Emerge un Rol Clave en la Era de la IA: El Analista de Inteligencia Artificial
La siguiente etapa en la evolución de los negocios no reside únicamente en la adopción de la inteligencia artificial (IA), sino en la capacidad de contar con profesionales que permitan a estas tecnologías comprender a fondo las operaciones empresariales. Mientras la atención se centra en los ingenieros que desarrollan modelos lingüísticos avanzados y agentes de IA sofisticados, una transformación silenciosa está ocurriendo en los departamentos de análisis de las compañías visionarias: la consolidación del rol del Analista de IA.
Conversaciones recientes con Andy MacMillan, director ejecutivo de la plataforma de análisis empresarial Alteryx, subrayan la importancia de esta función, a menudo subestimada, en la revolución de la IA. Según MacMillan, cerrar la brecha entre los datos empresariales en bruto y la información preparada para la IA exige una pericia humana que fusione el conocimiento técnico con una profunda visión de negocio.
«Considero que surgirá una gama completamente nueva de roles debido a la IA», afirmó MacMillan. «Actualmente hablamos mucho de los roles tecnológicos. Personas que están construyendo los grandes modelos lingüísticos, personas que están construyendo los agentes de IA. Pero creo que lo que también se necesitará es la experiencia de negocio».
La Desconexión entre IA y Datos Empresariales
Durante décadas, la mayoría de las organizaciones han estructurado sus datos en función de las aplicaciones empresariales. Los datos del CRM están diseñados para soportar el software CRM; los datos del ERP, para las funciones del ERP. Sin embargo, la IA demanda una configuración diferente.
«Lo que esencialmente es el proyecto de preparación y transformación de datos más grande del mundo está a punto de comenzar», explicó MacMillan. «Las empresas están reconsiderando para qué necesitan usar estos datos».
Este desajuste plantea un desafío fundamental: no se puede simplemente dirigir un sistema de IA hacia los datos empresariales existentes y esperar que comprenda los procesos de negocio, las políticas internas o las particularidades del sector. MacMillan lo ilustró con el ejemplo práctico de las comisiones de ventas:
«Si le preguntas a un líder de ventas cuál es el plan de comisiones, te dirá: ¿en qué equipo está? ¿En qué región se encuentra? ¿Cómo es su plan de compensación? ¿Qué incentivos y programas estamos ejecutando?», detalló. «Puede que tengas que obtener su plan de comisiones de tu plataforma de comisiones. Puede que tengas que obtener su salario base de tu base de datos de RRHH. Porque normalmente, su comisión es un porcentaje de su salario».
¿Qué es Exactamente un Analista de IA?
El Analista de IA actúa como puente entre el conocimiento del negocio y las capacidades de la inteligencia artificial. Estos profesionales comprenden tanto las operaciones empresariales como la manera de preparar los datos para que la IA aporte un valor real.
Según MacMillan, el candidato ideal es «realmente esa combinación de comprensión de datos y perspicacia empresarial. No se trata solo de alguien que pueda hacer ciencia de datos o informática muy interesante. Tendrá que entender qué es lo que realmente impulsa el negocio».
Estos analistas aplican su conocimiento sobre cómo funcionan los procesos de negocio y lo traducen en flujos de trabajo de datos que la IA puede utilizar. Comprenden qué preguntas deben formularse y qué contexto se necesita para que las respuestas sean significativas.
«Creo que durante la próxima década habrá una enorme oportunidad para todos los que sepan trabajar con estos conjuntos de datos y comprendan el negocio», anticipó MacMillan. «Son usuarios de negocio, no simplemente científicos de datos. Son personas que comprenden cómo los datos hacen funcionar la empresa».
El Centro de Intercambio de Datos para IA
Más allá de la preparación técnica de los datos, las organizaciones se enfrentan a desafíos de gobernanza para determinar qué información debe ser accesible para los sistemas de IA.
«Tenemos un mandato de arriba abajo para usar más IA y un mandato de arriba abajo de que ninguno de nuestros datos, nuestra propiedad intelectual, ninguna de nuestra información puede ser introducida en ninguna herramienta de IA», comentó MacMillan, describiendo las directrices contradictorias que ha escuchado de varios clientes.
Es aquí donde el concepto de un «centro de intercambio de datos de IA» (AI data clearinghouse) se vuelve fundamental: un enfoque sistemático para revisar, aprobar y gestionar qué datos alimentan a los sistemas de IA.
«Puedes tener un proceso en el que vuelvas al centro de intercambio», detalló MacMillan. «Entras en un flujo de trabajo de datos como uno que podrías construir con Alteryx, y dices, okay, en este flujo de trabajo, este flujo de datos, voy a extraer esta información y voy a volver a publicar este flujo de trabajo. Voy a obtener la aprobación de nuevo».
Esta estructura formal ayuda a las organizaciones a equilibrar la innovación con las preocupaciones de cumplimiento y seguridad, creando un sistema auditable y manejable para poner la información empresarial a disposición de las herramientas de IA.
De los Paneles de Control a las Perspectivas Generadas por IA
La transformación impulsada por la IA también está modificando la forma en que interactuamos con la analítica. En lugar de paneles estáticos que requieren interpretación humana, la IA puede entregar informes narrativos que destacan las perspectivas más importantes.
