El futuro de los datos y la analítica no son más paneles; es la inteligencia de decisiones

La empresa no carece de paneles. Puede ver más de la organización que nunca. Entonces, después de todas nuestras inversiones en datos, plataformas, visualizaciones y analítica de autoservicio, ¿por qué la organización sigue teniendo dificultades para decidir y actuar?

El camino de la señal a la acción sigue siendo sorprendentemente manual. Alguien debe localizar el panel correcto, interpretar lo que cambió, reconciliarlo con el conocimiento atrapado en otros sistemas y en la cabeza de las personas, reunir al equipo, decidir qué hacer y luego actuar.

Los paneles siguen siendo valiosos, pero se construyeron principalmente para mejorar la visibilidad. Rara vez reúnen todo el contexto que una decisión requiere. Casi nunca entregan inteligencia en el momento de la decisión. El problema no es el acceso a la información, sino la distancia y el esfuerzo entre la información y la acción. La IA está exponiendo esa brecha. La IA también ofrece a los líderes tecnológicos la oportunidad de cerrarla. 

Inteligencia de decisiones conecta datos confiables, contexto empresarial, juicio humano y acción gobernada alrededor de las decisiones que generan valor. Con ella, los CIO pueden evolucionar los datos y la analítica de una función de entrega de información impulsada por artefactos a un sistema de decisiones empresarial que crea mayor valor. Las ideas deben entregarse en el momento de la decisión, no dentro del límite del repositorio de datos empresarial.

El futuro de los datos y la analítica no son más paneles. Es la inteligencia de decisiones.

Conceda acceso gobernado por IA a los datos empresariales distribuidos

La inteligencia de decisiones depende de que la IA acceda a datos empresariales confiables como contexto sin comprometer los controles de seguridad existentes ni aumentar el perfil de riesgo de datos y analítica de la organización.

Lleve los modelos a los datos para mitigar el riesgo de IA. Proporcione a la IA contexto de datos en todas las plataformas. Unifique la procedencia y centralice seguridad de datos y controles de acceso en todo el patrimonio de datos.

Democratizar la analítica rutinaria y la construcción de paneles

Reasigne la producción de paneles al negocio. Proporcione datos y analítica de verdadero autoservicio. Para generar ideas recurrentes hoy, los recursos con habilidades en datos dedican horas y días a comprender los esquemas de datos, escribir consultas y canalizaciones, programar trabajos y visualizar métricas e indicadores clave de rendimiento. Los hablantes de lenguaje natural están menos favorecidos. Deben esperar en la cola del equipo de analítica durante semanas y meses.

Mi equipo implementó una herramienta de consultas en lenguaje natural (NLQ) para permitir a los empleados sin habilidades de datos, conocimiento de datos o fluidez técnica generar ideas significativas dentro de paneles personalizados que pueden compartir con otros. Desarrollan sus tableros en minutos u horas, usando solo indicaciones.

Por seguridad, preservamos las restricciones existentes de privacidad de datos y aplicamos seguridad a nivel de fila directamente desde nuestra plataforma de datos. Por privacidad, solo utilizamos modelos públicos para vectorizar la solicitud y compararla con los metadatos empresariales y técnicos. Por precisión y fiabilidad, limitamos las respuestas a datos empresariales gobernados y SQL ejecutable en lugar de respuestas variables, inexplicables y generadas por IA.

NLQ ha reducido el tiempo para obtener ideas un 90 % para los usuarios de lenguaje natural.

Además de la velocidad de decisión acelerada, observamos que una vez que el negocio heredó la autoría y la propiedad de los activos de inteligencia, adquirió una mayor conciencia de dónde se podía recuperar la inteligencia cuando más la necesitaba. 

La democratización de la analítica rutinaria y la construcción de paneles permite al equipo de datos y analítica recuperar capacidad valiosa para entregables de mayor valor.

Reinvertir la capacidad analítica en la detección de señales en el momento de la decisión

Reinvierta la capacidad liberada en inteligencia de decisiones. Identifique señales enterradas profundamente en los datos organizacionales. Preséntelas en ese momento crítico de la decisión en una única vista.

La empresa ya no pregunta, “¿Qué está sucediendo en esta cuenta?” Ahora pregunta, “¿Qué necesidad está expresando el cliente en sus interacciones con nosotros? ¿Qué producto o servicio satisfaría esa necesidad? ¿Qué individuo en qué departamento debería ser responsable de atender esa necesidad ahora mismo?”

Anteriormente, nuestra organización tenía dificultades para identificar oportunidades de aplicar servicios profesionales para mejorar la experiencia del cliente. Shared Customer Intelligence, una herramienta que analiza casos de soporte para identificar dónde los clientes tienen problemas para optimizar el uso del producto. Destaca los servicios profesionales y oportunidades de capacitación que más ayudarían a esos clientes. También recomienda escalar el caso cuando se detecta sentimiento negativo.

