Integración de Inteligencia Artificial en la Inteligencia de Negocio: potencial de los datos no estructurados para la toma de decisiones estratégicas - Mario Sarián Gonzalez (UCV-Scientia)
La integración de Inteligencia Artificial (IA) con los sistemas de Inteligencia de Negocio (BI) está cambiando la forma en que las empresas gestionan y analizan grandes volúmenes de datos, en especial aquellos que no siguen un formato estructurado, como textos, imágenes y videos. Tradicionalmente, BI ha trabajado con datos estructurados, que son fáciles de organizar y analizar. Sin embargo, los datos no estructurados, provenientes de redes sociales, correos electrónicos y otros medios, están cobrando cada vez más importancia, lo que ha llevado a las empresas a implementar tecnologías avanzadas para aprovechar esta información. Esta investigación examina cómo el uso de Modelos de Regresión Múltiple puede ayudar a combinar datos estructurados y no estructurados para mejorar las predicciones y la toma de decisiones. El Modelo de Regresión Múltiple permite analizar la relación entre varias variables independientes, tanto estructuradas (como ventas o precios) como no estructuradas (como sentimientos extraídos de redes sociales), y un resultado dependiente, como la satisfacción del cliente o la demanda futura. Al incluir datos no estructurados en el análisis, los modelos de regresión revelan patrones ocultos y relaciones que de otra manera serían difíciles de identificar con herramientas tradicionales. Los resultados indican que el uso de IA, a través de técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora, mejora significativamente la precisión de los análisis y las predicciones al trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados. La capacidad de procesar y analizar tanto datos estructurados como no estructurados brinda a las empresas una visión más rica y detallada de su entorno operativo, lo que les permite ajustar sus estrategias de manera más efectiva. Sin embargo, la investigación también revela limitaciones importantes. La calidad de los datos no estructurados y la capacidad de las empresas para gestionar grandes volúmenes de información compleja son desafíos significativos. Además, la implementación de IA y modelos avanzados de análisis, como la regresión múltiple, requiere una infraestructura tecnológica robusta y personal especializado, lo que puede ser un obstáculo para empresas más pequeñas o con recursos limitados. También surgen cuestiones éticas y de privacidad que deben ser abordadas, especialmente cuando se manejan datos sensibles de los clientes.