Siete herramientas de Inteligencia Artificial para optimizar el análisis de datos

Las empresas están adoptando los modelos de Inteligencia Artificial (IA) debido a su capacidad para automatizar tareas repetitivas y analizar grandes volúmenes de datos, permitiendo que los profesionales se concentren en labores más estratégicas y creativas.

En particular, la IA aplicada al análisis de datos se ha vuelto crucial para mejorar la eficiencia en áreas clave como el marketing, recursos humanos, manufactura y la cadena de suministro.

Efectividad en las estrategias comerciales

Según Federico Hernández, CPO de la academia tecnológica latinoamericana Henry, la IA aplicada al análisis de datos personaliza mejor las campañas al segmentar audiencias y analizar el comportamiento de los clientes, incrementando hasta en 50% la efectividad de las estrategias comerciales.

Esta capacidad de análisis preciso permite a las empresas dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más efectiva, logrando resultados significativos en términos de conversión y retorno de inversión.

Mejoras en procesos de selección y retención de talento

La IA también ha tenido un impacto considerable en el área de recursos humanos. Hernández destaca que esta tecnología optimiza hasta un 70% los procesos de selección y retención de talento, analizando grandes cantidades de datos sobre candidatos y colaboradores.

Esto no solo agiliza el proceso de contratación, sino que también contribuye a tomar decisiones más informadas, mejorando la calidad de las incorporaciones y la satisfacción laboral de los empleados.

Capacitación en nuevas tecnologías

Ante estos cambios, Hernández enfatiza la importancia de capacitarse en estas tecnologías. Aunque las máquinas no reemplazarán a las personas, aquéllos que no incorporen la IA en su trabajo corren el riesgo de quedar rezagados en el mercado laboral.

La formación en esta inteligencia y análisis de datos se ha vuelto esencial para los profesionales de todos los sectores, ya que representa una ventaja competitiva en un entorno laboral en constante evolución.

Herramientas destacadas para el análisis de datos

Existen diversas herramientas de IA que facilitan el análisis de datos de manera efectiva. Algunas de las más destacadas incluyen:

• H2O.ai: conocida por sus capacidades avanzadas de machine learning, que permiten predecir comportamientos y tendencias de manera efectiva.
• DataRobot: automatiza la creación de modelos predictivos, facilitando el uso de IA incluso para usuarios sin conocimientos técnicos.
• MonkeyLearn: utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar grandes volúmenes de texto y convertirlos en información valiosa para la toma de decisiones.
• Trifacta: clave en la preparación y limpieza de datos, facilita el trabajo de los analistas al optimizar estos procesos.
• Tableau: herramienta de visualización de datos que, gracias a la IA, sugiere las mejores formas de representar la información de manera automática.
• Knime: plataforma que facilita la creación de flujos de trabajo de análisis de datos sin la necesidad de programar, haciéndola accesible a un amplio rango de usuarios.
• Google Cloud AI: ofrece modelos preentrenados de IA que permiten analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y rápida.

Complementos tecnológicos en el análisis de datos

Además de estas herramientas, Federico Hernández menciona que el Big Data y tecnologías como Apache Hadoop son recursos tecnológicos complementarios que facilitan el análisis de datos a gran escala. La combinación de estas tecnologías potencia aún más la capacidad de las empresas para extraer información valiosa de sus datos, permitiendo una toma de decisiones más informada y estratégica.