¿Qué es la Inteligencia Activa o Active Intelligence?

La toma de decisiones en los negocios está evolucionando. Atrás quedaron los días en los que las empresas podían depender exclusivamente de informes históricos y análisis estáticos. 

Hoy en día, la capacidad de una organización para adaptarse a cambios en tiempo real es el verdadero diferenciador. 

Aquí entra en juego la Inteligencia Activa o Active Intelligence, una herramienta que no solo ayuda a captar datos en el momento, sino que permite actuar sobre ellos de inmediato, transformando cada interacción y optimizando cada decisión.

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Definición de Inteligencia Activa

La Inteligencia Activa, o Active Intelligence, es la capacidad de una organización para captar, analizar y responder a los datos en tiempo real. 

A diferencia de la inteligencia de negocios tradicional, que se basa en análisis retrospectivos y reportes estáticos, la Inteligencia Activa ofrece una visión continua y dinámica de los datos, permitiendo que las decisiones se tomen con información fresca y relevante en cada momento.

En pocas palabras, los datos no esperan: los insights se generan en el mismo instante en que la información es captada, lo que permite una reacción rápida y precisa.

¿Cómo funciona la Inteligencia Activa?

La Inteligencia Activa se basa en un flujo continuo de recopilación, procesamiento y análisis de datos que permite a las empresas responder a eventos en tiempo real. 

A diferencia de los sistemas tradicionales, que operan en base a datos almacenados previamente, la Inteligencia Activa captura cada nueva interacción o cambio en el entorno de la empresa, transformando esta información en insights y recomendaciones accionables al instante.

Para operar de forma dinámica, Active Intelligence utiliza una combinación de herramientas avanzadas:

• Inteligencia Artificial (IA): La IA identifica patrones complejos en grandes volúmenes de datos de manera inmediata, ayudando a anticipar las necesidades de los clientes o predecir tendencias en el mercado.
• Machine Learning (ML): El Machine Learning permite que los sistemas aprendan y se adapten continuamente. Con cada nuevo dato, los algoritmos mejoran su precisión, ofreciendo recomendaciones cada vez más acertadas y personalizadas.
• Automatización de datos: Esta tecnología permite el procesamiento sin intervención manual, agilizando el análisis de datos en tiempo real.

Imaginemos, por ejemplo, una tienda de retail que usa Inteligencia Activa para personalizar la experiencia del cliente. 

A medida que un cliente navega por la tienda en línea, el sistema registra su comportamiento: los productos que visualiza, cuánto tiempo permanece en cada sección, y si agrega artículos al carrito o no. 

Con esta información, el sistema puede ofrecerle recomendaciones personalizadas en tiempo real, o incluso enviar un recordatorio si abandona el carrito de compras.

Beneficios de la Inteligencia Activa en los negocios

La Inteligencia Activa trae ventajas clave que potencian la agilidad y precisión de las decisiones empresariales. A continuación, los beneficios principales:

• Toma de decisiones rápida y precisa: Permite adaptarse a cambios en tiempo real, mejorando la exactitud de las decisiones. Según IDC, el 70% de las empresas considera fundamental basar sus decisiones en datos actualizados para mantenerse competitivas en los próximos años.
• Mejora en la experiencia del cliente (CX): La capacidad de ajustar la oferta y el servicio en función de cada interacción en tiempo real optimiza la experiencia del cliente. 
• Optimización de recursos internos y de ventas: Al detectar patrones de demanda y ajustar inventarios o personal en tiempo real, las empresas pueden mejorar su eficiencia y aprovechar cada oportunidad de venta al máximo.
• Reducción del tiempo de reacción y ventaja competitiva: Al anticiparse a los movimientos de la competencia y las tendencias del mercado, las empresas ganan una ventaja al reaccionar antes que sus competidores.

¿Por qué el enfoque tradicional ya no es capaz de satisfacer la demanda de datos actual?

La respuesta es muy sencilla: las soluciones de business intelligence tradicional no fueron diseñadas para optimizar la toma de decisiones y de medidas en tiempo real. 

Y, contrariamente a esto, hoy las empresas necesitan una relación mucho más dinámica con la información porque la competitividad de una empresa depende de su rápida capacidad de respuesta ante los acontecimientos a medida que surgen y evolucionan.

Esto explica la insuficiencia de la BI tradicional incapaz de cumplir con las exigencias actuales por su enfoque pasivo, a través de la carga por lotes de conjuntos de datos históricos pre-configurados que representan el pasado en un esfuerzo por predecir el futuro.

Es decir, El BI tradicional proporciona una analítica más retrospectiva: utiliza los datos para comprender el pasado con el fin de mejorar los acontecimientos futuros.

Además, el BI tradicional requiere la participación constante del personal de TI y un complejo sistema informático.

 Este sistema es muy lento e ineficaz a largo plazo y mantiene el poder de los datos empresariales solo en manos de expertos. 

No proporciona a las empresas un soporte completo para la toma de decisiones.

Inversión en Inteligencia Activa

No cabe duda de que la inversión hecha a nivel mundial por las empresas en soluciones analíticas cada vez más sofisticadas ha sido importante durante estos últimos años.

Asimismo, muchas siguen enfrentándose a grietas en su canal de datos de analítica que impiden alcanzar la inteligencia activa que hoy se necesita para la toma de decisiones acertadas que hagan prosperar al negocio. 

