Todo está en los datos: ¿Puede la Inteligencia Empresarial ayudar a resolver los problemas de la IA?

Ante el reto de implantar la IA y aportar un valor empresarial real, los fabricantes pueden sentirse inseguros sobre por dónde empezar.

Una base sólida en inteligencia empresarial puede ayudar a las empresas a organizar, analizar y comprender los datos para que las inversiones se alineen de forma más estratégica con sus objetivos empresariales.

La IA depende de datos limpios y accesibles para funcionar eficazmente. A muchas empresas les cuesta:

• Datos en silos: Su información está dispersa en múltiples sistemas y departamentos.
• Incoherencia de los datos: Cuando los datos están en formatos diferentes, incluyen imprecisiones o proceden de registros obsoletos, esto puede hacer que la IA no sea fiable.
• Falta de comprensión de sus datos: Conocer tus datos y sus posibles carencias es fundamental para desplegar con éxito la IA.
• Falta de objetivos claros: Algunas empresas cometen el error de desplegar la IA sin comprender plenamente sus objetivos y los problemas que quieren resolver. Esto puede conducir a una pérdida de tiempo y recursos.

Por ejemplo, un fabricante de equipos industriales de tamaño medio se enfrentaba al problema de los silos de datos entre sus equipos de compras, almacén y producción. Debido a registros de inventario desalineados y hojas de cálculo que no se mantenían actualizadas, la empresa se veía a menudo agobiada por pedidos duplicados y retrasos. Una plataforma de BI que combinaba datos de su cadena de suministro, ERP y sistemas de producción en un único panel mejoró la visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario, los programas de producción y las métricas de rendimiento de los proveedores.

¿El resultado? La empresa vio reducirse en un 30% las roturas de stock, y los plazos de entrega en un 25%. La asignación de mano de obra se optimizó gracias a una previsión más precisa de la demanda. Los jefes de equipo pudieron pasar de una resolución de problemas reactiva a una toma de decisiones más proactiva.

Comenzar con una sólida base de datos

Antes de implantar la IA, conviene evaluar tu panorama de datos actual. Empieza por identificar los datos que ya tienes, ya estén relacionados con la producción, la gestión de la cadena de suministro o la demanda de los clientes.

A continuación, es importante determinar dónde se almacenan estos datos: ¿en hojas de cálculo, sistemas ERP o bases de datos heredadas? Los datos dispersos e incoherentes son un problema común para las empresas. Que distintos departamentos trabajen a partir de fuentes de datos separadas puede provocar ineficacia e información poco fiable.

Un sistema de inteligencia empresarial puede ayudar a centralizar y limpiar los datos, agregando información de múltiples fuentes en un único sistema y mitigando las redundancias. Los cuadros de mando visuales pueden ayudar a controlar las tendencias clave y a tomar decisiones informadas.

El BI también puede ayudar a identificar y priorizar los casos de uso de la IA. En lugar de integrar la IA sin objetivos claros, puedes descubrir dónde tendrá más impacto la información basada en datos, ya sea en la reducción de costes, la optimización de las operaciones o la mejora de la experiencia del cliente.

Una vez que un fabricante dispone de un entorno de datos estructurado, el BI puede ayudar a descubrir dónde la IA puede impulsar el mayor impacto, permitiendo implementaciones estratégicas de alto valor. Los cuadros de mando en tiempo real pueden poner de relieve las tendencias clave y las ineficiencias, identificando posibles áreas para la automatización y la optimización impulsadas por la IA. El análisis de datos históricos puede revelar patrones de rendimiento, proporcionando una base sólida para los modelos de IA y las ideas predictivas. La detección de anomalías puede identificar problemas de calidad de los datos, asegurando que los sistemas de IA funcionen con información limpia y fiable.

Implantación de la IA: un enfoque gradual

En lugar de una gran inversión inicial en IA, un enfoque estratégico por fases comienza con la exploración y va ampliando gradualmente las iniciativas de éxito.

Paso 1: Empieza con pilotos de IA basados en datos

Utilizando la información de BI, identifica una o dos oportunidades de IA de gran impacto y empieza por lo pequeño. Esto permite a las empresas probar la IA en un entorno controlado y perfeccionar su enfoque antes de ampliarla. Por ejemplo, se puede implantar un chatbot con IA en el servicio de atención al cliente para gestionar consultas rutinarias, liberando idealmente a los agentes humanos para que dediquen su tiempo a cuestiones más complejas. Esto puede ser más eficaz que desplegar la IA en todos los puntos de contacto con el cliente a la vez, porque las empresas pueden medir la eficacia antes de un despliegue más amplio.