Para maximizar la capacidad del servicio al cliente, nuestra Case Analyzer app ofrece a los Gerentes de Servicio al Cliente resúmenes concisos y el sentimiento de todos los casos. Pueden incorporar una cuenta en apenas el 5 % del tiempo que antes requería, y pueden atender a más del doble de cuentas simultáneamente. La herramienta muestra resoluciones probables de casos basándose tanto en casos resueltos como en artículos de la base de conocimientos altamente relevantes. Proporciona ideas críticas al Gerente de Servicio al Cliente en el momento de la necesidad del cliente. 

Lo que aprendimos fue que la inteligencia de decisiones acelera la velocidad de decisión. Luego nos preguntamos qué beneficios adicionales podríamos obtener si las decisiones pudieran delegarse, preautorizarse o automatizarse dentro de los límites de gobernanza adecuados.

Conectar esas señales a una acción gobernada

La inteligencia de decisiones debe hacer más que mejorar las decisiones humanas consecuentes. La inteligencia de decisiones tiene tres modos: proporcionar contexto para informar una decisión humana, proponer una acción manteniendo la autoridad humana, ejecutar una acción autorizada bajo controles predefinidos.

Si el equipo de marketing no necesita validar la oportunidad de capacitación, habilite a los agentes de IA para invitar al cliente a un seminario web, ofrecer capacitación con descuento o abrir una oportunidad de servicios profesionales en el CRM. Si la causa raíz identificada de un caso es cierta, asigne a un agente para instruir al cliente a implementar la solución. Si es incierta, autorice a un agente a solicitar información adicional y registrar el intercambio con el cliente.

Las acciones autónomas requieren, por supuesto, una fuerte gobernanza de TI. Las acciones se automatizarán, la responsabilidad no. Los derechos de decisión, los umbrales de confianza y las reglas de escalamiento deben definirse claramente. La explicabilidad, la responsabilidad y la reversibilidad deben diseñarse y elaborarse cuidadosamente dentro del flujo de trabajo. La supervisión humana es esencial.

El modo “actuar” de la inteligencia de decisiones puede optimizar costos en el negocio y en TI. Los flujos de trabajo empresariales requieren menos supervisión humana y, como esa automatización se muestra fuera de los sistemas transaccionales, se evitan ciclos prolongados de modificación de objetos en CRM o ERP. Eso es positivo, porque el negocio está cada vez más intolerante a la espera de cambios en los sistemas. 

Con la propiedad de los paneles democratizada, la inteligencia de decisiones acelerada y algunas decisiones y acciones rutinarias delegadas a agentes con la gobernanza adecuada, los equipos pueden prepararse para la próxima evolución de los procesos de detectar‑decidir‑actuar.

Eventualmente democratizar elementos del diseño de flujos de trabajo

El destino final puede no ser simplemente analítica de autoservicio, decisiones mejoradas y flujos de trabajo automatizados. Con el tiempo, las interfaces de lenguaje natural podrían permitir a los equipos de negocio rediseñar componentes del flujo de trabajo por sí mismos, bajo la gobernanza de TI. 

La era de los paneles brindó a las empresas una visibilidad sin precedentes de datos interdominio. La era de la IA exige la capacidad de traducir inteligencia confiable en acciones oportunas y responsables. Los CIO deberían considerar estas cinco acciones:

Organizarse en torno a decisiones, no a entregables. Identificar decisiones empresariales recurrentes que aumenten desproporcionadamente los ingresos, optimicen costos, reduzcan riesgos y mejoren la experiencia del cliente.

Modernizar la cadena de inteligencia. Llevar modelos de IA a datos confiables como contexto. Aplicar la gobernanza, seguridad y linaje adecuados. Capacitar al personal humano en derechos de decisión, juicio y monitoreo de IA.

Liberar y reinvertir capacidad. Sustituir actividades rutinarias de consulta y visualización realizadas por el equipo de datos y analítica con la construcción de paneles dinámicos de autoservicio gobernados. Reinvertir en detección de señales, diseño de sistemas de decisión y reingeniería de procesos empresariales.

Racionalizar operaciones empresariales con agentes gobernados. Manteniendo la supervisión humana, la responsabilidad humana y la gobernanza de TI, redefinir los derechos de decisión y las rutas de escalamiento para incluir a los agentes. 

Evolucionar métricas de éxito. El uso y adopción de paneles son métricas débiles. Medir el tiempo de señal a acción, la calidad de la decisión y, como siempre, los resultados empresariales generados.

La era de los paneles hizo visible la información. La era de la inteligencia de decisiones debe hacerla consecuente.