Según el informe de Qlik, en 2020 solo el 2% de las empresas encuestadas recibieron una calificación alta en la toma de decisiones.

Por otro lado, desde el 2021, el 31 % de las empresas señalan que una de las principales razones por las que fracasan los proyectos de analítica es no disponer de datos para el análisis y a un 96 % de las mismas compañías les resulta difícil encontrar fuentes de datos para el análisis. 

Sin embargo, para empresas dinámicas como Schneider Electric, capaz de predecir resultados financieros trimestrales con una precisión del 99% gracias a la analítica, las recompensas son jugosas.

El secreto: buscar la optimización de todas las oportunidades estratégicas de negocio mediante una toma de decisiones informada.

En otros sectores, como el de salud, pasa lo mismo. La analítica del cuidado de la salud requiere el uso de grandes cantidades de datos recopilados para proporcionar a las organizaciones insights accionables para impulsar la toma de decisiones basada en hechos que mejoran la planificación, la gestión, la medición y el aprendizaje.

Además, nuevas empresas que entran en el mercado y los nuevos abordajes para la prestación del cuidado de la salud aumentan la competencia en este nicho. La construcción de competencias de analítica mediante la inteligencia activa ayuda a las organizaciones del cuidado de la salud a aprovechar el big data para generar insights accionables.

Estos pueden ser utilizados por los proveedores de atención de cuidado de la salud, los líderes de hospitales y sistemas de salud, y los profesionales en servicios de salud para mejorar los resultados de las prestaciones.

Aplicaciones de la Active Intelligence

La inteligencia activa se puede poner en práctica a muchos niveles. Veamos algunos ejemplos:

Experiencia del cliente personalizada

Cuando los clientes tienen acceso a conocimientos en tiempo real, se refuerza la conexión, la fidelización y se logra un valor que perdura en el tiempo. Por ejemplo, ante consumidores que intentan comprar artículos que se agotan, los agentes de atención al cliente pueden personalizar la resolución de problemas y ofrecer rápidamente nuevas ofertas.

Optimización de la cadena de suministro

La cadena de suministro ofrece mucho más valor cuando se gestiona con base en las condiciones actuales. Al combinar los datos más recientes de ventas, económicos y estacionales con el inventario, la logística y el comportamiento de la oferta es posible impulsar la toma de decisiones oportunas al ritmo del mercado.

Atención sanitaria basada en la obtención de valor

La inteligencia activa permite combinar datos médicos personales, datos sobre la población en general y sobre los problemas de salud, los que procesa instantáneamente mostrando resultados sobre los factores de riesgo respecto al historial médico de un paciente y la personalización de diagnósticos complejos. Esto orienta la toma de decisiones basadas en valores tales como la intervención temprana.

Prevención y detección del fraude

Ante el aumento de las actividades financieras fraudulentas, la inteligencia activa permite supervisar las transacciones en curso para detectar anomalías, alertar al personal o bloquear las transacciones justo en el momento en que se producen.

Mantenimiento predictivo con IoT

Los datos del IoT y la tecnología 5G impulsan el uso de inteligencia activa en sectores como el de la fabricación y de los servicios públicos. Los datos en tiempo real e históricos y el procesamiento de IA/aprendizaje automático facilitan predecir y activar el mantenimiento proactivo y, por lo tanto, lograr un rendimiento máximo y la continuidad del negocio.

Logística y planificación de emergencias

Tanto las organizaciones gubernamentales y del sector privado pueden evaluar, por ejemplo, la información meteorológica y sobre desastres naturales actuales, comparándola con los datos operacionales. Esto a fin de predecir las condiciones y ajustar en consecuencia el personal, los equipos y los procesos necesarios, en función también de la evolución de la situación.

Conclusión

El cambio del BI tradicional a las técnicas orientadas a los datos en todas las esferas de la empresa permite aumentar las ventas, presentar innovaciones, impulsar la producción, reducir los costes de explotación y conseguir una posición valiosa en el sector.

Adoptar la supervisión del negocio y el análisis en tiempo real no sólo ayuda a gestionar mejor los retos, sino que también posiciona a la empresa para el crecimiento. La inteligencia activa en los negocios promueve decisiones inteligentes que maximizan las oportunidades a la hora de ejecutar acciones concretas.

En otras palabras, cuando se implementa un canal de datos de analítica inteligente en el que la información desemboca continuamente en procesos cotidianos, se optimizan todos los momentos de negocio mediante acciones informadas y se acelera el valor de negocio.

Gracias a esto, según el estudio realizado por New Vantage Partners en 2021, tres de cada cuatro empresas experimentaron una mejora en ingresos, satisfacción del cliente, beneficios, eficiencia operativa y productividad de los trabajadores. 

No obstante, el factor clave para obtener estos resultados es contar con una plantilla alfabetizada en datos. Solo de esta forma se logra un sistema dinámico donde todas las partes, incluida la humana, trabajan juntas para analizar y actuar con base en los datos.

Por eso, el desafío de las empresas hoy radica en proporcionar a los colaboradores habilidades de datos con formación, nuevas tecnologías, sistemas de información y análisis actualizados en tiempo real que les permitan actuar con conocimiento de causa.