«Imagina que en lugar de que la visualización sea ir a un panel, ir a mi gran panel de control de la empresa, y que todo esté codificado por colores, y yo esté haciendo clic tratando de averiguar qué está pasando. ¿Qué pasaría si, en cambio, simplemente estuvieras recibiendo un informe que te dijera qué está ocurriendo?», sugirió MacMillan.
Alteryx está invirtiendo en esta capacidad con lo que denominan «Informes Mágicos» (Magic Reports): análisis generados por IA que explican los sucesos en lugar de limitarse a mostrar datos.
«Mi ejemplo anterior sobre las ventas bajas en el Suroeste es un ejemplo inventado, ¿verdad? ¿Y si estuviera recibiendo un informe, mi informe de ventas cada semana, y mi informe de ventas no fuera solo un conjunto de números, sino un análisis?», elaboró MacMillan. «‘Oye, Andy, aquí está tu informe. Así es como van las cosas. Por cierto, las ventas han bajado en el Suroeste; notarás esto'».
El Futuro de la Analítica Empresarial
La adaptación de los datos empresariales para su uso por parte de la IA representa un cambio fundamental en cómo las organizaciones conciben sus activos de información. Aunque las implementaciones actuales de IA a menudo se centran en tareas creativas utilizando datos no estructurados, el verdadero valor empresarial provendrá de la aplicación de la IA a los datos de negocio estructurados.
«Hoy en día, los casos de uso más potentes en torno a la IA tienden a ser el uso de trabajos creativos para crear otros trabajos creativos», señaló MacMillan. «Eso es diferente a preguntarle qué está pasando en la región Suroeste y que entienda cómo analizar tu negocio».
Esta transición plantea interrogantes estratégicos sobre qué sistemas y capacidades deben poseer las organizaciones frente a cuáles deben adquirir. ¿Dependerán las empresas de los agentes de IA de sus proveedores de software existentes, construirán sistemas propios o crearán enfoques híbridos?
«Creo que los próximos cinco años en tecnología van a ser más interesantes que cualquier otro quinquenio, quizás desde el boom de las .com», vaticinó MacMillan. «A medida que la gente realmente reconsidere lo que es posible».
Las Personas Detrás de la Revolución de la IA
Si bien existe preocupación por la posibilidad de que la IA reemplace puestos de trabajo, MacMillan percibe una oportunidad enorme, particularmente para aquellos en el ámbito de la analítica que adopten estos cambios.
«Para algunas personas, eso es una preocupación bastante grande. Pero creo que si estás en el espacio de datos y análisis, habrá una gran necesidad de mucho conocimiento sobre cómo operan las empresas», afirmó.
El rol del Analista de IA representa no solo un nuevo título de trabajo, sino un reflejo de cómo la IA está remodelando el entorno empresarial. Las implementaciones más exitosas no serán aquellas con los algoritmos más sofisticados, sino las que mejor combinen las capacidades tecnológicas con la pericia empresarial humana.
A medida que las organizaciones navegan por esta transición, aquellas que reconozcan la importancia del elemento humano para hacer que la IA sea verdaderamente útil para el negocio obtendrán ventajas significativas al convertir la inteligencia artificial en auténtica inteligencia de negocio.
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Impacto Económico
La consolidación del rol de Analista de IA exige una inversión estratégica en talento, ya sea mediante la contratación de nuevos perfiles o la capacitación del personal existente. Además, implica asignar recursos a la crucial tarea de preparar y transformar los datos empresariales para que sean compatibles con la IA. Aunque esto representa un desembolso inicial, el retorno de la inversión puede ser sustancial, materializándose en decisiones operativas y estratégicas más rápidas y acertadas, optimización de procesos y una mayor eficiencia general. Por el contrario, las empresas que demoren la adopción de este enfoque podrían enfrentar un coste de oportunidad significativo, perdiendo terreno frente a competidores más ágiles.
Ventaja Competitiva
Las organizaciones que integren eficazmente a los Analistas de IA en sus equipos de datos y análisis obtendrán una ventaja competitiva marcada. Estos profesionales permiten ir más allá de la aplicación genérica de modelos de IA, adaptando las herramientas a las complejidades y matices específicos del negocio. Esta capacidad para extraer valor único y contextualizado de los propios datos se traduce en una comprensión más profunda del mercado, una mejor anticipación a las tendencias y una capacidad superior para personalizar ofertas y operaciones, diferenciándose claramente de aquellos competidores que se limitan a análisis tradicionales o a implementaciones superficiales de IA.
Impulso a la Innovación
El Analista de IA actúa como un catalizador para la innovación dentro de la empresa. Al combinar el conocimiento del negocio con las capacidades analíticas avanzadas de la IA, pueden identificar patrones ocultos, descubrir nuevas oportunidades de mercado y señalar áreas de mejora operativa que antes pasaban desapercibidas. Este rol es fundamental para impulsar la innovación en procesos, desarrollar nuevos productos o servicios basados en insights derivados de datos, y fomentar una cultura empresarial verdaderamente orientada a los datos, donde la IA contextualizada informa la estrategia y la toma de decisiones a todos los niveles.
