es más eficaz cuando se incorpora directamente en el flujo de trabajo del usuario. Herramientas como Garmin, Fitbit o incluso una estación meteorológica casera y sencilla logran su cometido porque brindan información inmediata y relevante sin interrumpir la rutina. Sin embargo, cuando los usuarios deben apartarse de su flujo de trabajo para consultar dashboards o buscar información, hay menos probabilidades de que interactúen con las herramientas de análisis, lo que causa su infrautilización.

Alfabetización en datos

En una organización, no todo el mundo es experto en datos. Si bien ciertos empleados saben qué datos necesitan, quizás no tenga la capacidad para compilar o analizar conjuntos de datos por su cuenta. Esta brecha puede dañar la eficacia de la toma de decisiones y demorar los procesos, puesto que los empleados esperan a que los colegas más versados en el tema les ayuden.

Confiabilidad

A raíz de la descomunal cantidad de datos que está disponible hoy en día, es vital garantizar la precisión y la fiabilidad de la información. Si no se confía en los datos, toda la información que se desprenda de ellos (sin importar cuán sofisticada sea) carecerá de valor, ya que los usuarios dudarán en usarla para fines prácticos.

HyperIntelligence: menos fricción en los flujos de trabajo

Para abordar estos desafíos, MicroStrategy presentó HyperIntelligence, una herramienta diseñada para reducir la fricción al proporcionar capacidad analítica directamente a los trabajadores de primera línea, independientemente de su función. En esencia, HyperIntelligence conecta datos a lo que MicroStrategy denomina “hypercard” o “hipertarjeta”: una tarjeta compacta cargada de datos que se superpone a cualquier aplicación sin necesidad de programación o integración.

Estas hipertarjetas se pueden personalizar para que muestren información sobre cualquier “entidad” dentro de la organización, ya sea un cliente, un producto o una ubicación. Gracias a esta flexibilidad, los usuarios pueden acceder a los datos más relevantes con tan solo un vistazo, sin tener que cerrar la aplicación o abandonar el flujo de trabajo. Por ejemplo, un corredor de seguros que use un sistema de gestión de reclamaciones puede colocar el cursor sobre los nombres resaltados para ver datos clave al instante, lo que le ayudará a tomar decisiones informadas con mayor rapidez. Esta integración natural con el flujo de trabajo existente no solo ahorra tiempo, sino que también aumenta la probabilidad de que los empleados recurran a los datos disponibles y, por lo tanto, se incrementen las tasas de adopción en toda la organización.

Mejorar la alfabetización en datos con IA generativa

El auge de la IA generativa, sobre todo de los modelos de lenguaje extensos (LLM) como GPT-4, generó un cambio en todas las industrias, debido a su capacidad para comprender y generar textos parecidos a los humanos. No obstante, aunque los LLM sirven para tareas relacionadas con el lenguaje y la creación de contenido, presentan limitaciones intrínsecas. Necesitan cantidades descomunales de datos para su entrenamiento, lo que puede generar sesgos. Además, no resultan idóneos para realizar análisis de datos precisos.

Por ejemplo, cuando se le pidió a GPT-4 que hiciera operaciones sencillas tomando como base un conjunto de datos, el modelo no pudo arrojar resultados precisos. Esto se debe a que la IA generativa está optimizada para producir contenido que emula el lenguaje y la creatividad humanas, pero no para manipular datos con precisión.

Al reconocer estas limitaciones, MicroStrategy desarrolló una solución que combina las ventajas de los LLM con la rigurosidad de la BI. La IA interpreta las preguntas hechas en lenguaje natural y las traduce en un formato que las herramientas de BI pueden procesar. Luego, el sistema de BI usa estos datos para hacer cálculos y suministrarle información precisa al LLM que, a su vez, genera una respuesta basada en el lenguaje que los usuarios pueden entender. 

Este enfoque híbrido, cuya marca es Auto, funciona como un asistente de BI basado en IA que ayuda a los usuarios a interpretar y analizar datos de forma más eficaz. Esto empodera a los empleados que no tienen conocimientos técnicos para que se animen a interactuar con datos de forma más intuitiva y segura.

