El arte de la toma de decisiones con inteligencia artificial (IA): ¿cómo podemos reducir la incertidumbre?

La inteligencia artificial (IA) está altamente vinculada a la ciencia de los datos. Los algoritmos de redes neuronales no aprenden solos. Deben ser entrenados, mediante técnicas y tecnología, que se conoce como Machine Learning. Los datos estructurados y no estructurados son la clave para ayudar a que nuestas herramientas de IA funcionen como queremos. ¿Cuáles son los pasos que nos permiten convertir los datos en decisiones que nos conduzcan al éxito?

Gartner, firma de investigación global, asegura que “la IA no es una panacea, pero puede ser una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones”. Es decir, no podemos pedirle a las herramientas creadas por los seres humanos resultados que excedan a sus capacidades y limitaciones. Es fundamental que tengamos plena conciencia de las actividades que podemos realizar con dichos instrumentos tecnológicos.

En ese sentido, se espera que la IA cree 133 millones de nuevos puestos de trabajo para 2030, muchos de los cuales requerirán habilidades de toma de decisiones (Gartner). Eso quiere decir que una de las competencias que debemos desarrollar en nuestros equipos de análisis y planificación es la de ciencia de los datos y analítica de datos. Ellas son las profesiones del futuro y, desde ya, hay vacantes pendientes de ser ocupadas por los mejores especialistas en ciencia de los datos, matemáticas, estadísticas y demás áreas relacionadas.

Puedo sugerirte tres acciones que te permitirán tomar las mejores decisiones usando inteligencia artificial (IA):

  1. Capacitar equipos. Es importante conformar un equipo de análisis de datos. Ciertamente, dependiendo del tamaño de la organización, dicho equipo puede ser de un miembro o quizás alguien que también realiza otras funciones. En cualquier escenenario, las empresas deben tener gente capacitada en ciencia de los datos y dominar las herramientas que permiten mostrar los resultados de los diferentes esquemas de análisis, depuración y visualización de los datos.
  2. Inversión en herramientas. Existen muchas herramientas, como Tableau o PowerBI, pero lo importante es que podamos disponer de dichas plataformas para realizar nuestro trabajo, creando tableros o dashboards con facilidad para que la data se pueda mostrar en formatos que faciliten la toma de decisiones.
  3. Estrategia de datos. Las organizaciones deben definir un plan de datos que permita depurar de manera automática y constante las fuentes para que puedan hacerse los ajustes necesarios y se cuente con las informaciones adecuadas en tiemo real. La alta gerencia debe hacer conciencia plena de la importancia estratégica de una gestión de datos efectiva.

En este mundo de la IA y la ciencia de los datos es importante mantenerse actualizado. Por eso, recomiendo que puedan estudiar a fondo el tema y para eso dejo algunos recursos gratuitos que considero pueden ser de tu interés.

Recursos: Power BI on Microsoft Learn | Microsoft Learn

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