¿Está muerto el Business Intelligence? El impacto de la IA Generativa en los sistemas de reporting

Por Carlos Amat, Executive manager y Gerard Villarroya, Senior Executive Manager en SDG Group.

En los últimos años, el sector farmacéutico ha experimentado una transformación radical en su relación con los datos. Desde el desarrollo de nuevos medicamentos hasta la gestión eficiente de cadenas de suministro, el análisis de datos ha sido el motor que impulsa la innovación y mejora la eficiencia. En este contexto, los sistemas de Business Intelligence han sido una herramienta clave para estructurar, analizar y reportar datos de manera fiable. Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial generativa ha generado un debate intenso: ¿estamos presenciando el fin del BI tal como lo conocemos? ¿Podemos reemplazar nuestros informes por interacciones mediante lenguaje natural con nuestros datos?

La respuesta, lejos de ser categórica, apunta hacia una convivencia entre ambas tecnologías, cada una con su papel específico y su relevancia en contextos concretos.

El modelo tradicional: Virtudes y limitaciones del BI
Los sistemas de BI surgieron para cubrir una necesidad clara: convertir datos en conocimiento accionable. Su mayor virtud reside en la capacidad de estructurar grandes volúmenes de información, presentarla de manera clara y permitir la toma de decisiones basadas en evidencia.

Sin embargo, aun teniendo la información centralizada y fiable, este tipo de soluciones aún requieren la digestión y contextualización de toda la información que se presenta en pantalla. Este fenómeno a menudo implica la creación de reportes ad-hoc (en su mayoría presentaciones de power point) cuya fuente de información es el dashboard. Estos suelen ser creados por uno o varios analistas que contextualizan y "describen" la situación.

Además, aunque las herramientas de visualización han mejorado significativamente, explorar datos más allá de los informes predefinidos sigue siendo un desafío para muchos usuarios.

Por otro lado, uno de los puntos fundamentales a la hora de crear un dashboard es asegurar que se cuente una historia. Un hilo conductor que ayude al usuario a responder sus preguntas, que le ayude a generar nuevas y que en definitiva lo sitúe en el análisis. Aún así, debe ser el ojo experto humano quien interprete esos datos y elabore sus conclusiones.

¿Puede la IA Generativa asistirnos en este paso? La respuesta es sí, y en el siguiente punto veremos cómo.

La irrupción de la IA Generativa: Promesas y realidad
La IA generativa ha traído consigo una ola de innovación que promete transformar cómo las empresas entienden y utilizan los datos. Su capacidad para extraer información de documentos, crear contenido ya sea texto, imágenes o videos ha sido más que demostrada. Sin embargo, ¿puede aportar el mismo valor en el reporting corporativo?

Si se realiza alguna prueba con las IAs generalistas -como las que se incluyen en las herramientas de visualización- se pueden obtener resultados bastante decepcionantes; por ser genéricas, irrelevantes o carentes de accionabilidad. Esto se debe a que no tienen contexto de negocio ni conocimiento de la ontología de los datos. Es lógico pensar que estas herramientas van a ir aumentando la presencia de la IA Generativa en sus productos, pero es difícil saber cuándo y el impacto real hasta que esto suceda.

Desde SDG Group llevamos tiempo ejecutando este tipo de iniciativas y queremos compartir cómo hemos subsanado estos puntos y qué resultados estamos obteniendo.

La siguiente imagen nos muestra una comparativa entre los resultados obtenidos por las IAs generalistas y nuestra propuesta para generación de insights a través de IA Gen.

Desde nuestro punto de vista este tipo de soluciones necesitan un enfoque muy similar al diseño de un dashboard. Hay que asegurarse de que hay una historia analítica que guía al usuario mediante la combinación de palabras y números hacia unas acciones concretas. En esta imagen se puede ver un ejemplo de ello:

Futuro: Cómo obtener valor de la IA Generativa en los sistemas de analítica guiada
Desde SDG Group consideramos que existe una combinación óptima entre el BI tradicional y la IA Generativa. Entendemos que la IA generativa puede aportar muchísimo valor al reporting de las empresas si se aprovecha correctamente su potencial. Por otro lado, no todo tiene por qué ser IA Generativa, al igual que en su día no todo tenía que ser un dashboard. Este tipo de soluciones cuesta implementarlas y requiere que las empresas desarrollen ciertas capacidades y mantengan el foco puesto en aquellas soluciones que generarán más impacto en negocio.

Existen una serie de pasos que debe seguir cualquier iniciativa de IA Generativa, con el fin de obtener insight relevantes:

- Partir de un repositorio de datos corporativo, consistente y gobernado.
- Selección de las métricas relevantes para el negocio.
- Aplicación del contexto de negocio y definición de la historia analítica.
- Uso del motor de generación de conocimientos.
- Aplicación de la IA Generativa para la construcción de la narrativa analítica en base a la selección de los insights relevantes para la toma de decisiones y el uso de la terminología corporativa.

A continuación podemos ver un ejemplo ilustrativo.

Como podemos ver, este enfoque se aleja del paradigma “habla con tus datos” de lienzo en blanco, donde los usuarios pueden realizar libremente preguntas sobre los datos y estos son respondidos por una IA. Este enfoque vela por la veracidad de la información y asegura que el marco analítico utilizado para el análisis del negocio tiene sentido.

Conclusión
Desde SDG Group consideramos que aún hay recorrido para los sistemas de BI en su enfoque como analítica guiada, y lejos de ser canibalizados por sistemas de IA Generativa, son un buen aliado para acortar el camino hasta la obtención de conocimientos.

En este artículo hemos visto un ejemplo de cómo podemos apoyarnos en la IA Generativa para  aportar una capa narrativa a los informes, lo que nos permite acelerar la accionabilidad de los conocimientos que nos ofrecen nuestros datos. Y gracias a ello hemos visto cómo ofrecer mensajes simplificados y enfocados a los equipos de fuerza de ventas, sin que tengan que navegar por un gran número de informes de ventas y actividad.  O cómo simplificar enormemente los informes de mercado mediante una narrativa que nos permita entender las causas que hay detrás de lo que vemos en nuestros informes.

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