Gamers ahora disponen en Latam de SSD más fría
Que la Inteligencia Artificial (IA) mejore la toma de decisiones es una aspiración. MicroStrategy trabaja para que la analítica de datos lo logre.
Con información precisa en tiempo real, convenientemente recuperada y organizada, decidir no solo será más rápido sino, también, más eficiente.
Hace alrededor de un lustro, The Standard CIO anticipó que el incremento de dispositivos de la Internet Industrial de las Cosas (IIoT) abriría una nueva etapa para la analítica de datos.
La automatización y el despliegue actual de la Inteligencia Artificial (IA) constituye un nuevo nivel en el análisis de datos para la toma de decisiones.
Según Gartner, para 2026, más del 75% de las empresas con operaciones avanzadas de datos utilizarán plataformas de analítica en tiempo real, con capacidades de IA para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Dicho de otra manera, para que esta predicción pueda materializarse, en 2.025 deberán darse las condiciones para ello.
Sin embargo, el pronóstico de Gartner no significa que no haya importantes desafíos por delante. De hecho, otro estudio, esta vez de NewVantage Partners, indica que:
- 92% de las empresas están invirtiendo en IA y analítica avanzada
- Pero sólo el 29% logra un impacto transformacional debido a la complejidad en el manejo de datos
Tecnología para gerenciar
El análisis basado en IA ya no está restringido a los científicos de datos; ahora permite que todos (desde los analistas que revisan paneles hasta los gerentes que toman decisiones rápidas en línea) puedan acceder instantáneamente a la información de los datos y actuar en consecuencia.
Tradicionalmente, los retos de la analítica giraban en torno a la latencia de los datos, las limitaciones de procesamiento y las restricciones de almacenamiento.
Esto llevó a las organizaciones a depender de sistemas de procesamiento por lotes desactualizados, que generaban retrasos en los insights y oportunidades perdidas.
Sin embargo, los avances recientes en arquitecturas nativas de la nube, motores de procesamiento en flujo y computación en memoria han hecho que la analítica en tiempo real sea más accesible y eficiente.
A medida que avanzamos, las empresas que prosperarán no solo serán aquellas con más datos sino, también, aquellas que puedan transformarlos en información procesable a la velocidad del negocio.
Cada sector industrial tiene sus propios, independientes y característicos casos de uso. También sus propias ventajas.
En el sector salud, los sistemas de monitorización de pacientes utilizan IA para analizar signos vitales y predecir complicaciones críticas.
En retail, la hiperpersonalización ha incrementado las tasas de conversión hasta en un 30%.
Altamente regulados
En las iniciativas gubernamentales, estas tecnologías optimizan desde el flujo de tráfico hasta la seguridad pública.
El sector financiero implementa evaluación instantánea de riesgos y detección automática de fraudes, mientras que las iniciativas gubernamentales optimizan desde el flujo de tráfico hasta la seguridad pública.
Un ejemplo de la integración de Inteligencia Artificial (IA) en el sector financiero se encuentra en un estudio de McKinsey.
Esta investigación destaca que el 40% de las instituciones ya utiliza IA generativa (GenIA) en procesos críticos como la evaluación de riesgos crediticios, agilizando tiempos y mejorando la precisión.
Todo ello ha inspirado a MicroStrategy a depurar las herramientas que ofrece al mercado para adecuarlas las demandas del mercado.
Así, la suite Auto de MicroStrategy ejemplifica este cambio, la misma busca democratizar y acelerar la toma de decisiones basada en inteligencia artificial, haciéndola accesible a usuarios de todos los niveles con funciones como:
- Auto SQL: Genera consultas SQL de forma automática, democratizando el análisis de datos.
- Auto Dashboard: Crea dashboards de manera automática utilizando inteligencia artificial para identificar métricas clave.
- Auto Answers: Utiliza procesamiento de lenguaje natural para responder preguntas de usuarios de forma natural y acelerar la toma de decisiones.
- HyperIntelligence: Integra información relevante directamente en las aplicaciones utilizadas por los usuarios, mejorando la productividad.
- Auto SQL: Genera consultas SQL de forma automática, democratizando el análisis de datos.