Paso 2: Establece tu plataforma y estrategia tecnológica

Para las empresas que desean integrar la IA en toda la organización, existen tres opciones principales que dependen de la infraestructura tecnológica existente en la empresa, las necesidades de escalabilidad, los recursos disponibles y el presupuesto:

Las mejores soluciones: Seleccionar herramientas de IA especializadas para funciones específicas, como el control de calidad automatizado o la previsión de la demanda basada en IA.

Soluciones de plataforma única: Eficaz para reducir la complejidad y el mantenimiento, este enfoque utiliza un sistema todo en uno, como un ERP con capacidades de IA.

Soluciones de IA a medida: Una estrategia o plataforma de IA para toda la empresa con soluciones de IA más personalizadas o propias, adaptadas a necesidades empresariales específicas. Este enfoque es ideal para las empresas con suficiente experiencia interna.

Paso 3: Evaluar, aprender, escalar y formar

Una vez que una iniciativa de IA tenga éxito, realiza una evaluación para comprender en profundidad los riesgos, así como lo que se necesita para que la organización la utilice y adopte con éxito. Las herramientas de BI pueden apoyar este proceso haciendo un seguimiento de los KPI, midiendo la calidad de los resultados de la IA e identificando dónde se necesitan mejoras o formación adicional. La ampliación debe alinearse con los equipos de TI, operaciones y gestión, para que haya una comprensión clara de los objetivos, los procedimientos operativos, las expectativas y la asignación de recursos.

El entrenamiento en la interpretación de la IA es un paso necesario, pero a menudo pasado por alto, para comunicarse y trabajar eficazmente con las herramientas de IA. Muchos modelos de IA requieren entradas bien estructuradas para generar resultados significativos. Los paneles de BI ofrecen visibilidad sobre cómo se utiliza la IA en los equipos, ayudando a las organizaciones a adaptar los esfuerzos de formación y mejorar su proceso de ampliación.

La IA tiene un potencial increíble para las empresas manufactureras en términos de eficiencia, ahorro de costes e innovación. La inteligencia empresarial puede ayudar a los fabricantes a comprender sus datos, identificar las oportunidades de la IA e implantarla con éxito.

Sobre el autor

Vera Nieuwland | Directora, Kaufman Rossin

Vera Nieuwland es directora de la práctica de servicios de consultoría empresarial de Kaufman Rossin y dirige la línea de servicios de Transformación Digital. Tiene más de 15 años de experiencia en transformación digital en sectores como el comercio minorista, la fabricación y distribución, la atención médica, la tecnología y el capital privado.

Antes de trabajar en Kaufman Rossin, Vera fue directora en una consultora de las Cuatro Grandes liderando proyectos relacionados con estrategias de crecimiento digital, innovación del modelo de negocio y experiencia del cliente. Más recientemente, dirigió el equipo de estrategia e información de una empresa emergente de tecnología de comercio electrónico, creando una plataforma de comercio de nueva generación e impulsando el crecimiento de una cartera de marcas nativas digitales.

Obtuvo su Máster en Finanzas Matemáticas y Economía Empresarial y su Licenciatura en Economía Financiera en la Universidad de Ámsterdam.

Sobre el autor

Lilia Restrepo | Directora, Kaufman Rossin

Lilia Restrepo es Directora del equipo de operaciones empresariales de Kaufman Rossin, donde aporta su experiencia en la creación de cuadros de mando con perspectivas empresariales, así como en el desarrollo de soluciones de elaboración de informes para crear impacto y aumentar la eficacia de los procesos internos.

Antes de incorporarse a Kaufman Rossin, Lilia contaba con experiencia en análisis de negocios, contabilidad, marketing y abastecimiento y compras en empresas de medios. Con más de 10 años de experiencia, Lilia aporta amplios conocimientos en la creación de procesos ETL y el diseño de paneles de control para obtener información clave y alcanzar objetivos comerciales y financieros.

Lilia se licenció en Contabilidad en la Universidad Tecnológica de México y obtuvo su Maestría en Ciencias en Análisis de Big Data en la Universidad de St. Thomas. Lilia es bilingüe en inglés y español.

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