Así está cambiando la expansión empresarial con IA

 

---

¿Puede una empresa realmente adelantarse al mercado en un entorno saturado de datos?

La respuesta podría estar en cómo transforma la información en inteligencia accionable.

---

Había una época en la que los datos eran solo números acumulados en sistemas, sin una historia clara detrás. Hoy, esos mismos datos pueden definir el rumbo de una empresa… o dejarla rezagada si no sabe interpretarlos a tiempo.

Por años, las organizaciones han enfrentado el reto de recolectar y dar sentido a información múltiple que proviene de múltiples fuentes y fluye de manera constante. Ventas, tendencias de compra, picos de consumo o caídas en la demanda son piezas de un mismo rompecabezas que, con una estrategia adecuada de análisis, pueden convertirse en conocimiento clave para la toma de decisiones.

Datos y decisión.

En el contexto actual, no basta con tener datos disponibles. El mercado tiende a favorecer a quienes logran entender dónde, cómo y cuándo actuar. La pregunta es cómo transformar esa información en una herramienta realmente útil para diferenciarse en un entorno competitivo.

Según la tercera edición de la encuesta Desafíos empresariales, de EY Shape the future with confidence, en Colombia el 90% de las empresas considera la inteligencia artificial (IA) un factor importante, especialmente en áreas de analytics y Big Data, al punto de llamarla “la “columna vertebral” de toda transformación digital.

En esa misma línea, Deiro Nicanor Gonzalez, gerente de tecnología de Esri Colombia, explica:

“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”

.

Tareas como la ingeniería de datos, que antes podían consumir más de la mitad del tiempo de un analista, hoy pueden resolverse en cuestión de horas y con un margen de error menor.

Sin embargo, la adopción aún es parcial. De acuerdo con el informe IDC LATAM, 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”.

Adopción de IA.

En Colombia, una parte importante del mercado continúa concentrada en analítica descriptiva. El uso de IA para análisis más avanzados, como modelos predictivos (qué pasará) o prescriptivos (qué debería hacerse), todavía es limitado, lo que representa una oportunidad de evolución para las organizaciones.

Mientras algunas empresas aún dependen de hojas de cálculo, otras han migrado hacia herramientas de business intelligence (BI), que permiten diagnosticar el estado de una organización a partir de indicadores clave o KPI basados en información histórica.

El business analytics (BA), en cambio, da un paso adicional: busca anticipar escenarios futuros y responder preguntas como “¿qué pasaría si…?”, utilizando estadística avanzada y modelos de IA. Este enfoque permite identificar patrones más profundos, simular decisiones y comprender causas con mayor precisión.

En términos sencillos, el BI funciona como el retrovisor del negocio y el tablero de un vehículo, mientras que el BA se asemeja a un GPS que orienta la mejor ruta hacia un objetivo.

“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.

Del BI al BA.

Más allá del análisis tradicional, el componente geográfico empieza a jugar un papel clave en la toma de decisiones. Preguntas como dónde está la mayor demanda comercial, si una red comercial se está canibalizando o qué zonas tienen potencial real pueden resolverse con mayor precisión mediante análisis espacial en los Sistemas de Información Geográfica (GIS).

Nicanor explica que herramientas como 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 integración del componente geográfico en el BI, conocida como location intelligence, permite ubicar los KPI en el territorio y tomar decisiones con base en ese contexto. En el caso del BA, el análisis geoespacial ayuda a proyectar escenarios futuros considerando el comportamiento del negocio en distintas zonas.

Inteligencia geográfica.

Aunque durante años este tipo de inteligencia estuvo reservada a perfiles altamente especializados, hoy se ha vuelto más accesible para organizaciones que buscan incorporar una visión territorial en sus decisiones de expansión y estrategia comercial.

---