Esta integración se diseñó para ser transparente, por lo que los usuarios pueden ver cómo se interpretan sus preguntas y de qué forma el sistema llega a las respuestas. Por ejemplo, si un empleado pregunta “¿Quiénes son los cinco empleados con el mejor rendimiento?”, la IA no solo brinda una respuesta, sino que también hace un desglose de cómo se procesó la pregunta. La transparencia ayuda a desarrollar la confiabilidad en el sistema, pues les garantiza a los usuarios que las respuestas de la IA son precisas y fidedignas.

Garantizar la confiabilidad y la seguridad en BI basada en IA

Al integrar la IA con la inteligencia empresarial, la confiabilidad y la seguridad son primordiales, sobre todo al tratar con datos empresariales sensibles. MicroStrategy garantiza que solo se compartirán datos mínimos y anónimos con la IA, por lo que la privacidad y la seguridad se mantendrán. La IA está configurada para que no recuerde las interacciones, así que la integridad de los datos está aún más resguardada.

Además, el sistema les permite a los usuarios enviar comentarios sobre las respuestas de la IA para una mejora continua. Si la respuesta no cumple con las expectativas, los usuarios pueden indicarlo. Así, la IA se nutrirá de los comentarios para mejorar las interacciones posteriores. Este ciclo de comentarios es crucial para refinar el rendimiento de la IA y garantizar que su evolución se adapta a las necesidades específicas de la organización.

Integración y personalización fluidas de las interacciones con IA

Al integrar las funciones de la IA directamente en el flujo de trabajo de BI (por ejemplo, mediante las hipertarjetas), los usuarios pueden hacer preguntas y recibir respuestas sin tener que cerrar la aplicación. Esta integración garantiza que los datos no pierdan solvencia ni utilidad.

Además, MicroStrategy personaliza las interacciones de la IA para que se ajusten a distintas funciones dentro de una organización. Por ejemplo, es posible que un bot diseñado para un socio de comercio minorista deba conocer terminología relacionada con la atención al cliente, mientras que un bot para un analista financiero podría centrarse en datos financieros. MicroStrategy permite este nivel de personalización mediante los activos de conocimiento, que permiten que la IA acceda a información adicional personalizada para funciones específicas. De esta forma, se garantiza que la IA brinde respuestas relevantes y útiles según el contexto, lo que mejora la experiencia del usuario y la consonancia con la marca de la empresa.

Combinar todos los factores con MicroStrategy ONE

La integración de la IA generativa y la inteligencia empresarial cobra vida en la plataforma MicroStrategy ONE, la cual se rige por tres principios fundamentales: extensión, confiabilidad y adaptabilidad.

• Extensión. Garantiza que se pueda acceder al análisis desde cualquier punto de la organización, lo que permite la adopción extendida y maximiza el impacto de las inversiones en datos.

• Confiabilidad. Se logra mediante el gráfico semántico de la plataforma. Garantiza que los datos y los análisis sean coherentes, seguros y estén regulados en toda la organización.

• Adaptabilidad Permite la integración de distintos proveedores de nube y demás tecnologías, lo que brinda flexibilidad y versatilidad a la plataforma para incorporar innovaciones emergentes como la IA generativa.

Al tener como base estos principios, MicroStrategy ONE ofrece una solución completa que no solo mejora la BI con IA, sino que garantiza que se haga de forma segura, confiable y adaptable a las necesidades futuras.

El futuro del análisis extendido

La integración de la IA generativa con la inteligencia empresarial marca un punto de inflexión en el análisis de datos. Al hacer frente a los desafíos relacionados con el contexto, la personalización y la confiabilidad, el enfoque de MicroStrategy garantiza que las organizaciones puedan utilizar la IA de forma óptima para mejorar los procesos de toma de decisiones y, al mismo tiempo, conservar la integridad y la seguridad de sus datos.

A medida que las tecnologías de IA y BI siguen evolucionando, cabe esperar que el potencial para crear soluciones basadas en datos más intuitivas y eficaces siga creciendo. MicroStrategy se encuentra a la vanguardia de esta evolución, por lo que se compromete a llevar la inteligencia a todos los niveles de la organización y lograr que los análisis de datos sean más accesibles y útiles que nunca. 

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