En la última década, el análisis de datos ha evolucionado con una velocidad vertiginosa. Lo que antes requería días o semanas de trabajo manual ahora puede lograrse en minutos con las herramientas adecuadas. Y en el núcleo de esta transformación se encuentra la Inteligencia Artificial (IA).

La IA está reescribiendo las reglas del juego. Ya no se trata únicamente de entender qué pasó o por qué sucedió algo. Ahora, gracias a su capacidad de automatización y predicción, los analistas de datos pueden anticiparse, actuar con precisión y, lo más importante, ofrecer a los líderes de negocio información verdaderamente accionable.

En The Information Lab llevamos más de una década ayudando a empresas de todos los sectores a aprovechar esta transformación. Por eso, queremos compartir contigo cinco herramientas de IA que todo analista moderno -y toda organización data-driven- debería tener en su radar.

1. Tableau + Einstein Discovery: visibilidad sin igual 

La integración de Tableau con Einstein Discovery permite, sin necesidad de programar, visualizar lo que ocurre en el negocio y también predecir lo que pasará en los próximos meses. Tableau es conocida por constituir una de las plataformas de visualización de datos más potentes del mercado. Pero cuando se combina con Einstein Discovery -el motor de Inteligencia Artificial desarrollado por Salesforce-, se convierte en una herramienta capaz de generar predicciones, sugerencias y explicaciones directamente dentro de los mismos dashboards.

La magia de esta integración reside en su accesibilidad. Mediante un enfoque low-code cualquier analista, sin necesidad de ser un científico de datos, puede construir modelos predictivos en cuestión de minutos. ¿Cuál será la rotación de personal en el próximo trimestre? ¿Qué segmento de clientes es más propenso a abandonar? Las respuestas ya no están solamente en manos del equipo técnico, sino al alcance de quienes toman decisiones a diario. Es decir, esta herramienta democratiza el análisis avanzado y convierte los datos en un pilar clave para la ventaja competitiva.

2. Alteryx Intelligence Suite: eficiencia y agilidad

Hablar de Alteryx es hablar de autonomía, velocidad y claridad. Y si bien muchos lo conocen por su poder para transformar y preparar datos, pocos exploran a fondo sus funcionalidades de Inteligencia Artificial. Con Alteryx Intelligence Suite, los analistas de datos pueden aplicar modelos predictivos, clasificar texto, procesar documentos escaneados y mucho más, todo dentro de un entorno visual basado en drag and drop.

Alteryx Intelligence Suite permite, por ejemplo, analizar el sentimiento de comentarios de clientes, clasificar facturas automáticamente o detectar patrones de comportamiento atípico. Y todo ello sin tener que ser programador para lograrlo. Desde equipos de cumplimiento normativo que analizan contratos en tiempo récord, hasta departamentos de marketing que predicen la efectividad de sus campañas antes de lanzarlas, todos pueden beneficiarse de esta IA sin necesidad de escribir código. Alteryx no es sólo una herramienta, constituye un catalizador de eficiencia y agilidad.

3. Einstein Copilot (Tableau Agent): IA generativa que piensa contigo

Estamos viviendo el auge de la IA generativa. Herramientas como ChatGPT han demostrado que es posible interactuar con la tecnología como si se tratara de un colega experto. Y esta revolución también ha llegado al análisis de datos de la mano de Einstein Copilot, el nuevo asistente inteligente de Tableau.

Con Einstein Copilot, los usuarios pueden crear gráficos, cálculos y análisis usando simplemente lenguaje natural. Ya no hace falta saber dónde está cada botón, ni cómo configurar un gráfico paso a paso. Basta con escribir: “muéstrame las ventas por región en un gráfico de barras” y dejar que la IA lo haga por ti.

Esto tiene un impacto doble: por un lado, acelera el trabajo del analista experimentado; por otro, permite que usuarios menos técnicos comiencen a explorar los datos por sí mismos. Se trata de un profundo cambio de paradigma al pasar de las interfaces gráficas tradicionales a interfaces conversacionales, abriendo la puerta a una nueva generación de usuarios de datos más autónomos, ágiles y creativos.

4. ChatGPT: el copiloto del analista moderno

Aunque no es una herramienta de análisis en sí misma, ChatGPT se ha convertido en un compañero indispensable para miles de analistas de datos en todo el mundo: actúa como un asistente experto que está disponible 24/7 para resolver dudas, generar código, revisar fórmulas o incluso explicar conceptos estadísticos complejos.

Pensemos en un escenario común: un analista necesita escribir una consulta SQL compleja para cruzar varias tablas. En lugar de pasar horas revisando documentación o probando errores, puede simplemente pedirle a ChatGPT que escriba la consulta. Y, si algo falla, puede seguir avanzando en la conversación hasta llegar a la solución correcta.

Además, ChatGPT también ayuda en tareas como la documentación de proyectos, la escritura de comentarios de código o la creación de presentaciones que expliquen resultados técnicos en lenguaje ejecutivo. Se trata así de una herramienta transversal imprescindible para la productividad, el aprendizaje y la colaboración que potencia el trabajo del analista.

5. Workflows inteligentes: decisiones automatizadas desde la fuente

Una de las grandes promesas de la IA es automatizar decisiones. Y esto es posible gracias a la incorporación de la IA directamente en los flujos de trabajo de herramientas como Alteryx y Tableau Prep, que permiten aplicar reglas y modelos predictivos en tiempo real cuando los datos se están procesando, sin tener que esperar a tener un informe o dashboard.

Por ejemplo, mientras un flujo de datos puede identificar automáticamente transacciones sospechosas y marcarlas para revisión, otro puede categorizar productos y ajustar recomendaciones de inventario, procesos que ayudan a tomar decisiones más rápidas, consistentes y escalables sin sacrificar control ni trazabilidad. 

Como hemos visto, estas herramientas son ya palancas estratégicas para los analistas de datos, que pueden aprovechar sus ventajas especialmente para ahorrar tiempo, mejorar la precisión de las decisiones y liberar talento para tareas de mayor valor, construyendo también una cultura de datos más integrada en el negocio.

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