Disponer de más herramientas, indicadores y cuadros de mando no significa necesariamente vender más, captar mejores clientes o invertir con mayor eficacia.
La Predictive Intelligence permite anticipar tendencias y posibles escenarios, mientras que la Decision Intelligence ayuda a evaluar alternativas y decidir cómo actuar para mejorar los resultados empresariales
FYNEST advierte, la acumulación de información y la inversión en inteligencia artificial no garantizan mejores resultados si las compañías no saben convertir los datos en decisiones de negocio
Nunca las empresas habían tenido tanta información a su alcance. Conocen cuántas personas visitan sus páginas web, qué campañas generan más tráfico, cómo evolucionan sus ventas o qué productos despiertan mayor interés. Disponen de herramientas de analítica, cuadros de mando e inteligencia artificial capaces de procesar enormes cantidades de información. Y, sin embargo, muchas siguen teniendo el mismo problema: tienen los datos, pero no siempre saben qué hacer con ellos.
Una compañía puede detectar que sus ventas están cayendo y decidir aumentar la inversión publicitaria, cuando el verdadero problema está en que los clientes abandonan el proceso de compra. Otra puede destinar más presupuesto a captar nuevos usuarios sin advertir que mejorar la fidelización de los actuales sería más rentable. Son situaciones que señalan que disponer de más información no garantiza tomar mejores decisiones.
Para FYNEST, agencia internacional especializada en crecimiento digital, inteligencia artificial y marketing basado en datos, el verdadero desafío de las empresas ya no consiste únicamente en recopilar y analizar información, sino en convertirla en conocimiento útil para anticiparse a los cambios, identificar oportunidades y tomar decisiones que contribuyan a mejorar sus resultados.
“Durante años hemos invertido en herramientas capaces de decirnos prácticamente todo lo que ocurre en una empresa. Sabemos cuánto vendemos, cuántos clientes conseguimos o qué campañas funcionan mejor. Pero conocer estos datos no significa necesariamente entender por qué suceden las cosas ni saber qué decisión debemos tomar. Ahí está el verdadero reto”, explica Daniel Mardones Menéndez, director general de FYNEST en España.
Del análisis del pasado a la capacidad de anticiparse
Tradicionalmente, la analítica empresarial se ha centrado en explicar lo que ya ha sucedido. Sin embargo, la incorporación de modelos predictivos e inteligencia artificial permite avanzar hacia un escenario en el que se puede utilizar sus datos para anticipar tendencias, detectar riesgos e identificar oportunidades.
Es lo que se conoce como Predictive Intelligence, un enfoque que combina información histórica y modelos analíticos para estimar posibles escenarios. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede prever qué productos tendrán mayor demanda, mientras que una compañía de servicios puede identificar clientes con riesgo de abandono antes de perderlos. Pero anticipar lo que puede ocurrir no significa necesariamente saber cómo actuar.
“La inteligencia artificial puede ayudarnos a prever una caída de la demanda o identificar clientes que podríamos perder. Eso supone un avance importante, pero predecir no basta. La siguiente pregunta es qué hacemos con esa información y qué decisión puede generar mejores resultados”, señala Mardones.
Decision Intelligence: de los datos a las decisiones
Aquí entra en juego la Decision Intelligence, un enfoque que conecta los datos, los modelos predictivos y el conocimiento empresarial para evaluar alternativas y orientar la toma de decisiones.
La diferencia es sencilla: la analítica explica qué está ocurriendo, la Predictive Intelligence anticipa qué podría suceder y la Decision Intelligence ayuda a decidir qué hacer.
Por ejemplo, una compañía detecta una caída en la rentabilidad de sus campañas digitales. Su primera reacción podría ser incrementar la inversión. Sin embargo, un análisis más completo puede revelar que el problema está en la experiencia de compra o en una estrategia comercial que no prioriza los productos más rentables.
“En FYNEST entendemos que la tecnología debe estar al servicio de las decisiones empresariales, no al revés. No se trata de incorporar inteligencia artificial porque esté de moda, sino de utilizarla para resolver problemas concretos: vender mejor, reducir costes, conocer a los clientes o identificar nuevas oportunidades de crecimiento”, explica el director general de la compañía en España.
Más tecnología no siempre significa mejores resultados
La expansión de la inteligencia artificial ha multiplicado las posibilidades de análisis y automatización, pero también plantea un riesgo: que las empresas incorporen nuevas herramientas sin definir previamente qué problema quieren resolver.
Para FYNEST, las empresas no necesitan esperar a disponer de datos perfectamente depurados y estructurados para empezar a impulsar iniciativas digitales. Lo que durante años se consideró un requisito previo puede hoy desarrollarse, en muchos casos, durante el propio proceso: con una metodología adecuada, los sistemas inteligentes de análisis y elaboración de informes pueden detectar deficiencias, tener en cuenta la incertidumbre y aprovechar la información disponible. Esto facilita que incluso las empresas que consideran insuficientes sus datos comiencen con aplicaciones concretas y mejoren progresivamente su base de información. La clave está en evaluar qué permiten concluir los datos para cada objetivo y traducir esas conclusiones en acciones concretas cuyos resultados puedan comprobarse.
“La empresa que tenga más datos no será necesariamente la que mejores resultados consiga. La verdadera ventaja competitiva estará en saber interpretarlos, anticiparse y tomar decisiones con criterio. Porque lo importante no es cuánta información tenemos, sino qué somos capaces de hacer con ella”, concluye Daniel Mardones.
