Tomar decisiones sobre expansión comercial solía requerir semanas de análisis manual. Hoy, gracias a la inteligencia artificial y al business analytics, las empresas pueden simular escenarios futuros y sustentar propuestas ante la junta en cuestión de horas.
Por años las empresas se han visto en la difícil tarea de recolectar y dar sentido a los datos que llegan de una innumerable variedad de fuentes y de manera constante.
El volumen de ventas, las tendencias de compra, los picos de consumo o recaídas, todo es información que se almacena y con una buena estrategia de análisis de datos, puede generar conocimiento valioso que ayuda a tomar decisiones que los dejen un paso por delante de la competencia.
En la época actual tener datos no es suficiente. El mercado le pertenece a quien sabe dónde, cómo y cuándo actuar, pero ¿cómo lograr que la información se convierta en una verdadera herramienta que genere una diferencia?
La inteligencia artificial, el aliado clave para reducir riesgos y anticiparse al mercadore
Según la tercera edición de la encuesta Desafíos y Tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025, de EY Shape the future with confidence, en Colombia el 90% de las empresas considera la IA como un factor importante, especialmente en temas de Analytics y Big Data, llamándolo “la “columna vertebral” de toda transformación digital”.
Y no es para menos. Según explica Deiro Nicanor Gonzalez, gerente de tecnología de Esri Colombia, “la IA reduce tiempos y errores al automatizar la preparación de datos, mejorando la calidad, y asiste en la realización del análisis, detectando anomalías, patrones y tendencias de forma temprana, lo que acelera la toma de decisiones”.
Por ejemplo, funciones como la ingeniería de datos, que antes podía consumir más de la mitad del tiempo de un analista, hoy se puede lograr en horas y con un margen de error reducido.
No obstante, según el informe Analítica e Inteligencia Artificial para desarrollar una cultura basada en datos creado por el International Data Corporation (IDC), solo el “47% de las organizaciones en LATAM usan IA. De esas empresas, 60% usan estas soluciones para BI y analítica como parte de una estrategia empresarial”.
En Colombia gran parte del mercado aún se concentra en analítica descriptiva. El uso de la IA para el análisis de datos, y los modelos predictivos (¿qué pasará?) o prescriptivos (¿qué debería hacerse?) sigue siendo limitado, lo que hace que se pierda una gran oportunidad de crecimiento.
Business analytics, más allá de la inteligencia de datos
Mientras algunas empresas siguen trabajando con hojas de cálculo, en lugar de plataformas avanzadas, otras emplean business inteligence (BI) para diagnosticar y presentar el estado de una organización (o un proceso), a través de indicadores clave o KPI, que basan sus resultados en el análisis de información histórica de la empresa.
El business analytics (BA) da un paso más allá y se enfoca en plantear escenarios futuros y entender el ¿qué pasaría si…?, usando estadística avanzada y modelos de IA. Con esta herramienta se pueden revelar patrones profundos, simular decisiones óptimas o explicar causas.
En términos sencillos, el BI tradicional se puede ver como el retrovisor y el tablero del vehículo, mientras que el BA es el GPS que indica cuál es la mejor ruta para llegar al destino.
“El BA termina siendo mejor, porque significa que la organización está evolucionando a nivel de analítica. Pero el BA no cancela el BI; ambos son practicas analíticas del negocio, atadas a la madurez de una organización”, señala el gerente de tecnología de Esri Colombia.
La inteligencia geográfica convertida en decisiones de negocio
¿Dónde está realmente la mayor demanda? ¿El negocio está canibalizando su propia red? ¿Qué zonas tienen potencial real y cuáles están saturadas? Estas son dudas que pueden resolverse con más rapidez y precisión mediante el análisis espacial en los Sistemas de Información Geográfica (GIS por sus siglas en inglés).
Nicanor aclara que herramientas como el ArcGIS de Esri “permite enriquecer el BI y el BA al incorporar el componente geográfico, ayudando a las organizaciones a entender no solo qué ocurre en el negocio, sino dónde ocurre. Sus capacidades de análisis geoespacial e inteligencia artificial integrada facilitan la detección de patrones, anomalías y comportamientos territoriales, acelerando la toma de decisiones y mejorando la estrategia y la operación”.
La inclusión del componente geográfico en el BI (location intelligence) agrega el “dónde” ocurren los KPI, permitiendo tomar decisiones sobre el territorio. Si se agrega al BA (geospatial analytics), los escenarios futuros planteados incluyen un análisis del comportamiento de la empresa en el territorio.
La inteligencia geográfica se convierte en una herramienta que brinda perspectivas para los negocios y, aunque anteriormente era considerada solo para los expertos, ahora es más accesible para quienes desean tener contexto territorial en la expansión comercial de su negocio.