Los datos son un activo empresarial clave para la ventaja competitiva. La Inteligencia de Negocios (o Business Intelligence BI) transforma estos datos en métricas e información visual para una toma de decisiones rápida y precisa.
Desde que el término Inteligencia de Negocio se acuño por primera vez en 1865 (más de 150 años atrás) las metodologías y herramientas a disposición de las empresas y profesionales se fueron multiplicando.
Entre las décadas de 1980 y 1990 empezaron a tomar fuerza conceptos como data warehouse, la estandarización de SQL, y las primeras herramientas de análisis y reportería especializadas, dándole forma, en consecuencia, a la actual práctica de Business Intelligence (BI).
Más adelante, en los 2000, empezaron a introducirse herramientas que hacían el análisis de datos más accesible aún, como Tableau a inicios de la década y PowerBI en el 2011. Estos facilitaban la conectividad entre diversos soportes de datos (bases de datos, hojas de cálculo, csv, etc.) justo en un momento en el que el Big Data entraba en escena y la posibilidad de almacenar una enorme cantidad de datos en la nube para su análisis junto con datos almacenados localmente empezó a estar disponible.
Inteligencia Artificial: ¿Cómo funciona el ciclo de vida de esta tecnología?
Ahora, en 2025, es que estas herramientas - que dieron lugar a una camada de analistas enfocados en brindar resultados más que en luchar en cómo conectar datos - nos ofrecen características enfocadas en acelerar, aún más, el tiempo de entrega.
Hoy es posible acceder a lo que se denomina “inteligencia de negocio conversacional”, generando “charlas” con un reporte, preguntando cosas que no se muestran o son poco claras. A su vez, también se pueden hacer análisis aumentados, con herramientas que permiten invertir más tiempo analizando y menos lidiando con aspectos técnicos de BI. Reportes y tableros generados automáticamente en base al contexto y datos suministrados permiten a audiencias no necesariamente entrenadas en BI poder rápidamente llegar a conclusiones (siempre que los datos y contextos sean los correctos).
Además, un buen análisis de datos es la génesis de múltiples soluciones, pero gracias a la ayuda de agentes IA con capacidades para ejecutar tareas de forma autónoma, la velocidad desde el diagnóstico a la solución se incrementa significativamente. Optimización de la cadena de suministros de forma autónoma, en base a oferta y demanda en tiempo real, mediante el ajuste de órdenes de compra notificando a las personas de interés es un caso donde la inversión en IA ofrece un retorno e impacto inmediato.
Con las múltiples ofertas de alojamiento de datos en la nube (Google Cloud, Azure, AWS, etc.) cada vez es menos necesario “casarse” con un proveedor de almacenamiento en la nube. Las prácticas de BI y herramientas modernas permiten analizar los datos provenientes desde diversas plataformas fácilmente, ahorrando costes de migración.
La IA es un claro agente catalizador. Aquellos profesionales que lo adopten en su flujo de trabajo podrán obtener resultados certeros en tiempo récord. Como toda herramienta, hay que saber usarla, y, en el caso de la IA y la Inteligencia de Negocios, la calidad de los datos, el entendimiento del contexto, conocer las limitaciones de las herramientas y suplirlas a base de experiencia y conocimiento seguirán siendo ejes fundamentales de todo buen profesional de datos.
Para las organizaciones líderes, estas tecnologías emergentes no son simplemente opciones futuras para explorar gradualmente, sino imperativos estratégicos actuales que determinarán la capacidad competitiva en los próximos años. La habilidad para analizar datos más rápido, con mayor profundidad y convertirlos en acciones automatizadas ya está separando a los líderes del mercado de los seguidores. Es momento de preguntarnos: ¿de qué lado queremos estar?
*Lead Data Scientist en Concentrix Argentina
